|
|
Dolování dat z databází
Slezák, Milan ; Hynčica, Ondřej (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřená na představení možností data miningu. Data mining se zabývá odhalováním skrytých vazeb mezi data. Zájem o tuto oblast se datuje do 60. letech 20 století. Analýza dat našla uplatnění nejdříve v marketingu. Ovšem později se rozšířila do více oblastí a její možnosti stále ještě nejsou plně využity. Při analýze procesu je užitečné dodržovat jednu z metodologií, které byly za tímto účelem vypracovány. Metodologie představují struční systematický návod, jakým způsobem je vhodné postupovat. V rámci data miningu se uplatňuje široké množství algoritmů zaměřených na práci s daty. Je samozřejmé, že se zvyšujícím se zájmem o tuto problematiku stoupal i počet vhodných programů, které je možné pro analýzu využít. Přehled programů, zpracované ukázkové příklady a zhodnocení je také součástí této práce.
|
|
|
Vytěžování databáze Poradny pro poruchy metabolismu
Senft, Martin ; Ivánek, Jiří (vedoucí práce) ; Musil, Vladimír (oponent)
Tato práce aplikuje data miningovou metodu rozhodovacích pravidel na data z Poradny pro poruchy metabolismu Fakultní nemocnice Plzeň. Jako nástroj slouží systém LISp-Miner, vyvinutý na VŠE Praha. Nalezená rozhodovací pravidla jsou zhodnocena s odborníkem. Základní části této práce jsou: souhrn hlavních data miningových metod a metod pro hodnocení výsledků. Dále pak popis aplikace data minigu a popis a zhodnocení výsledků.
|
|
|
Vytěžování databáze Poradny pro poruchy metabolismu
Senft, Martin ; Ivánek, Jiří (vedoucí práce) ; Musil, Vladimír (oponent)
Tato práce aplikuje data miningovou metodu rozhodovacích pravidel na data z Poradny pro poruchy metabolismu Fakultní nemocnice Plzeň. Jako nástroj slouží systém LISp-Miner, vyvinutý na VŠE Praha. Nalezená rozhodovací pravidla jsou zhodnocena s odborníkem. Základní části této práce jsou: souhrn hlavních data miningových metod a metod pro hodnocení výsledků. Dále pak popis aplikace data minigu a popis a zhodnocení výsledků.
|
|
|
Data mining
Netušil, Jindřich ; Havránek, Martin (vedoucí práce) ; Benda, Petr (oponent)
Tato bakalářská práce se zabývá dolováním dat z datových skladů. Teoretická část se věnuje především používaným data miningovým metodologiím a technikám. Dále se pak zabývá uložením dat a výběrem vhodného softwaru.
V praktické části se pak práce zaměřuje na aplikaci data miningové metodologie CRISP-DM nad daty z reálného datového skladu. Z výsledků jednotlivých modelů je formulován závěr.
|
|
|
Dolování dat z databází
Slezák, Milan ; Hynčica, Ondřej (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřená na představení možností data miningu. Data mining se zabývá odhalováním skrytých vazeb mezi data. Zájem o tuto oblast se datuje do 60. letech 20 století. Analýza dat našla uplatnění nejdříve v marketingu. Ovšem později se rozšířila do více oblastí a její možnosti stále ještě nejsou plně využity. Při analýze procesu je užitečné dodržovat jednu z metodologií, které byly za tímto účelem vypracovány. Metodologie představují struční systematický návod, jakým způsobem je vhodné postupovat. V rámci data miningu se uplatňuje široké množství algoritmů zaměřených na práci s daty. Je samozřejmé, že se zvyšujícím se zájmem o tuto problematiku stoupal i počet vhodných programů, které je možné pro analýzu využít. Přehled programů, zpracované ukázkové příklady a zhodnocení je také součástí této práce.
|
host ::
RSS.