Využití technik a principů data miningu v rámci business intelligence řešení

Název práce: Využitie techník a princípov data miningu v rámci business intelligence riešenia
Autor(ka) práce: Štefke, Martin
Typ práce: Diplomová práce
Vedoucí práce: Chudán, David
Oponenti práce: Novotný, Ota
Jazyk práce: Slovensky
Abstrakt:
Táto práca sa zaoberá využitím data mining-u v rámci Business Intelligence riešení. Cieľom diplomovej práce je implementácia procesu dobývania znalostí z databáz v rámci Business Intelligence. Integráciou spomínaných technológii je možné dosiahnuť synergického efektu. Práca je riešená pre projekt Farfalia a výsledky práce sú využité v rámci projektu. Jeho cieľom je vytvoriť komponent pre novú formu reportingu, a ktorá bude využívať data mining ako formu analýzy dát. Prínosom spomínanej implementácie je automatické prechádzanie multidimenzionálnej dátovej kocky / multidimenzionálneho dátového modelu za účelom vyhľadania zaujímavých trendov KPI, zaujímavých vzťahov alebo anomálií v dátach. Úlohy dolovania dát sú realizované pomocou v práci pripravených analytických modelov. Tieto modely sú pripravené v jazyku R. Vytvorené skripty sú univerzálne a po ich úprave podľa konkrétneho zadania projektu je ich možné použiť v ľubovoľnom BI riešení.
Klíčová slova: Business Intelligence; Data mining; Farfalia; jazyk R; OLAP
Název práce: Využití technik a principů data miningu v rámci business intelligence řešení
Autor(ka) práce: Štefke, Martin
Typ práce: Diplomová práce
Vedoucí práce: Chudán, David
Oponenti práce: Novotný, Ota
Jazyk práce: Slovensky
Abstrakt:
Táto práce se zaobírá využitím data mining-u v rámci Business Intelligence řešení. Cílem diplomové práce je implementace procesu dobývání znalostí z databází v rámci Business Intelligence. Integrací vzpomínaných technologii je možné dosáhnout synergického efektu. Práce je řešená pro projekt Farfalia a výsledky práce jsou využité v rámci projektu. Jeho cílem je vytvořit komponent pro novou formu reportingu, a která bude využívat data mining jako formu analýzy dát. Přínosem vzpomínané implementace je automatické procházení multidimenzionální datové kostky / multidimenzionálního datového modelu za účelem vyhledání zajímavých trendů KPI, zajímavých vztahů nebo anomálií v datech. Úkoly dolování dat jsou realizovány pomocí v práci připravených analytických modelů. Tito modely jsou připravené v jazyku R. Vytvořené skripty jsou univerzální a po jich úpravě dle konkrétního zadání projektu je jich možné použit v libovolném BI řešení.
Klíčová slova: Business Intelligence; OLAP; Farfalia; jazyk R; Data mining
Název práce: Using of data mining techniques and principles in the Business Intelligence solution
Autor(ka) práce: Štefke, Martin
Typ práce: Diploma thesis
Vedoucí práce: Chudán, David
Oponenti práce: Novotný, Ota
Jazyk práce: Slovensky
Abstrakt:
This thesis is focused on using data mining in Business Intelligence solution. The goal of this thesis is implementation of data mining in Business Intelligence solution. Integration of these technologies is posible to obtain synergic effect. The thesis is made in context of academic project Farfalia and results are used in the project. The goal of project is to create component for a new form of reporting and that is using data mining as a tool for data analysis. The benefit of the implementation is automatic browsing of multidimensional data cube / multidimensional data model to find interesting KPI trends, interesting patterns or anomalies in the data. Tasks of data mining are realized by analytic models that are created in this thesis. These models are prepared in R language. Developed scripts of models are universal and after their adjustment by constraints of specific project are useable in any BI solution.
Klíčová slova: Data mining; Business Intelligence; OLAP; R language; Farfalia

Informace o studiu

Studijní program / obor: Aplikovaná informatika/Znalostní a webové technologie
Typ studijního programu: Magisterský studijní program
Přidělovaná hodnost: Ing.
Instituce přidělující hodnost: Vysoká škola ekonomická v Praze
Fakulta: Fakulta informatiky a statistiky
Katedra: Katedra informačního a znalostního inženýrství

Informace o odevzdání a obhajobě

Datum zadání práce: 14. 11. 2016
Datum podání práce: 26. 4. 2017
Datum obhajoby: 7. 6. 2017
Identifikátor v systému InSIS: https://insis.vse.cz/zp/59656/podrobnosti

Soubory ke stažení

    Poslední aktualizace: