but.committee	prof. Ing. Tomáš Hruška, CSc. (předseda) doc. RNDr. Jitka Kreslíková, CSc. (místopředseda) doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen) Ing. Igor Szőke, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm D. Otázky u obhajoby: Vysvětlete, jakým způsobem byly kategorické atributy ID a Prod transformovány pro klasifikační model Gaussian Naive Bayes . Neovlivnila tato transformace výsledný klasifikační model (např. vytvořením určitých nových vztahů mezi jednotlivými hodnotami atributů)?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Zendulka, Jaroslav	cs
dc.contributor.author	Stoika, Anastasiia	cs
dc.contributor.referee	Burgetová, Ivana	cs
dc.date.created	2019	cs
dc.description.abstract	Tato práce se zabývá základními koncepty a technikami procesu získávání znalostí z dat. Cílem práce je demonstrovat dostupné prostředky jazyka Python, které umožňují provádět jednotlivé kroky tohoto procesu. Práce je zaměřena především na metody a techniky detekce odlehlých pozorování, založené na shlukování a klasifikaci. Jedná se o řešení analytické úlohy, která se týká zdrojů dat s omezeným množstvím využitelné informace. Tato kontrolní činnost by měla sloužit k detekci podezřelých prodejních transakcí nějaké společnosti, které mohou znamenat pokusy o podvod jejích prodejci.	cs
dc.description.abstract	This thesis focuses on basic concepts and techniques of the process known as knowledge discovery from data. The goal is to demonstrate available resources in Python, which enable to perform the steps of this process. The thesis addresses several methods and techniques focused on detection of unusual observations, based on clustering and classification. It discusses data mining task for data with the limited amount of inspection resources. This inspection activity should be used to detect unusual transactions of sales of some company that may indicate fraud attempts by some of its salespeople.	en
dc.description.mark	D	cs
dc.identifier.citation	STOIKA, A. Případová studie na dolování z dat v jazyce Python [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2019.	cs
dc.identifier.other	122161	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/180261
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	získavání znalostí z dat	cs
dc.subject	datová analýza	cs
dc.subject	detekce odlehlých hodnot	cs
dc.subject	detekce podvodních transakcí	cs
dc.subject	detekce anomalií	cs
dc.subject	analýza odlehlých hodnot	cs
dc.subject	učení bez učitele	cs
dc.subject	učení s učitelem	cs
dc.subject	kombinace učení s učitelem i bez	cs
dc.subject	klasifikace	cs
dc.subject	Bayesovská klasifikace	cs
dc.subject	lokální faktor odlehlosti	cs
dc.subject	předzpracování dat	cs
dc.subject	čištění dat	cs
dc.subject	KDD	en
dc.subject	knowledge discovery in databases	en
dc.subject	data mining	en
dc.subject	data analysis	en
dc.subject	outlier detection	en
dc.subject	anomaly detection	en
dc.subject	outlier analysis	en
dc.subject	detecting fraudulent transactions	en
dc.subject	unsupervised learning	en
dc.subject	supervised learning	en
dc.subject	semi-supervised learning	en
dc.subject	classification	en
dc.subject	Naive Bayes	en
dc.subject	Local Outlier Factor	en
dc.subject	Isolation Forest	en
dc.subject	data preprocessing	en
dc.subject	data cleaning	en
dc.title	Případová studie na dolování z dat v jazyce Python	cs
dc.title.alternative	Data Mining Case Study in Python	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2019-06-12	cs
dcterms.modified	2019-07-08-13:31:31	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	122161	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:25:45	en
sync.item.modts	2025.01.15 11:34:12	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav informačních systémů	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Případová studie na dolování z dat v jazyce Python

Files

Original bundle

Collections