|
|
Dolování dat v prostředí DB serveru Oracle a MS SQL Serveru
Opršal, Martin ; Chmelař, Petr (oponent) ; Stryka, Lukáš (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá problematikou získávání znalostí z dat. Práce je zaměřena na získávání pravidel z relačních databází na serverech Microsoft SQL a Oracle Data mining serveru. V praktické části je popsán návrh aplikace pro dolování asociačních pravidel pod oběmi servery. V aplikacích jsou použity programovací jazyky asp.NET,C# pro Microsoft SQL server a Java pro Oracle server.
|
|
|
Systém pro dolování z dat v prostředí Oracle
Krásný, Michal ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Tento diplomový projekt se zabývá systémem dolování z dat v prostředí Oracle. Jedná se o klientskou aplikaci, využívající služeb serveru Oracle Data Mining Server 10.g Release 2 (10.2). Je naprogramovaná v jazyce Java, grafické uživatelské rozhraní je po staveno na platformě NetBeans. Teoretická část práce uvede čtenáře do problematiky získávání znalostí, v praktické části je nejdříve shrnuta funkce původní verze systému, jsou popsány jeho nedostatky, zdokumentovány změny, vedoucí k jejich řešení a navržen další rozvoj. Cílem projektu je upravit dolovací systém tak, aby se zvýšila použitelnost aplikace.
|
|
|
Případová studie na dolování z dat v jazyce Python
Stoika, Anastasiia ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá základními koncepty a technikami procesu získávání znalostí z dat. Cílem práce je demonstrovat dostupné prostředky jazyka Python, které umožňují provádět jednotlivé kroky tohoto procesu. Práce je zaměřena především na metody a techniky detekce odlehlých pozorování, založené na shlukování a klasifikaci. Jedná se o řešení analytické úlohy, která se týká zdrojů dat s omezeným množstvím využitelné informace. Tato kontrolní činnost by měla sloužit k detekci podezřelých prodejních transakcí nějaké společnosti, které mohou znamenat pokusy o podvod jejích prodejci.
|
|
|
Integrace, vizualizace a dolování z dat zemí světa
Dušek, Vladimír ; Rychlý, Marek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím otevřených dat o zemích celého světa, zejména dat v oblasti pokroku a kvality života. Cílem bylo navrhnout a implementovat webovou aplikaci pro prezentaci těchto dat a dále využít získaná data pro dolování znalostí. Integrace a zpracování dat z otevřených datových zdrojů byly realizovány pomocí platformy Apache Airflow. K vytvoření API byl využit Python framework FastAPI a k implementaci webové aplikace JavaScript knihovna ReactJS. V aplikaci jsou indikátory rozděleny do kategorií. Každý z nich lze zobrazit pro různé skupiny zemí, pro různá časová období a v několika vizualizacích. Z oblasti dolování znalostí bylo provedeno shlukování zemí na základě skupiny indikátorů a predikce budoucího vývoje vybraných indikátorů pomocí regresní analýzy. Výsledná aplikace je dostupná na adrese jakjsmenatom.cz.
|
|
|
Analýza dat firmy produkující zdravotnické potřeby
Kulhánková, Monika ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá analýzou prodejních dat společnosti, konkrétně klasifikací typu zákazníka podle jeho prodejních dat. Poskytuje teoretický úvod k získávání znalostí z dat. Popisuje proces klasifikace, metody pro vytváření klasifikátorů a je zde představen model CRISP-DM. V práci jsou popsány poskytnuté datové sady, ze kterých jsou vybrány relevantní atributy. Data jsou předzpracována a použita při tvorbě a testování klasifikačních modelů. Výsledkem práce je porovnání dosažených výsledků.
|
|
|
Porovnání modelů pro dolování dat z databází
Pospíšil, Jan ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Lukáš, Roman (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá základním porovnáváním vlastností dataminingových modelu vzhledem k různým povahám dat. Důraz byl kladen především na nalezení klíčových vlastností, které ovlivňují přesnost klasifikace dat. Práce je členěna do několika částí tak, aby i neodborný čtenář nebo dokonce úplný laik porozuměl tématu a mohl ze závěrů této práce profitovat. V první fázi je čtenář seznámen s problematikou dataminingu, potřebných modelů a algoritmů, druhá část se zabývá porovnáváním modelů a zhodnocením výsledků.
|
|
|
Integrace, vizualizace a dolování z dat zemí světa
Dušek, Vladimír ; Rychlý, Marek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím otevřených dat o zemích celého světa, zejména dat v oblasti pokroku a kvality života. Cílem bylo navrhnout a implementovat webovou aplikaci pro prezentaci těchto dat a dále využít získaná data pro dolování znalostí. Integrace a zpracování dat z otevřených datových zdrojů byly realizovány pomocí platformy Apache Airflow. K vytvoření API byl využit Python framework FastAPI a k implementaci webové aplikace JavaScript knihovna ReactJS. V aplikaci jsou indikátory rozděleny do kategorií. Každý z nich lze zobrazit pro různé skupiny zemí, pro různá časová období a v několika vizualizacích. Z oblasti dolování znalostí bylo provedeno shlukování zemí na základě skupiny indikátorů a predikce budoucího vývoje vybraných indikátorů pomocí regresní analýzy. Výsledná aplikace je dostupná na adrese jakjsmenatom.cz.
|
|
|
Analýza dat firmy produkující zdravotnické potřeby
Kulhánková, Monika ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá analýzou prodejních dat společnosti, konkrétně klasifikací typu zákazníka podle jeho prodejních dat. Poskytuje teoretický úvod k získávání znalostí z dat. Popisuje proces klasifikace, metody pro vytváření klasifikátorů a je zde představen model CRISP-DM. V práci jsou popsány poskytnuté datové sady, ze kterých jsou vybrány relevantní atributy. Data jsou předzpracována a použita při tvorbě a testování klasifikačních modelů. Výsledkem práce je porovnání dosažených výsledků.
|
|
|
Případová studie na dolování z dat v jazyce Python
Stoika, Anastasiia ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá základními koncepty a technikami procesu získávání znalostí z dat. Cílem práce je demonstrovat dostupné prostředky jazyka Python, které umožňují provádět jednotlivé kroky tohoto procesu. Práce je zaměřena především na metody a techniky detekce odlehlých pozorování, založené na shlukování a klasifikaci. Jedná se o řešení analytické úlohy, která se týká zdrojů dat s omezeným množstvím využitelné informace. Tato kontrolní činnost by měla sloužit k detekci podezřelých prodejních transakcí nějaké společnosti, které mohou znamenat pokusy o podvod jejích prodejci.
|
|
|
Dolování dat v prostředí DB serveru Oracle a MS SQL Serveru
Opršal, Martin ; Chmelař, Petr (oponent) ; Stryka, Lukáš (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá problematikou získávání znalostí z dat. Práce je zaměřena na získávání pravidel z relačních databází na serverech Microsoft SQL a Oracle Data mining serveru. V praktické části je popsán návrh aplikace pro dolování asociačních pravidel pod oběmi servery. V aplikacích jsou použity programovací jazyky asp.NET,C# pro Microsoft SQL server a Java pro Oracle server.
|
host ::
RSS.