PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2018 | 89 | 74--83
Tytuł artykułu

Zagadnienia eksploracji danych i odkrywania wiedzy w świetle literatury

Warianty tytułu
Knowledge Discovery in the Information Society
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Artykuł ma charakter przeglądowy, jego celem jest analiza wybranych aspektów eksploracji danych i odkrywania wiedzy w kontekście ich rosnącej roli w społeczeństwie informacyjnym. Przeanalizowano podejścia różnych badaczy do najważniejszych pojęć w eksploracji danych, podjęto się konfrontacji interpretacji etapów procesu KDD proponowanych przez wybranych specjalistów, analizując metodologię CRISP-DM, regułową reprezentacją wiedzy i zadania eksploracji danych.(abstrakt oryginalny)
EN
This article aims to review selected aspects of data mining and knowledge discovery with regard to their role in the information society. Approaches of various researchers to basic notions in the field have been analyzed. Interpretations of KDD stages proposed by chosen experts have been confronted, as well as the CRISP-DM methodology, rule knowledge representation and data mining tasks have been addressed. The article is a review of literature on the topic.(original abstract)
Rocznik
Tom
89
Strony
74--83
Opis fizyczny
Twórcy
  • Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie
  • Pomorski Uniwersytet Medyczny w Szczecinie
  • Uniwersytet Szczeciński
Bibliografia
  • [1] Andrássyová E., Paralič J., Knowledge Discovery in Databases - A Comparison of Different Views. "Journal of Information and Organizational Sciences" 2000, Nr 23(2), s. 95-102.
  • [2] Berry M.J.A., Linoff G.S., Data Mining Techniques For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management. 2nd Edition. Indianapolis, IN: Wiley Publishing., 2004.
  • [3] Brachman R., Anand T., The Process of Knowledge Discovery in Databases: A Human- Centered Approach. In: Fayyad U.M., Piatetsky-Shapiro G., Smyth P., Uthurusamy R. (eds.): Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. Cambridge, MA: AAAI/MIT Press, 1996, s. 37-58.
  • [4] Buchanan B.G., Sutherland G.L., Feigenbaum E.A.: Heuristic DENDRAL: a program for generating explanatory hypotheses in organic chemistry. In: Meltzer B., Michie D. (eds.): Machine Intelligence 4. Proceedings of the Fourth Annual Machine Intelligence Workshop, Edinburgh, 1968. Edinburgh: Edinburgh University Press, 1969, s. 209-254.
  • [5] Cios K.J., Pedrycz W., Swiniarski R.W., Kurgan L.A., Data Mining: A Knowledge Discovery Approach. Secaucus, NJ: Springer-Verlag New York, 2007.
  • [6] CRISP-DM - Process Model [online]. Dostępny w Internecie: <http://www.crispdm. org/Process/index.htm>.
  • [7] CRISP-DM 1.0. Step-by-step data mining guide [online]. CRISP-DM Consortium, 2000. Źródło: http://www.crisp-dm.org/CRISPWP-0800.pdf, Dostęp: [15-04-2018].
  • [8] D.T. Larose, Odkrywanie wiedzy z danych. Wprowadzenie do eksploracji danych. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN, 2006.
  • [9] Drelichowski L., Podstawy inżynierii zarządzania wiedzą. Bydgoszcz: Polskie Stowarzyszenie Zarządzania Wiedzą, 2004. Studia i Materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą, t. 1.
  • [10] Duce D., Ringland G.: Background and Introduction. In: Ringland G.A., Duce D.A. (eds.): Approaches to Knowledge Representation: An Introduction. New York: John Wiley, 1988, s. 1-12.
  • [11] Dyché J., CRM. Relacje z klientami. Gliwice: HELION, 2002.
  • [12] Fayyad U., Piatetsky-Shapiro G., Smyth P., From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases. "AI Magazine", Nr 17(3), s. 37-54, 1996.
  • [13] Fayyad U.M., Piatetsky-Shapiro G., Smyth P., From Data Mining to Knowledge Discovery: An Overview. In: Fayyad U.M., Piatetsky-Shapiro G., Smyth P., Uthurusamy R. (eds.): Advances In Knowledge Discovery and Data Mining. Cambridge, MA: AAAI/MIT Press, 1996, s. 1-34.
  • [14] Fayyad U.M., Piatetsky-Shapiro G., Smyth P., The KDD Process for Extracting Useful Knowledge from Volumes of Data. "Communications of the ACM" 1996, Nr 39(11), s. 27-34.
  • [15] Frawley W.J., Piatetsky-Shapiro G., Matheus C.J., Knowledge discovery in databases: An overview. In: G. Piatetsky-Shapiro, W.J. Frawley (eds.): Knowledge Discovery in Databases. Cambridge, MA: MIT Press, s. 121, 1991.
  • [16] Hand D., Mannila H., Smyth P., Eksploracja danych. Warszawa: Wydawnictwa Naukowo- Techniczne, 2005.
  • [17] Jakubowski T., Zarządzanie wiedzą w firmach konsultingowych [online]. "Gazeta IT" 2002, Nr 7. Źródło: http://archiwum.gazeta it.pl/2,16,1006,index.html, Dostęp: [08-04-2017].
  • [18] Judycki S., Ewolucja epistemologii w XX wieku: kontynuacja czy zmiana tematu? In: Ziemińscy R. i I. (red.): Był i sens. Księga Pamiątkowa VII Polskiego Zjazdu Filozoficznego w Szczecinie. Szczecin: Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, 2005, s. 140- 148.
  • [19] Lloyd-Williams M., Empirical studies of the knowledge discovery approach to healthinformation analysis. In: Bramer M.A. (ed.): Knowledge Discovery and Data Mining: Theory and Practice. London: The Institution of Electrical Engineers (IEE), 1999, s. 139-159.
  • [20] Mannila H., Methods and problems in data mining. In: Afrati F.N., Kolaitis P.G. (eds.): Database Theory - ICDT '97. 6th International Conference, Delphi, Greece, January 8-10, 1997 Proceedings. Berlin: Springer-Verlag, 1997, Lecture Notes in Computer Science Nr 1186, s. 41-55.
  • [21] Pawlak Z., Rough Sets. Theoretical Aspects of Reasoning abaut Data. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht-Boston-London, 1991. Series D: System Theory, Knowledge Engineering and Problem Solving, t. 9.
  • [22] Phelan S.: Customer Information as a Strategic Asset. "DM Review" [online]. Apr 2002. Źródło: http://www.dmreview.com/dmdirect/20020419/5047-1.html, Dostęp: [16-05-2017].
  • [23] Simoudis E., Reality Check for Data Mining. "IEEE Expert" 1996, Nr 11(5), s. 26-33.
  • [24] Soman K.P., Diwakar S., Ajay V., Insight Into Data Mining: Theory and Practice. New Delhi: Prentice Hall of India, 2006.
  • [25] Stefanowski J., Eksploracja danych - wybrane metody i zastosowania w analizie danych [online]. Poznań: Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej, 2007, Źródło:
  • [26] The Gartner Glossary of Information Technology and Acronyms and Terms [online]. [Stamford, CT]: Gartner Inc., 2004. Źródło: http://www.gartner.com/6_help/glossary/Gartner_IT_Glossary.pdf, Dostęp: [10-05-2018].
  • [27] Tiwana A., Przewodnik po zarządzaniu wiedzą. E-biznes i zastosowania CRM. Wydawnictwo Placet, Warszawa 2003.
  • [28] Zeleny M., Management Support Systems: Towards Integrated Knowledge Management. "Human Systems Management" 1987, Nr 7(1), s. 59-70.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171544655

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.