Aplikace data miningu v podnikové praxi

Petr Trávníček

Diplomová práce

Data mining applications in business practice

Anotace:

Dobývání znalostí z databází coby jedna z disciplín informačních a komunikačních technologií se v průběhu posledních desetiletí vyvinula do podoby, kdy se rostoucímu zájmu těší zdaleka již nejen ze strany velkých komerčních organizací. Problematikou data miningu se zabývá předkládaná diplomová práce, přičemž hlavní pozornost je věnována jeho využití v podnikové praxi. Cílem práce je zhodnotit možnosti aplikace data miningu a současně pojednat o způsobech realizace data miningových řešení jak z pohledu při nich konkrétně využitých metod a algoritmů, tak i z pohledu přizpůsobení podnikových procesů. Dosažení tohoto je předmětem náplně teoretické části zaměřující se na principy disciplíny data miningu, proces dobývání znalostí z databází, nejběžněji využívané metody a algoritmy dolování dat a konečně na typické úlohy, jež jsou v této oblasti řešeny. Dalším cílem je prezentovat přínosy data miningu na příkladu modelové úlohy, která je řešena v rámci praktické části práce. Součástí úlohy je proto vedle vyhodnocení vytvořených modelů také návrh následných kroků vedoucích k efektivnějšímu fungování podniku v dané oblasti. V tomto bodě také vidím, vedle charakteristiky procesu dobývání znalostí z databází, hlavní přínos této práce.

Abstract:

Throughout last decades, knowledge discovery from databases as one of the information and communicaiton technologies' disciplines has developed into its current state being showed increasing interest not only by major business corporates. Presented diploma thesis deals with problematique of data mining while paying prime attention to its practical utilization within business environment. Thesis objective is to review possibilities of data mining applications and to decompose implementation techniques focusing on specific data mining methods and algorithms as well as adaptation of business processes. This objective is subject of theoretical part of thesis focusing on principles of data mining, knowledge discovery from databases process, data mining commonly used methods and algorithms and finally tasks typically implemented in this domain. Further objective consists in presenting data mining benefits on the model example that is being displayed in the practical part of the thesis. Besides created data mining models evalution, practical part contains also design of subsequent steps that would enable higher efficiency in some specific areas of given business. I believe previous point together with characterization of knowledge discovery in databases process to be considered as the most beneficial one's of the thesis.

Klíčová slova

dobývání znalostí z databází, data mining, direct marketing, business intelligence, CRISP-DM, dolování dat

Keywords

business intelligence, CRISP-DM, knowledge discovery from databases, data mining, direct marketing

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 19. 11. 2011

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 6. 6. 2013
• Vedoucí: Jan Pour
• Oponent: Oleg Svatoš

Vysoká škola ekonomická v Praze

Magisterský studijní program / obor:
Aplikovaná informatika / Informační systémy a technologie