Metody eksploracji danych i ich zastosowanie

• Autorzy: Katarzyna Racka

Warianty tytułu

Data Mining Methods and Their Applications

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Współczesne firmy przechowują i przetwarzają ogromne ilości informacji w bazach danych i hurtowniach danych. Zgromadzone dane opisujące działania przedsiębiorstwa i jego klientów pozwalają na analizę trendów, anomalii rozwoju firmy, oceny klienta a także przewidywania istotnych zagrożeń finansowych za pomocą metod data mining. Data mining nazywana eksploracją danych, lub odkrywaniem wiedzy w bazach danych, to proces odkrywania nowych reguł, wzorców i zależności. Głównym celem artykułu jest omówienie metod eksploracji danych, przedstawienie ich zastosowań oraz zaprezentowanie przykładów stosowanych oprogramowań. (fragment tekstu)

EN

Success in the financial market reach those companies that having fast access to data can it properly used. In modern databases and data warehouses are collected vast amounts of information, which man himself is not able to quickly analyze. For this purpose are used the data mining methods that enable the discovery of new knowledge, that is, rules, patterns and relationships in large databases. The aim of this article is to present the data mining methods and their applications. Article is divided into two parts. In the first part of the article explains the concept of data mining and data mining methods are discussed and provides examples of their applications. In the second part of the article presents the companies selling on the Polish market commercial data mining software and examples of free open-source data mining software are discussed. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Data Mining; Analiza danych; Bazy danych; Hurtownie danych

EN

Data Mining; Data analysis; Databases; Data warehouse

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Państwowej Wyższej Szkoły Zawodowej w Płocku. Nauki Ekonomiczne
• Rocznik: 2015
• Tom: 21 Wybrane problemy gospodarki europejskiej
• Strony: 143--150

Twórcy

autor

Katarzyna Racka

• Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Płocku

Bibliografia

• Han J., Kamber M., Data mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, Academic Press, 2001.
• Lasek M., Data mining. Zastosowanie w analizach i ocenach klientów bankowych, Zarządzanie i Finanse, Warszawa 2002.
• Larose D.T., Metody i modele eksploracji danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2012.
• Morzy T., Eksploracja danych. Metody i algorytmy, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2013.
• http://databionic-esom.sourceforge.net/
• http://elki.dbs.ifi.lmu.de/
• http://jwork.org/scavis/
• http://mloss.org/software/
• http://mlpy.sourceforge.net/
• http://orange.biolab.si/
• http://sentic.net/api/
• http://support.sas.com/rnd/app/studio/Rinterface2.html
• http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
• http://www.ibm.com/pl/pl/
• http://www.knime.org/
• http://www.microsoft.com
• http://www.oracle.com/pl
• http://www.revolutionanalytics.com/companies-using-r
• http://www.r-project.org/
• http://www.sas.com/pl
• http://www.statsoft.com/Solutions/Cross-Industry/R-Integrations
• http://www.statsoft.pl/
• http://www-03.ibm.com/software/products/pl/spss-stats-developer
• http://www8.hp.com/pl/pl
• https://rapidminer.com/
• rattle.togaware.com