Original title: Získávání znalostí v prostředí MS SQL
Translated title: Knowledge Discovery in MS SQL Environment
Authors: Pijáček, Roman ; Šebek, Michal (referee) ; Bartík, Vladimír (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2011
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Bakalářská práce se zabývá problematikou získávání znalostí z databází v prostředí MS SQL Serveru 2008. Po počátečním uvedení do oblasti získávání znalostí z databází jsou detailněji vysvětleny obecné principy a algoritmy použitých dolovacích metod (Bayesovská klasifikace, asociační pravidla, rozhodovací stromy, shluková analýza). V rámci praktické části této práce je navržena, implementována a otestována klientská desktopová aplikace v jazyce C#, která uživateli umožňuje interaktivní získávání klíčových znalostí a skrytých informací z databází. Aplikace využívá metod zabudovaných v rámci MS SQL Serveru 2008 a také metody Apriori pro dolování silných asociačních pravidel, která byla implementována ve vlastní režii. V závěru jsou diskutována další možná rozšíření stávajícího projektu a uvedeno zhodnocení dosažených výsledků. This Bachelor's thesis deals with issue of knowledge discovery in databases in MS SQL Server 2008. After the initial entry into the field of knowledge discovery in databases, general principles and algorithms of used data mining methods (Bayesian classification, association rules, decision trees, cluster analysis) are explained in detail. In the practical part of this thesis there is designed, implemented and tested desktop application which allows the user to discover knowledge and hidden information from database. The application uses methods built into the SQL Server 2008 and the Apriori method for mining strong association rules. In the end, there are discussed further possible expansion of the existing project and an evaluation of the results.
Keywords: .NET; ADOMD.NET; Apriori; association rules; Bayesian classification; C#; cluster analysis; data mining; decision trees; DMX; Knowledge discovery in databases; MS SQL Server 2008; OOP; T-SQL; .NET; ADOMD.NET; Apriori; asociační pravidla; Bayesovská klasifikace; C#; DMX; dolování z dat; MS SQL Server 2008; OOP; rozhodovací stromy; shluková analýza; T-SQL; Získávání znalostí z databází

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/55891

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-238941


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses