Please use this identifier to cite or link to this item:https://hdl.handle.net/20.500.12259/97720
Type of publication: Straipsnis recenzuojamoje Lietuvos konferencijos medžiagoje / Article in peer-reviewed Lithuanian conference proceedings (P1f)
Field of Science: Informatika / Informatics (N009)
Author(s): Kurasova, Olga
Title: Programinės sistemos duomenų tyrybos mokymui
Other Title: Data mining systems for teaching
Is part of: Lietuvos matematikos rinkinys. Serija B: Lietuvos matematikų draugijos darbai. , 2014, T. 55
Extent: p. 60-65
Date: 2014
Note: Leidinyje spausdinami Lietuvos matematikų draugijos LIV konferencijos darbai
Keywords: Duomenų tyryba;Klasifikavimas;Klasterizavimas;Mokslinių darbų seka;Data mining;Classification;Clustering;Scientific workflow
Abstract: Šiame straipsnyje apžvelgiamos programinės sistemos, kurios gali būti naudojamos duomenų tyrybos dalykui mokyti(-s). Įprastai matematinės statistikos mokyme naudojamos tokios sistemos, kaip SPSS Modeler (Clementine), Statistica, SAS/STAT. Jos turi daug funkcijų, yra daugiau orientuotos į matematinės statistikos sprendžiamus uždavinius, todėl duomenų tyrybos mokymui ne visada tinka. Duomenų tyrybos mokymui tinkamesnės sistemos: WEKA, Orange, KNIME, RapidMiner
Data mining systems suitable for data mining teaching have been investigated in the paper. Ussualy, such systems as SPSS Modeler (Clementine), Statistica, SAS/STAT are used in the mathematical statistics courses. However, they are not always suitable for data mining teaching. WEKA, Orange, KNIME, RapidMiner systems are more appropriate for this purpose
Internet: http://www.mii.lt/LMR/B/2014/55B12.pdf
Affiliation(s): Vilniaus universitetas
Vytauto Didžiojo universitetas
Švietimo akademija
Appears in Collections:Universiteto mokslo publikacijos / University Research Publications

Files in This Item:
marc.xml5.79 kBXMLView/Open

MARC21 XML metadata

Show full item record
Export via OAI-PMH Interface in XML Formats
Export to Other Non-XML Formats


CORE Recommender

Page view(s)

40
checked on Mar 31, 2020

Download(s)

6
checked on Mar 31, 2020

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.