Praktické uplatnění technologií data mining ve zdravotních pojišťovnách - Kulhavý, Lukáš; Pour, Jan; Kučera, Petr; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2010)
Tato diplomová práce se věnuje technologii data mining a možnostem jejího praktického využití v oblasti zdravotních pojišťoven. Práce vymezuje pojem data mining a jeho vztah k pojmu dobývání znalostí z databází. Pojem data mining je vysvětlen mimo jiné pomocí metodik popisujících jednotlivé fáze procesu dobývání znalostí z databází (CRISP-DM, SEMMA). Nechybí informace o možných praktických využitích technologie a o dostupných produktech na trhu (jak produkty zdarma dostupné, tak produkty komerční). Představení hlavních metod data miningu a konkrétních algoritmů (rozhodovací stromy, asociační pravidla, neuronové sítě a další metody) slouží jako teoretický úvod, na který navazují praktické aplikace nad reálnými daty reálných zdravotních pojišťoven. Jedná se o aplikace hledání příčin nárůstu úhrad a predikce odchodu zákazníků. Tyto aplikace jsem řešil ve zdarma dostupných systémech Weka a LISp-Miner. Cílem je představit a ověřit schopnosti data miningu nad daty tohoto typu a ověřit možnosti zmíněných systémů Weka a LISp-Miner při řešení úloh vzhledem k metodice CRISP-DM. Závěr práce je věnován oblastem cloud a grid computingu ve spojitosti s data miningem. Nabízí pohled na možnosti těchto technologií a jejich přínosy pro technologii data mining. Možnosti využití cloud computingu jsou prezentovány na řešení Amazon EC2, grid computing je možné využít z rozhraní Weka Experimenter.
Vedoucí práce: Jan Pour
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Způsob přístupu: Internet
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2011
Rok obhajoby 2011
Keywords: informační systémy a technologie [obor dipl. práce]; cloud computing; diplomové práce; cloud computing; master's theses