Proces bibiominingu - Historie editací

Lenka Ř: /* 4. výběr analytických prostředků */

2015-02-04T12:58:02Z

4. výběr analytických prostředků

Lenka Ř: /* 2. databáze */

2015-02-04T12:57:50Z

2. databáze

Lenka Ř: /* Datamining */

2015-02-04T12:57:28Z

Datamining

Lenka Ř: /* Datamining */

2015-02-04T12:57:00Z

Datamining

Lenka Ř: /* 4. výběr analytických prostředků */

2015-02-04T12:48:42Z

4. výběr analytických prostředků

Lenka Ř v 4. 2. 2015, 12:48

2015-02-04T12:48:23Z

Lenka Ř v 4. 2. 2015, 12:33

2015-02-04T12:33:08Z

Lenka Ř v 4. 2. 2015, 12:05

2015-02-04T12:05:29Z

Lenka Ř v 4. 2. 2015, 12:04

2015-02-04T12:04:38Z

Lenka Ř v 2. 2. 2015, 12:15

2015-02-02T12:15:50Z

@@ Řádek 35: / Řádek 35: @@
 * mají data, která chceme analyzovat atributy, na kterých chceme stavět naši analýzu?
 * k budoucí analýze mohou být vybrány klasické statistické metody, pokročilé metody KDD, mohou najít zákonitosti v souboru uživatelů, díky kterým mohou knihovníci lépe chápat své čtenáře
-* správný software pro analýzu – např. SPSS, SAS(ale ty jsou na finanční možnosti knihoven pořád velmi drahé)<ref name="SOŠKOVÁ"> SOŠKOVÁ, Michaela. Analýza a vyhodnocení činností uživatelů souborného on-line katalogu Masarykovy univerzity. Brno, 2006. Dostupné z: <http://is.muni.cz/th/108801/ff_b/Bakalarka_prace_Soskova.txt>. Bakalářská diplomová práce. Masarykova Univerzita. Vedoucí práce Zdeněk Kadlec.</ref><br />
+* správný software pro analýzu – např. SPSS, SAS (ale ty jsou na finanční možnosti knihoven pořád velmi drahé)<ref name="SOŠKOVÁ"> SOŠKOVÁ, Michaela. Analýza a vyhodnocení činností uživatelů souborného on-line katalogu Masarykovy univerzity. Brno, 2006. Dostupné z: <http://is.muni.cz/th/108801/ff_b/Bakalarka_prace_Soskova.txt>. Bakalářská diplomová práce. Masarykova Univerzita. Vedoucí práce Zdeněk Kadlec.</ref><br />
 =='''5. analýza dat a jejich ověření'''==

@@ Řádek 13: / Řádek 13: @@
-* databáze = datová báze (datová základna)je soubor dat, které mezi sebou mají logické vazby. Tím je umožněno s těmito daty efektivně pracovat (vyhledávat v nich , modifikovat je, udržovat tato data aktuální<ref name="JANOVSKÝ"> JANOVSKÝ, Dušan. Rejstřík pojmů (internetové pojmy) – Abecední. In: Absolut beginer on WWWeb [online]. 2003 [cit. 2015-02-04]. Dostupné z: <http://www.abowe.brbla.net/8/rejstrik.php></ref>
+* databáze = datová báze (datová základna)je soubor dat, které mezi sebou mají logické vazby. Tím je umožněno s těmito daty efektivně pracovat (vyhledávat v nich, modifikovat je, udržovat tato data aktuální<ref name="JANOVSKÝ"> JANOVSKÝ, Dušan. Rejstřík pojmů (internetové pojmy) – Abecední. In: Absolut beginer on WWWeb [online]. 2003 [cit. 2015-02-04]. Dostupné z: <http://www.abowe.brbla.net/8/rejstrik.php></ref>
 * tradiční vyhledání vhodné množiny pro dat pro bibliomining <br />
 * identifikace datových zdrojů
 * problém citlivé údaje – data o čtenářích a jejich údaje<ref name="KRČÁL"> KRČÁL, Martin. Bibliomining. In: IS: Informační systém Masarykovy Univerzity [online]. 2014 [cit. 2015-02-02]. Dostupné z: <https://is.muni.cz/auth/el/1421/podzim2014/VIKBA10/um/kss08-bibliomining.pdf></ref><br />
 =='''3. datový sklad'''==

@@ Řádek 77: / Řádek 77: @@
-* datamining = dolování dat – je soubor metod sloužících ke zpracování dat a získání netriviálních informací, které jsou v nich obsažené, není určen jen velkým firmám, protože se jedná o obecný soubor metod, kterými se dají zpracovávat různá data bez ohledu na obor a původ
+* datamining = dolování dat
 * často se používá k optimalizaci výrobních procesů
 * 6 kroků: pochopení problému, porozumění datům, příprava dat, modelování, hodnocení, nasazení<ref name="PROCHÁZKA"> PROCHÁZKA, Michal. Data mining: jiný pohled na problém. In: E15 VTM [online]. 2010 [cit. 2015-02-04]. Dostupné z: <http://vtm.e15.cz/aktuality/data-mining-jiny-pohled-na-problem></ref><br />

@@ Řádek 77: / Řádek 77: @@
-* dolování dat – je soubor metod sloužících ke zpracování dat a získání netriviálních informací, které jsou v nich obsažené, není určen jen velkým firmám, protože se jedná o obecný soubor metod, kterými se dají zpracovávat různá data bez ohledu na obor a původ
+* datamining = dolování dat – je soubor metod sloužících ke zpracování dat a získání netriviálních informací, které jsou v nich obsažené, není určen jen velkým firmám, protože se jedná o obecný soubor metod, kterými se dají zpracovávat různá data bez ohledu na obor a původ
 * často se používá k optimalizaci výrobních procesů
 * 6 kroků: pochopení problému, porozumění datům, příprava dat, modelování, hodnocení, nasazení<ref name="PROCHÁZKA"> PROCHÁZKA, Michal. Data mining: jiný pohled na problém. In: E15 VTM [online]. 2010 [cit. 2015-02-04]. Dostupné z: <http://vtm.e15.cz/aktuality/data-mining-jiny-pohled-na-problem></ref><br />
 =='''Odkazy'''==

@@ Řádek 35: / Řádek 35: @@
 * zjištění vhodné analytické metody
 * mají data, která chceme analyzovat atributy, na kterých chceme stavět naši analýzu?
-* k budoucí analýze mohou být vybrány klasické statistické metody, pokročilé metody KDD, mohou najít zákonitosti v souboru uživatelů, díky
+* k budoucí analýze mohou být vybrány klasické statistické metody, pokročilé metody KDD, mohou najít zákonitosti v souboru uživatelů, díky kterým mohou knihovníci lépe chápat své čtenáře
 * správný software pro analýzu – např. SPSS, SAS(ale ty jsou na finanční možnosti knihoven pořád velmi drahé)<ref name="SOŠKOVÁ"> SOŠKOVÁ, Michaela. Analýza a vyhodnocení činností uživatelů souborného on-line katalogu Masarykovy univerzity. Brno, 2006. Dostupné z: <http://is.muni.cz/th/108801/ff_b/Bakalarka_prace_Soskova.txt>. Bakalářská diplomová práce. Masarykova Univerzita. Vedoucí práce Zdeněk Kadlec.</ref><br />
 =='''5. analýza dat a jejich ověření'''==

@@ Řádek 24: / Řádek 24: @@
 * datový sklad = Databáze zpracovávaná separátně od podnikové relační databáze, určená pro podporu v rozhodování – umožňuje zpracovávání informací díky velké platformě pevných historických dat pro analýzu<ref name="ŠČUGLÍK"> ŠČUGLÍK, František. Datové sklady a Technologie OLAP pro dolování dat. In: Vysoká učení technické v Brně [online]. 2014 [cit. 2015-02-04]. Dostupné z: <http://www.fit.vutbr.cz/study/courses/ZZD/public/seminar0203/DWandOLAP.pdf></ref>
 * nutností je zajištění ochrany dat
-* data nejsou zpětně obnovitelná
+* data o uživatelích nejsou zpětně obnovitelná
-* čištění a příprava dat<br />
+* čištění a příprava dat
@@ Řádek 32: / Řádek 34: @@
 * zjištění vhodné analytické metody
-* Mají data, která chceme analyzovat atributy, na kterých chceme stavět naši analýzu?
+* mají data, která chceme analyzovat atributy, na kterých chceme stavět naši analýzu?
-* správný software pro analýzu – např. SPSS, SAS <br />
+* k budoucí analýze mohou být vybrány klasické statistické metody, pokročilé metody KDD, mohou najít zákonitosti v souboru uživatelů, díky
@@ Řádek 39: / Řádek 43: @@
 * časová náročnost
-* ověřování modelů a výsledků
+* ověřování modelů a výsledků pro statistické zpracování
 * Předložení výsledků odborníkům k posouzení
 *Příliš překvapivé výsledky → nedošlo k chybě?
@@ Řádek 82: / Řádek 87: @@
 <references/>
 <references/>

@@ Řádek 11: / Řádek 11: @@
 =='''2. databáze''' ==
 * databáze = datová báze (datová základna)je soubor dat, které mezi sebou mají logické vazby. Tím je umožněno s těmito daty efektivně pracovat (vyhledávat v nich , modifikovat je, udržovat tato data aktuální<ref name="JANOVSKÝ"> JANOVSKÝ, Dušan. Rejstřík pojmů (internetové pojmy) – Abecední. In: Absolut beginer on WWWeb [online]. 2003 [cit. 2015-02-04]. Dostupné z: <http://www.abowe.brbla.net/8/rejstrik.php></ref>
@@ Řádek 21: / Řádek 22: @@
 * nutností je zajištění ochrany dat
 * data nejsou zpětně obnovitelná
@@ Řádek 61: / Řádek 63: @@
 ==='''Uplatnění v praxi'''===
 * Data Driven Acquisition = řízená akvizice dle potřeb uživatelů
@@ Řádek 67: / Řádek 70: @@
 * návštěvnost webu a jeho úprava<ref name="KRČÁL"> KRČÁL, Martin. Bibliomining. In: IS: Informační systém Masarykovy Univerzity [online]. 2014 [cit. 2015-02-02]. Dostupné z: <https://is.muni.cz/auth/el/1421/podzim2014/VIKBA10/um/kss08-bibliomining.pdf></ref><br />
@@ Řádek 72: / Řádek 82: @@
 <references/>
 <references/>
 <references/>
 <references/>

@@ Řádek 6: / Řádek 6: @@
 * Co chceme zjistit, cíl projektu
-* Prediktivní metoda - předvídá budoucí hodnoty na základě zjištěných vlastností stávajících
+* Prediktivní metoda - předvídá budoucí hodnoty na základě zjištěných vlastností stávajících, podle předpokladu, že data se chovala určitým způsobem v minulosti a budou se tak chovat i dál<ref name="ZADRAŽILOVÁ"> ZADRAŽILOVÁ, Iva. Bibliomining. In: Wiki knihovna.cz [online]. 2008 [cit. 2015-02-04]. Dostupné z: <http://wiki.knihovna.cz/index.php/Bibliomining></ref>
-* Popisná metoda - přesné informace o současném stavu<ref name=" ŘÍMANOVÁ "> ŘÍMANOVÁ, Radka. Bibliomining. In: ÚISK: Ústav informačních studií a knihovnictví [online]. 2008 [cit. 2015-02-02]. Dostupné z: <http://uisk.ff.cuni.cz/detail.do?articleId=6569></ref><br />
+* Popisná metoda - přesné informace o současném stavu<ref name="ŘÍMANOVÁ"> ŘÍMANOVÁ, Radka. Bibliomining. In: ÚISK: Ústav informačních studií a knihovnictví [online]. 2008 [cit. 2015-02-02]. Dostupné z: <http://uisk.ff.cuni.cz/detail.do?articleId=6569></ref><br />
 =='''2. databáze''' ==
+* databáze = datová báze (datová základna)je soubor dat, které mezi sebou mají logické vazby. Tím je umožněno s těmito daty efektivně pracovat (vyhledávat v nich , modifikovat je, udržovat tato data aktuální<ref name="JANOVSKÝ"> JANOVSKÝ, Dušan. Rejstřík pojmů (internetové pojmy) – Abecední. In: Absolut beginer on WWWeb [online]. 2003 [cit. 2015-02-04]. Dostupné z: <http://www.abowe.brbla.net/8/rejstrik.php>
 * tradiční vyhledání vhodné množiny pro dat pro bibliomining <br />
 * identifikace datových zdrojů
@@ Řádek 72: / Řádek 72: @@
 <references/>
 <references/>

← Starší verze		Verze z 2. 2. 2015, 12:15
Řádek 1:		Řádek 1:
	Jako bibliomining bývá označováno dolování dat z knihovnických databází a systémů – dříve neznámých a potenciálně užitečných. O dobývání znalostí se začíná mluvit v polovině 90. let. Umožňuje se tím rychlé aplikování znalostí do praxe. Využívá se zde statisticých metod.<ref name=" ŘÍMANOVÁ "> ŘÍMANOVÁ, Radka. Bibliomining. In: ÚISK: Ústav informačních studií a knihovnictví [online]. 2008 [cit. 2015-02-02]. Dostupné z: <http://uisk.ff.cuni.cz/detail.do?articleId=6569></ref><br />		Jako bibliomining bývá označováno dolování dat z knihovnických databází a systémů – dříve neznámých a potenciálně užitečných. O dobývání znalostí se začíná mluvit v polovině 90. let. Umožňuje se tím rychlé aplikování znalostí do praxe. Využívá se zde statisticých metod.<ref name=" ŘÍMANOVÁ "> ŘÍMANOVÁ, Radka. Bibliomining. In: ÚISK: Ústav informačních studií a knihovnictví [online]. 2008 [cit. 2015-02-02]. Dostupné z: <http://uisk.ff.cuni.cz/detail.do?articleId=6569></ref><br />
−
−