Analýza dat pomocí Business Intelligence v SQL Serveru

Miroslav Valečko

Diplomová práce

Data Analysis by SQL Server Business Intelligence

Anotace:

Tato diplomová práce se zabývá dolováním dat pomocí Microsoft SQL Server 2012. Business Inteligence je rozsáhlé odvětví, do kterého spadá také problematika dolování dat. Dolování dat nám umožnuje získávat velice cenné a důležité informace. Toto odvětví je velice důležité v informačních technologiích, pomocí kterých můžeme provádět různé experimenty nad daty. V této práci se nejprve zaměříme na vybrané algoritmy pro dolování dat, které jsou obsaženy v Microsoft SQL Server 2012 Analysis Services. Dále si vysvětlíme, jak vybrané algoritmy pracují, včetně parametrů které obsahují. Také si řekneme, jak pomocí těchto parametrů můžeme ovlivňovat výsledné modely pro dolování dat. Pak si ukážeme jak provádět analýzu výsledných modelů pro dolování dat. Porovnáme jednotlivé výsledky, kdy v prvním případě necháme veškeré parametry ve standartním nastavení a poté upravíme parametry jednotlivých algoritmů, abychom dosáhli lepších výsledků.

Abstract:

Thesis is focused on a data acquisition by using Microsoft SQL Server 2012. Business intelligence is an extensive area and data acquisition is a part of this issue. Data acquisition allows obtaining of valuable and important information. In area of information technologies where is possible to realize various experiments with data is data acquisition very important. First part of this thesis is focused on a selected algorithms used for data acquisition which are contained in Microsoft SQL Server 2012 Analysis Services. Subsequently is explained how selected algorithms works including parameters that contains. It is also explained how is possible to influence resultant model for data acquisition by mentioned parameters. Then is shown how to analyze models for a data acquisition. In thesis is comparison of individual results. In first case all parameters are in a standard adjustment. Then parameters of individual algorithms are adjusted to achieve the best results.

Klíčová slova

dolování dat, trénování modelů, data, parametry, výsledky, předpovědi, doporučení

Keywords

data mining, data, training models, parameters, results, predictions, recommendations

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 7. 5. 2014

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 9. 6. 2014
• Vedoucí: Jan Martinovič
• Oponent: Kateřina Slaninová

VŠB - Technická univerzita Ostrava

Fakulta elektrotechniky a informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Informační a komunikační technologie / Informatika a výpočetní technika