|
|
Získávání znalostí z datových skladů
Pumprla, Ondřej ; Chmelař, Petr (oponent) ; Stryka, Lukáš (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá principy procesu získávání znalostí se zaměřením na asociační pravidla. Je vybudován teoretický aparát obecného popisu a principů tvorby datových skladů. Na základě těchto teoretických poznatků je implementována aplikace pro získávání asociačních pravidel. Aplikace očekává data buď v transakční nebo multidimenzionální podobě ve schématu hvězdy. Implementované algoritmy na hledání frekventovaných množin jsou Apriori a FP-strom. Systém umožňuje variantní nastavení parametrů dolování a byly provedeny ověřovací výkonnostní testy. Z pohledu podpory hledání asociačních pravidel se výsledná aplikace jeví robustnější než existující porovnávané systémy SAS a Oracle Data Miner.
|
|
|
Rozšíření projektu vývoje aplikačního SW systému v bankovní instituci o BI nadstavbu
Růžičková, Lucie ; Stanovská, Iva (vedoucí práce) ; Komárek, Lukáš (oponent)
Cílem této diplomové práce je naimplementovat Business Intelligence řešení pro splnění regulačních podmínek v oblasti investičního bankovnictví. První část se věnuje využití Business Intelligence v bankovním sektoru a trendům vývoje v této oblasti. Rovněž definuje cíle a důvody pro zavedení BI v oblastech investičního bankovnictví. Součástí je také vysvětlení v práci používaných pojmů z investičního bankovnictví a představení projektu, v rámci kterého je BI řešení implementováno. Druhá část práce se nejprve věnuje stanovení požadavků, analýze a návrhu datového skladu. Na ně navazuje popis implementace navrženého datového skladu a ETL balíčků pro jeho plnění. Dále je popsán nástroj, ve kterém jsou vytvářeny uživatelské reporty a ukázány jejich vzorové implementace. Poslední část této práce se zabývá hodnocením výsledného BI řešení ze strany uživatelů.
|
|
|
Dolování z dat v prostředí informačního systému K2
Figura, Petr ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Tento projekt vznikl jako firemní zadání společnosti K2 atmitec Brno s.r.o. Jeho výsledkem je modul pro dolování dat v prostředí informačního systému K2. Navrhovaný modul implementuje asociační analýzu nad daty datového skladu informačního systému K2. Analyzovaná data obsahují informace z prodejů evidovaných v informačním systému K2. Modul tedy implementuje analýzu nákupního košíku.
|
|
|
Získávání znalostí z datových skladů
Pumprla, Ondřej ; Chmelař, Petr (oponent) ; Stryka, Lukáš (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá principy procesu získávání znalostí se zaměřením na asociační pravidla. Je vybudován teoretický aparát obecného popisu a principů tvorby datových skladů. Na základě těchto teoretických poznatků je implementována aplikace pro získávání asociačních pravidel. Aplikace očekává data buď v transakční nebo multidimenzionální podobě ve schématu hvězdy. Implementované algoritmy na hledání frekventovaných množin jsou Apriori a FP-strom. Systém umožňuje variantní nastavení parametrů dolování a byly provedeny ověřovací výkonnostní testy. Z pohledu podpory hledání asociačních pravidel se výsledná aplikace jeví robustnější než existující porovnávané systémy SAS a Oracle Data Miner.
|
host ::
RSS.