Proces bibiominingu: Porovnání verzí

Z WikiKnihovna
Řádek 11: Řádek 11:
  
 
=='''2. databáze''' ==
 
=='''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>
 
* 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:
  
  
 +
* 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
 
* nutností je zajištění ochrany dat
 
* data nejsou zpětně obnovitelná
 
* data nejsou zpětně obnovitelná
Řádek 61: Řádek 63:
  
 
==='''Uplatnění v praxi'''===
 
==='''Uplatnění v praxi'''===
 +
  
 
* Data Driven Acquisition = řízená akvizice dle potřeb uživatelů
 
* 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 />
 
* 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 />
  
 +
 +
==='''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 />
  
  
Řádek 72: Řádek 82:
  
  
 +
<references/>
 +
<references/>
 
<references/>
 
<references/>
 
<references/>
 
<references/>
 
<references/>
 
<references/>
 
<references/>
 
<references/>

Verze z 4. 2. 2015, 12:33

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.[1]


1. definice problému

  • Co chceme zjistit, cíl projektu
  • 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[2]
  • Popisná metoda - přesné informace o současném stavu[1]


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[3]
  • tradiční vyhledání vhodné množiny pro dat pro bibliomining
  • identifikace datových zdrojů
  • problém citlivé údaje – data o čtenářích a jejich údaje[4]


3. datový sklad

  • 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[5]
  • nutností je zajištění ochrany dat
  • data nejsou zpětně obnovitelná
  • čištění a příprava dat


4. výběr analytických prostředků

  • zjištění vhodné analytické metody
  • Mají data, která chceme analyzovat atributy, na kterých chceme stavět naši analýzu?
  • správný software pro analýzu – např. SPSS, SAS


5. analýza dat a jejich ověření

  • časová náročnost
  • ověřování modelů a výsledků
  • Předložení výsledků odborníkům k posouzení
  • Příliš překvapivé výsledky → nedošlo k chybě?
  • Příliš překvapivé výsledky → zpět o několik kroků procesu[1]


6. prezentace výsledků

  • dokumentace jednotlivých etap
  • předložení zprávy veřejnosti
  • Selhání bibliominingu – knihovníci přestávají spolupracovat při tvorbě dat nebo snaha o úpravu dat
  • podpora sociálních vztahů s uživateli


Výhody a nevýhody bibliominingu

  • výhody - sledování trendů, analýza současného stavu, možnost porovnání s jinými institucemi
  • nevýhody - zkreslování dat, problém při nevhodném výběru dat, zneužití dat[4]


Uplatnění v praxi

  • Data Driven Acquisition = řízená akvizice dle potřeb uživatelů
  • podklady pro vedení při rozhodovacích procesech
  • akvizice, přesuny do/z skladu, vyřazování, posunování regálů
  • návštěvnost webu a jeho úprava[4]


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[6]


Odkazy

  1. ↑ 1,0 1,1 1,2 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>
  2. ↑ ZADRAŽILOVÁ, Iva. Bibliomining. In: Wiki knihovna.cz [online]. 2008 [cit. 2015-02-04]. Dostupné z: <http://wiki.knihovna.cz/index.php/Bibliomining>
  3. ↑ 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>
  4. ↑ 4,0 4,1 4,2 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>
  5. ↑ 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>
  6. ↑ 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>



Citováno z „https://wiki.knihovna.cz/index.php?title=Proces_bibiominingu&oldid=49973“