Hĺbková analýza dát

Hĺbková analýza dátEU v Bratislave - Projekt predmetu SK  (iné názvy: hĺbková analýza údajovTerek, M., Horníková, A., Labudová, V.: Hĺbková analýza údajov (Data Mining). Bratislava: Iura Edition 2010, vyťažovanie údajov/dáthttp://eur-lex.europa.eu/legal-content/SK/ALL/?uri=CELEX:52008IP0561, dolovanie údajov/dát, dolovanie v údajoch/dátachKrammer, P.: Dolovanie v údajoch so zameraním na interpretovateľnosť modelov. Dizertačná práca, FIIT STU,. Bratislava, 2015, data mining; ) je proces analýzy dát z rôznych perspektív a ich sumarizácia na užitočné informácie. Spravidla ide o extrahovanie užitočných informácií z veľkých databáz, hľadanie korelácií alebo vzorov spomedzi tisícok polí v relačných databázach.

Využíva metódy štatistiky, matematiky (matematické modelovanie = klasifikačné pravidlá alebo stromy, regresia, zhluková analýza), umelej inteligencie (neuronové siete, rozpoznávanie, samoučiace sa algoritmy), nástroje OLAP (on-line analytické spracovanie)Kučerová, Helena. data mining. In KTD : Česká terminologická databáze knihovnictví a informační vědy (TDKIV) [online]. Praha : Národní knihovna ČR, 2003- [cit. 2011-05-15]. Dostupné z WWW: . a strojového učenia.

 Typy modelov 
Predikčné modely – cieľom je na základe historických dát predpovedať budúcnosť
Segmentačné modely – cieľom je roztriediť množstvo dát na zvládnuteľný počet homogénnych skupín

 Aplikácia v praxi 
Propensity to buy - cross-sell (predaj ďalších produktov existujúcim zákazníkom) a up-sell (zvýšenie spotreby daného produktu, doplnky)
Credit risk - modelovanie pravdepodobnosti nesplácania úveru
Fraud - identifikácia podvodov
Churn - identifikácia zákazníkov náchylných na prechod ku konkurencii
Segmentácia - zoskupovanie do homogénnych skupín
Market basket analysis - analýza nákupného koša
Diagnostické modely
Modely analýzy časových radov
Text mining

 Delenie 

 Metodológie 
CRISP DM (SPSS)
SEMMA (SAS)
Virtuos cycle of data mining (Berry & Linoff)

 Typické oblasti využitia 
marketing, podpora pri výbere klientov do marketingových kampaní (cross-sell, up-sell)
poisťovníctvo, identifikácia podvodov, churn
bankovníctvo, manažment rizika (credit risk, fraud)
medicína, podpora pri stanovení pravdepodobnosti danej diagnózy
telekomunikácie, cross-sell, up-sell, churn, fraud
maloobchod, analýza nákupného koša, cross-sell, up-sell
štátna správa, fraud

 Algoritmy 
 Lineárna regresia
 Logistická regresia
 Diskriminačná analýza
 Faktorová analýza
 Zhluková analýza
Neurónové siete
Support vector machines
Rozhodovacie stromy
 Naivný Bayesov klasifikátor
Bayesove siete
 Algoritmus k najbližších susedov (KNN)
Kohonenove mapy
Asociačné pravidlá
Analýza sekvencií
Analýza časových radov

 Softvér 
DOCKitIN
SAS
SPSS Clementine, SPSS
Statistica
SQL Server
Oracle Data miner
IBM DB2 Intelligent Miner
R (slobodný softvér)
Weka (slobodný softvér)
RapidMiner, pred 2007-05-27 pod menom YALE (slobodný softvér)
MATLAB

 Referencie 

 Iné projekty 

 Externé odkazy 
 J. Paralič: Objavovanie znalostí v databázach. Elfa, Košice 2003, 80 s.  ISBN 80-89066-60-7


Kategória:Štatistika