Original title:
Využití systému LISp-Miner při analýze faktorů ovlivňujících dominanci sinic ve fytoplanktonu
Translated title:
Utilization of System LISp-Miner in the Analysis of the Factors Influencing the Dominance of Cyanobacteria in Phytoplankton
Authors:
Hlaváčová, Tereza ; Šimůnek, Milan (advisor) ; Potužák, Jan (referee) Document type: Master’s theses
Year:
2013
Language:
cze Publisher:
Vysoká škola ekonomická v Praze Abstract:
[cze][eng] Tématem práce jsou kroky spojené s řešením analytické otázky pomocí systému LISp-Miner v datech získaných z rozborů vod 12 rybníků v jižních Čechách v letech 2007 až 2012. Analytické otázky jsou primárně zaměřeny z pokynu zadavatele, Povodí Vltavy, státní podnik, na problematiku sinic. Mimo popisu postupu při aplikaci procedur KL-Miner, CF-Miner a 4ft-Miner na data, si práce klade za cíl připravit postup pro automatizaci prováděných kroků. Obsahem teoretické části je shrnutí základních pojmů a principů spojených s asociačními pravidly a metodou GUHA. Praktická část postupuje podle metodologie CRISP-DM. Výsledkem práce je návrh automatizace postupu, podle kterého je možné hledat zajímavá pravidla v hydrobiologických a hydrochemických datech. Dále je uveden soubor doporučení pro lepší využitelnost databáze zadavatele pro potřeby DZD, s návrhy na úpravu dat.The aim of this work is to describe steps associated with solving analytical questions using the LISp-Miner in the data from water-analyzes of 12 ponds in South Bohemia in the period from year 2007 to 2012. Analytical questions are primarily focused on issues of cyanobacteria, based on instructions of data-owner, Povodí Vltavy, státní podnik. Apart from a description of the application of procedures KL-Miner, CF-Miner and 4ft-Miner on data, the work aims to prepare an automating process based on steps made during using procedures. The theoretical part is a summary of the basic concepts and principles associated with association rules and GUHA method. The practical part follows the CRISP-DM methodology. The result is a proposal of automation process by which it is possible to look for interesting rules in the hydrobiological and hydrochemical data. Then there is a set of recommendations for better utilization of database for KDD, with proposals how to modify and prepare the data.
Keywords:
analysis of water-analyzes; CRISP-DM; cyanobacteria; data mining; LISp-Miner; analýza rozborů vody; CRISP-DM; data mining; LISp-Miner; sinice
Institution: University of Economics, Prague
(web)
Document availability information: Available in the digital repository of the University of Economics, Prague. Original record: http://www.vse.cz/vskp/eid/42291