Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 45 záznamů.  1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Linked Data Integration
Michelfeit, Jan ; Knap, Tomáš (vedoucí práce) ; Klímek, Jakub (oponent)
Linked Data je úspěšná forma publikování strukturovaných dat, která by mohla znamenat pro data to samé, co dokázal web pro dokumenty. Silná stránka Linked Data je jejich vhodnost pro integraci dat z více zdrojů. Integrace Linked Data otevírá dveře novým příležitostem, ale zároveň přináší nové výzvy. Je třeba vyvinout nové algoritmy a nástroje pokrývající všechny kroky datové integrace. Tato práce se zabývá tradičním postupem integrace dat a jeho aplikací na Linked Data, se zaměřením na řešení konfliktů, které se mohou objevit. Práce navrhuje nový algoritmus pro řešení konfliktů, který zároveň podporuje důvěru s pomocí informací o původu a analýzy kvality. Navržené algoritmy jsou implementované v rámci frameworku ODCleanStore pro integraci Linked Data.
Využití podnikových dat k zabezpečování kvality výrobku
Gruber, Jakub ; Maradová, Karla (oponent) ; Rozehnalová, Jana (vedoucí práce)
Předmětem této práce je teoretický rozbor a popis využití podnikových dat. Důraz je kladen na systémový rozbor řešené problematiky. Hodnocen je konkrétní výrobní proces a z něho dostupná data, která pomáhají k nalezení technického a ekonomického vyhodnocení.
Metodologický pohled na měření (anti)imigračních postojů (kvalita měření se zaměřením na jeho ekvivalenci)
Šarapatková, Anna ; Remr, Jiří (vedoucí práce) ; Soukup, Petr (oponent)
Možnosti, které máme k dispozici v dnešním světě, se vyvíjí stále rychleji a svět se proměňuje přirozeně spolu s těmito změnami. Výrazně tento vývoj pozorujeme v otázce světového pohybu obyvatelstva, které ke dnešnímu dni dosáhlo změn zásadního rozsahu jak ekonomického či politického, tak sociálního. Dnešní tolik diverzifikovaná podoba migrace, která ztratila svou transparentnost, kterou oplývala dříve, je velmi aktuálním a diskutovaným tématem současnosti téměř celého světa. Vzhledem k této významnosti tématu migrace se stává čím dál tím častěji předmětem výzkumu a mnohých výběrových šetření. Jednou z nejčastěji zkoumaných oblastí v rámci této problematiky jsou postoje jedinců k imigraci a především k imigrantům, které jsou často zkoumány ve spojitosti s příčinami, které mohou konkrétní postoje ovlivňovat. Vzhledem k tomuto mezinárodnímu dosahu tématu tyto postoje často šetří mezinárodní výzkumy či výzkumy národní, které však data z mezinárodních šetření přebírají. Napříč evropskými státy existuje jasná nejednota v postojích obyvatel jednotlivých států k imigraci a především samotným příchozím. Vzhledem k této povaze výzkumů zkoumajících postoje obyvatel k imigrantům je důležité se věnovat kvalitě daného měření, které se stává v perspektivě mezinárodních výzkumů značně komplexnější. Je třeba brát...
Converting HTML product data to Linked Data
Kadleček, Rastislav ; Nečaský, Martin (vedoucí práce) ; Svoboda, Martin (oponent)
Pre priblíženie sa myšlienke Sémantického Webu je potrebný výskum v oblasti získavania sémantických informácií z dokumentov publikovaných na súčasnom Webe 2.0. Neustále narastajúci počet dát publikovaných vo forme relačných tabuliek viedol ku vzniku systému Odalic. Systém Odalic, založený na rozšírenej verzii Semantic Table Interpretation algoritmu TableMiner+ , poskytuje pohodlný spôsob sémantizácie tabuľkových dát za pomoci existujúcich znalostných databáz. Cieľom tejto práce je navrhnúť vylepšenú verziu algoritmu pre systém Odalic, ktorý by mu umožnil získať sémantické informácie z tabuliek reprezentujúcich dáta o produktoch z e-shopov napriek tomu, že takéto dáta majú v existujúcich znalostných databázach neveľké zastúpenie. To by malo byť dosiahnuté použitím metódy strojového učenia - klasifikácie. Táto diplomová práca sa skladá z týchto častí - získavanie a príprava dát o produktoch z e-shopov, porovnanie niekoľkých vybraných klasifikačných algoritmov, popis návrhu a implementácie vylepšeného algoritmu pre systém Odalic, popis integrácie tohto algoritmu do systému Odalic, vyhodnotenie prínosu tohto algoritmu pre systém Odalic za pomoci získaných produktových dát a sémantizácia získaných...
Algoritmy pro detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů
Bondarenko, Maxim ; Blaha, Milan (oponent) ; Schwarz, Daniel (vedoucí práce)
Daná diplomová práce se zabývá problematikou detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů. Cílem práce je provedení literární rešerše problematiky kvality dat ve zdravotnickém výzkumu a realizace vlastního algoritmu detekce anomálních záznamů založeného na metodách strojového učení v reálných klinických datech z běžících nebo uzavřených klinických studií či registrů. V praktické části je popsán realizovaný algoritmus detekce, který se skládá z několika častí: import datového souboru z informačního systému, předzpracování a transformace importovaných datových záznamů s proměnnými různých datových typů na numerické vektory, využití známých statistických metod pro detekce outlierů a hodnoceni kvality a přesnosti algoritmu. Výsledkem zpracování algoritmu je vektor parametrů obsahujících anomálií, který má usnadnit práci správci dat. Tento algoritmus je navřen pro rozšíření palety funkcí informačního systému (CLADE-IS) o automatické monitorování kvality dat detekcí anomálních záznamů.
Algoritmy pro detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů
Bondarenko, Maxim ; Blaha, Milan (oponent) ; Schwarz, Daniel (vedoucí práce)
Daná diplomová práce se zabývá problematikou detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů. Cílem práce je provedení literární rešerše problematiky kvality dat ve zdravotnickém výzkumu a realizace vlastního algoritmu detekce anomálních záznamů založeného na metodách strojového učení v reálných klinických datech z běžících nebo uzavřených klinických studií či registrů. V praktické části je popsán realizovaný algoritmus detekce, který se skládá z několika častí: import datového souboru z informačního systému, předzpracování a transformace importovaných datových záznamů s proměnnými různých datových typů na numerické vektory, využití známých statistických metod pro detekce outlierů a hodnoceni kvality a přesnosti algoritmu. Výsledkem zpracování algoritmu je vektor parametrů obsahujících anomálií, který má usnadnit práci správci dat. Tento algoritmus je navřen pro rozšíření palety funkcí informačního systému (CLADE-IS) o automatické monitorování kvality dat detekcí anomálních záznamů.
Počítačová podpora pro monitoring a hodnocení kvality dat v klinickém výzkumu
Šiška, Branislav ; Kolářová, Jana (oponent) ; Schwarz, Daniel (vedoucí práce)
Diplomová práca sa zaoberá monitoringom a hodnotením kvality dát v klinickom výskume. Obvyklý spôsob na identifikáciu odľahlých hodnôt využíva jednorozmerné štatistické metódy pre každú premennú z formulára klinickej štúdie. Metóda popísaná v diplomovej práci vstupuje priamo do databáze štúdie a detekuje odľahlé hodnoty pomocou strojového učenia a viacrozmerného štatistického prístupu, ktorý transformuje všetky premenné z formulára do jednej, reprezentujúcej odpovedajúci záznam pacienta. Navrhnutý algoritmus je navrhnutý v programovom prostredí Matlab.
Data quality and consistency in Scopus and Web of Science in their indexing of Czech Journals
Mika, Pavel ; Szarzec, Jakub ; Sivertsen, Gunnar
This study addresses the discussion of “quality versus coverage” that often arises if a choice is needed between Scopus and Web of Science (WoS). We present a new methodology to detect problems in the quality of indexing procedures. Our preliminary findings indicate the same degree and types of errors in Scopus and WoS. The more serious errors seem to occur in the indexing of cited references, not in the recording of traditional metadata.
Plný text: Stáhnout plný textPDF
Implementace Business Intelligence v MVNO
Kamenchshikova, Alena ; Pour, Jan (vedoucí práce) ; Basl, Josef (oponent)
Cílem této diplomové práce je implementace Business Intelligence řešení pro virtuálního mobilního operátora Erbia Mobile, s.r.o. První část je rozdělena do popisu a analýzy konceptů a architektury spojené s nasazením Business Intelligence. Druhá část se zabývá technickými aspekty zavedení BI do společnosti. Řešení je sestaveno na základě požadavků, které byly zjištěné od managementu společnosti během několika pohovorů. Implementace se začíná analýzou datových zdrojů, kterými společnost disponuje a detailním popisem atributů podstatných pro telekomunikační oblast. Na základě požadavků a analýzy datových zdrojů se popisuje sestavená multidimenzionální analýza. Další část popisuje řešení jednotlivých komponentů (datový sklad, datovou pumpu a OLAP kostky), včetně použitých optimalizačních metod. Dané komponenty vyvíjené na platformě od Microsoft pomoci Integration, Analysis a Reporting Services. Finální reporty a vizualizace dashboardů jsou sestavené pomoci nástrojů MS Excel a Power BI.
Datová kvalita a její analýza v nebankovní společnosti poskytující půjčky
Vránek, Pavel ; Maryška, Miloš (vedoucí práce) ; Espinoza, Felix (oponent)
Bakalářská práce je zaměřena na komplexní zpracování tématu datová kvalita od teoretického popisu práce s daty v informačním systému, přes definici datové kvality, popis příčin vzniku nekvalitních dat a důsledků, které nekvalitní data přináší, až po analyzování datové kvality v nebankovní společnosti poskytující půjčky. Pro provedení analýzy datové kvality budou nejdříve vybrány vhodné dimenze datové kvality, ke kterým budou následně definovány metriky. Tyto metriky budou následně měřeny nad reálnými daty s využitím dotazovacího jazyka SQL a softwaru určeného pro analýzu datové kvality. Hlavním přínosem práce je komplexní zpracování problematiky datové kvality a ukázka reálného stavu datové kvality v nebankovní společnosti poskytující půjčky. Práce nabízí možnost rozšíření o návrh metodik a pravidel pro řízení datové kvality.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 45 záznamů.   1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.