|
Residents of the Appalachian coalfields share a history and heritage, deep connections to the land, and pride in their own resilience. These same residents are also profoundly divided over the practice of mountaintop mining—that is, the removal and disposal in nearby valleys of soil and rock in order to reach underlying coal seams. Companies and some miners claim that the practice has reduced energy prices, earned income for shareholders, and provided needed jobs. Opponents of mountaintop mining argue that it poisons Appalachia’s waters and devastates entire communities for the sake of short-term gains. This conflict is emblematic of many other environmental disputes in the United States and around the world, disputes whose intensity derives not only from economic and environmental stakes but also from competing claims to individual and community identity. Looking beyond the slogans and seemingly irreconcilable differences, however, can reveal deeper causes of conflict, such as flawed institutions, politics, and inequality or the strongly held values of parties for whom compromise is difficult to achieve. Mountaintop Mining in Appalachia focuses on the people of the region, the people who have the most at stake and have been the most active in trying to shift views and practices. By examining the experiences of these stakeholders and their efforts to effect change, Susan F. Hirsch and E. Franklin Dukes introduce key concepts and theories from the field of conflict analysis and resolution. They provide a compelling case study of how stakeholders challenge governance-as-usual, while offering insight into the causes of conflict over other environmental issues. Получить ссылку |
Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining
Автор: А.А. Барсегян
Год издания:
В книге представлены наиболее актуальные направления в области разработки корпоративных систем: организация хранилищ данных, оперативный (OLAP) и интеллектуальный анализ данных (Data Mining). Все три направления рассмотрены в достаточном для понимания и дальнейшего использования на практике объеме. Описание методов и алгоритмов анализа данных и иллюстрация их работы на примерах позволит использовать книгу не только как учебное пособие, но и как практическое руководство при разработке программного обеспечения.
Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP
Автор: И. И. Холод
Год издания:
Книга является вторым, обновленным и дополненным, изданием учебного пособия «Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining». Излагаются основные направления в области разработки корпоративных систем: организация хранилищ данных, распределенный, оперативный (OLAP), интеллектуальный (Data Mining), визуальный (Visual Mining) и текстовый (Text Mining) анализ данных. Приведено описание методов и алгоритмов решения основных задач анализа: классификации, кластеризации и др. Описание идеи каждого метода дополняется конкретным примером его применения. Для студентов и специалистов в области анализа данных.
Data mining, или Интеллектуальный анализ данных для занятых. Практический курс
Автор: Владимир Рафалович
Год издания:
Что такое информация? Как можно проанализировать данные, которые у вас есть? А если данных очень много и они требуют вычислительной мощи современных компьютеров? Какие выводы можно сделать из этого массива данных? Может – никаких, а может – это неиссякаемый источник, приносящий все новые возможности. Самое ценное, что есть у любого человека, это его знания, помноженные на опыт. Эта книга помогает занятому человеку быстро погрузиться в увлекательный мир интеллектуального анализа данных с целью извлечения полезной информации, которую можно использовать в дальнейшем, например, в бизнесе или в принятии решений. Эта деятельность по-английски называется Data mining и содержит методы, используемые самыми разными специалистами-аналитиками, исследующими медицинские, политические, экономические и другие всевозможные источники данных. Предполагается, что читатель более-менее знаком с Excel и пользуется им время от времени. Знания SQL-сервера не требуется, но полезно иметь.
Архитектура адаптивной веб-ориентированной системы взаимодействия с клиентами, основанной на технологиях Web Mining
Автор: И. Ю. Шполянская
Год издания:
Data mining предоставляет широкий набор инструментов для выявления важной информации в аналитических CRM-системах взаимодействия с клиентами предприятия. Развитие веб-технологий дает возможность построить более эффективную систему отношений с клиентами, основанную на знаниях, которую ранее было трудно реализовать в режиме офлайн. В данной статье описывается архитектура CRM-системы, использующей методы Web Mining и принципы адаптивного управления.
Чтобы скачать книгу, отключите блокировку рекламы. Спасибо!