Postupci dubinske pretrage podataka u sustavima poslovne inteligencije

magistarski rad

• Naslov (engleski): Data Mining Methods in Business Intelligence Systems
• Autor: Ivo Pejaković
• Mentor: Zoran Skočir (mentor)
• Član povjerenstva: Marijan Kunštić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zoran Skočir (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Mladen Varga (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; (Zavod za telekomunikacije); Zagreb
• Datum i država obrane: 2004, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Elektrotehnika; Telekomunikacije i informatika
• Univerzalna decimalna klasifikacija (UDC): 004 - Računalna znanost i tehnologija. Računalstvo. Obrada podataka ; 65 - Komunikacijska i prijevozna industrija. Računovodstvo. Poslovno upravljanje. Odnosi s javnošću

Sažetak

Ovaj rad daje pregled tehnika dubinske pretrage podataka s posebnim osvrtom na mogućnosti njihove primjene u sustavima poslovne inteligencije, sustavima upravljanja odnosima s korisnicima te telekomunikacijskim sustavima. Namjera rada je bila prezentirati različite tehnike dubinske pretrage podataka s aspekta cilja koji se s njima želi postići. U radu je opisan cijeli proces modeliranja podataka koji prati dubinsku pretragu podataka. Na studijskom primjeru opisan je cjelovit proces modeliranja podataka korištenjem tehnikama deskriptivnog modeliranja te vizualizacijskim tehnikama. Na kraju su prezentirani rezultati modeliranja nad stvarnim podacima dobivenim iz velikog sustava.

Sažetak (engleski)

This thesis gives an overview of data mining techniques with special emphasis on the possibilities of their usage in Business Intelligence Systems, Customer Relationship Management Systems and Telecommunications. The intention was to present different data mining techniques from the perspective of the goals wanted to be achieved by their usage. The whole process of data modelling that comes with data mining is also described. The case study describes the process of data modelling using techniques of descriptive modelling and visualization on real data gathered from telecom operator.

• Ključne riječi: Dubinska pretraga podataka; sustavi poslovne inteligencije; sustavi upravljanja odnosima s korisnicima; EM algoritam; algoritam k-srednjih vrijednosti; CART algoritam; Naive Bayes; Bayesove mreže; neuronske mreže; apriori algoritam; PMML
• Ključne riječi (engleski): Data mining; Business Intelligence; CRM (Customer Relationship Management); EM algorithm; K-means algorithm; CART algorithm; Naive Bayes; Bayes Network; neural network; apriori algorithm; PMML
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:946702
• Studijski program: Naziv: Elektrotehnika; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: poslijediplomski znanstveni (magistarski); Akademski / stručni naziv: Magistar znanosti elektrotehnike (mag. ing. el.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-06-06 11:14:22