Získávání znalostí v prostředí MS SQL
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Bakalářská práce se zabývá problematikou získávání znalostí z databází v prostředí MS SQL Serveru 2008. Po počátečním uvedení do oblasti získávání znalostí z databází jsou detailněji vysvětleny obecné principy a algoritmy použitých dolovacích metod (Bayesovská klasifikace, asociační pravidla, rozhodovací stromy, shluková analýza). V rámci praktické části této práce je navržena, implementována a otestována klientská desktopová aplikace v jazyce C#, která uživateli umožňuje interaktivní získávání klíčových znalostí a skrytých informací z databází. Aplikace využívá metod zabudovaných v rámci MS SQL Serveru 2008 a také metody Apriori pro dolování silných asociačních pravidel, která byla implementována ve vlastní režii. V závěru jsou diskutována další možná rozšíření stávajícího projektu a uvedeno zhodnocení dosažených výsledků.
This Bachelor's thesis deals with issue of knowledge discovery in databases in MS SQL Server 2008. After the initial entry into the field of knowledge discovery in databases, general principles and algorithms of used data mining methods (Bayesian classification, association rules, decision trees, cluster analysis) are explained in detail. In the practical part of this thesis there is designed, implemented and tested desktop application which allows the user to discover knowledge and hidden information from database. The application uses methods built into the SQL Server 2008 and the Apriori method for mining strong association rules. In the end, there are discussed further possible expansion of the existing project and an evaluation of the results.
This Bachelor's thesis deals with issue of knowledge discovery in databases in MS SQL Server 2008. After the initial entry into the field of knowledge discovery in databases, general principles and algorithms of used data mining methods (Bayesian classification, association rules, decision trees, cluster analysis) are explained in detail. In the practical part of this thesis there is designed, implemented and tested desktop application which allows the user to discover knowledge and hidden information from database. The application uses methods built into the SQL Server 2008 and the Apriori method for mining strong association rules. In the end, there are discussed further possible expansion of the existing project and an evaluation of the results.
Description
Keywords
Získávání znalostí z databází, dolování z dat, asociační pravidla, Apriori, Bayesovská klasifikace, rozhodovací stromy, shluková analýza, MS SQL Server 2008, T-SQL, C#, DMX, ADOMD.NET, .NET, OOP, Knowledge discovery in databases, data mining, association rules, Apriori, Bayesian classification, decision trees, cluster analysis, MS SQL Server 2008, T-SQL, C#, DMX, ADOMD.NET, .NET, OOP
Citation
PIJÁČEK, R. Získávání znalostí v prostředí MS SQL [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2011.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Josef Schwarz, CSc. (místopředseda)
doc. Ing. Radek Burget, Ph.D. (člen)
Ing. Radek Kočí, Ph.D. (člen)
Ing. Zbyněk Křivka, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2011-06-13
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B. Otázky u obhajoby: Zdiskutujte již implementované algoritmy v prostředí MS SQL serveru. Navrhněte některé možné optimalizace pro Vámi implementovaný algoritmus.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Přístup k plnému textu prostřednictvím internetu byl licenční smlouvou omezen na dobu 5 roku/let