Warianty tytułu
Knowledge Acquisition from Data Warehouse
Języki publikacji
Abstrakty
Referat jest poświęcony pozyskiwaniu wiedzy z hurtowni danych będącej głównym elementem systemu Business Intelligence, z wykorzystaniem przetwarzania analitycznego oraz data mining. Odkryta wiedza podlega weryfikacji i ocenie, a następnie prezentacji. Całość rozważań kończy krótkie podsumowanie. (abstrakt oryginalny)
The paper presents knowledge acquisition from the data warehouse that is the main element of any BI system. It concentrates on analytical processing as well as data mining within the data warehouse. Discovered knowledge has to be verified, assessed and then presented in form of tables, graphs or with the use of dashboards. (original abstract)
Rocznik
Strony
89--102
Opis fizyczny
Twórcy
autor
- Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
Bibliografia
- [1] Agrawal R., Srikant R., Fast algorithms for mining association rules in large databases, [w:] Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases, September 1994, s. 478-499.
- [2] Berry M.J.A., Linoff G., Data Mining Techniques for Marketing, Sales and Customer Support, Wiley Computer Publishing, New York 1997.
- [3] Chen M.S., Han J., Yu P.S., Data mining: An overview from a database perspective, "IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering" 1996, Vol. 8, No. 6, s. 866-883.
- [4] Gatner E., Symboliczne metody klasyfikacji danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1998.
- [5] Inmon W.H., Building the Data Warehouse, Wiley Computer Publishing, New York 2002.
- [6] Morzy T., Przetwarzanie danych w magazynach danych, [w:] Projektowanie i implementowanie magazynów (hurtowni) danych, V seminarium PLOUG, Warszawa 29.05.2002.
- [7] Nycz M., Problemy związane z pozyskiwaniem wiedzy z baz danych, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej nr 850, AE, Wrocław 2000.
- [8] Nycz M. (red.), Pozyskiwanie wiedzy menedżerskiej. Podejście technologiczne, AE, Wrocław 2007.
- [9] Owoc M., Wartościowanie wiedzy w inteligentnych systemach wspierających zarządzanie, AE, Wrocław 2004.
- [10] Owoc M. (red.), Elementy systemów ekspertowych, Część 1. Sztuczna inteligencja i systemy ekspertowe, AE, Wrocław 2006.
- [11] Smok B. (red.), Środowisko ORACLE w odkrywaniu wiedzy z baz danych, UE, Wrocław 2008.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171380853