Συγκριτική μελέτη εργαλείων εξόρυξης δεδομένων
Creators: name: Κληματσίδας, Κωνσταντίνος Βασιλείου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Μεγάλα δεδομένα
Εξόρυξη δεδομένων
Λογισμικά
Big Data
Data Mining
Software

description: Στις μέρες μας, η αύξηση της τεχνολογίας και της χρήσης του διαδικτύου επιτρέπουν στις επιχειρήσεις και στους οργανισμούς την πρόσβαση σε διάφορα δεδομένα. Προκειμένου να ανταπεξέλθουν στις ανάγκες της αγοράς και να κερδίσουν ένα ανταγωνιστικό πλεονέκτημα, οι εταιρίες πρέπει να διαφοροποιηθούν και να κατανοήσουν το περιβάλλον και την αγορά καλύτερα. Συχνά αυτό επιτυγχάνεται με την εκμετάλλευση όλων αυτών των δεδομένων που έχουν στην κατοχή τους. Για την ανάλυση και την επεξεργασία δεδομένων έχουν αναπτυχθεί διάφορες μέθοδοι και τεχνολογίες. Η ανάπτυξη λογισμικού εξόρυξης δεδομένων αποσκοπεί στην ταχύτερη και αποτελεσματικότερη διαχείριση των δεδομένων και την δημιουργία νέας γνώσης. Οι επιχειρήσεις που αφομοίωσαν και εκμεταλλεύονται τέτοια εργαλεία, μπορούν να αποφασίζουν με μεγαλύτερη ασφάλεια, λαμβάνοντας ορθές και αξιόπιστες αποφάσεις. Η παρούσα διπλωματική εργασία έχει ως σκοπό την παρουσίαση και την μελέτη των πιο δημοφιλών εργαλείων εξόρυξης δεδομένων. Τα εργαλεία αυτά χρησιμοποιούν ένα γραφικό περιβάλλον για την διεξαγωγή αναλύσεων και μπορεί να είναι ελεύθερα λογισμικά, ανοιχτού κώδικα ή εμπορικά. Τέλος, για την περαιτέρω κατανόηση των δυνατοτήτων του κάθε προγράμματος αξιοποιείται ένα σύνολο δεδομένων μιας τράπεζας. Σκοπός της ανάλυσης αυτής είναι να διαπιστωθεί ποιοι από τους πελάτες της τράπεζας είναι πιθανό να δεχθούν μια πρόταση λήψης δανείου. Για να πραγματοποιηθεί αυτό εφαρμόζεται η μέθοδος της ταξινόμησης. Μέσα από αυτή τη διαδικασία διερευνώνται οι δυνατότητες του κάθε λογισμικού, αλλά ταυτόχρονα συγκρίνονται και διάφοροι αλγόριθμοι ταξινόμησης ως προς την επίδοση τους.
description: Nowadays, the rise of technology and the extent use of the internet allow businesses and organizations have access to various data. In order to meet market needs and gain a competitive advantage, companies need to differentiate and better understand their environment and the market. This is often achieved by exploiting all of this data in their possession. Various methods and technologies have been developed for data analysis and processing. The development of data mining software aims at faster and more efficient data management and the creation of new knowledge. Businesses that have mastered and exploited such tools can make decisions with greater confidence by making sound and reliable decisions. This dissertation aims to present and study the most popular data mining tools. These tools use a graphical interface to perform analyzes and can be free, open source or commercial software. Finally, to further understand the capabilities of each program, a set of data of a bank is utilized. The purpose of this analysis is to determine which of the bank's customers are likely to accept a loan offer. To do this, the classification method is applied. Through this process, the capabilities of each software are explored, but at the same time different classification algorithms are compared in terms of their performance.