Pozyskiwanie wiedzy z baz danych za pomocą metod statystycznych

• Autorzy: Małgorzata Nycz , Barbara Smok

Warianty tytułu

Knowledge Discovery from Databases Using Statistic Methods

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Pozyskiwanie wiedzy z baz danych można prowadzić za pomocą różnych metod drążenia danych, a wśród nich - za pomocą metod statystycznych. W referacie przedstawiono możliwości klasyfikacji przypadków za pomocą analizy dyskryminacyjnej w oparciu o rzeczywistą bazę danych. (abstrakt oryginalny)

EN

Knowledge discovery from databases can be realised with help of many different data mining tools, among them - statistic methods. The article presents some possibilities of case classification using discriminant analysis basing on real data base. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Bazy danych; Systemy z bazą wiedzy; Zarządzanie wiedzą; Analiza dyskryminacyjna; Metody statystyczne; Przegląd literatury

EN

Databases; Knowledge based systems; Knowledge management; Discriminant analysis; Statistical methods; Literature review

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu
• Rocznik: 2002
• Numer: nr 955 Nowoczesne technologie informacyjne w zarządzaniu
• Strony: 355--365

Twórcy

autor

Małgorzata Nycz

autor

Barbara Smok

Bibliografia

• Agrawal R., Srikant R.: Fast Algorithms for Mining Association Rules in Large Databases. Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases, September 1994, s.478-499.
• Baborski A.: Odkrywanie wiedzy dla systemów informacyjnych zarządzania. Business Information Systems - BIS'98. International Conference, 1998.
• Generowanie reguł na podstawie analizy baz danych. Raport z badań statutowych wykonanych w Katedrze Systemów Komputerowych pod kierunkiem A. Baborskiego, Wrocław, grudzień 1997.
• Generowanie złożonych reguł na podstawie analizy baz danych. Raport z badań statutowych wykonanych pod kierunkiem A. Baborskiego, Wrocław grudzień 1998.
• Chen M.S., Han J., Yu P.S.: Data Mining: An Overview from a Database Perspective. "IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering" 1996, 8 (6), s. 866-883.
• Cichosz P.: Systemy uczące się. WNT Warszawa 2000.
• Gatner E.: Nieparametryczna metoda dyskryminacji i regresji. WNT Warszawa 2001.
• Gatner E.: Klasyfikacja danych za pomocą pakietu SPSS for Windows. Wydawnictwo PLJ, Warszawa 1995.
• Gatnar E.: Symboliczne metody klasyfikacji danych. PWN Warszawa 1998.
• Guardarin G., Valduriez P.: Rational Databases and Knowledge Bases. Addison Wesley Publishing Company 1989.
• Han J., Fu Y.: Discovery of Multiple-Level Association Rules from Large Databases. Proceedings of the 21th International Conference on Very Large Data Bases, September 1995, s. 420-431.
• Han J.: Data mining. Kluwer Academic Publishers 1999.
• Kolonko J.: Analiza dyskryminacyjna i jej zastosowania w ekonomii, PWN Warszawa 1980.
• Mannila H.: Inductive Databases and Condensed Representations for Data Mining. Proceedings of the International Logic Programming Symposium, Jan Maluszynski (ed.), MIT Press 1997.
• Nycz M., Smok B.: Problemy związane z pozyskiwaniem wiedzy z baz danych, "Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu" 2000 nr 850.
• Nycz M., Smok B.: Data mining jako nowoczesne narzędzie pozyskiwania wiedzy, [w:] Modelowanie procesów ekonomicznych, Wyd. WSH Kielce 2002.
• Russell S., Norvig P.: Artificial Intelligence. A Modern Approach, Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey 07458,1995.
• Scalable Data Warehousing Data Mining. http:/www.ncr.com.
• SPSS®Base 8.0. Application Guide. SPSS Inc. Chicago 1998.