03683ntm a22005657a 4500 000182360 CZ-PrVSE 20110620175452.0 m d cr n|||||||||| 110620s2010 xr fsbm 000 0 cze d NEZPRACOVANÝ IMPORT ABA006 cze ABA006 ABA006 Kulhavý, Lukáš ISIS:49033 dis Praktické uplatnění technologií data mining ve zdravotních pojišťovnách [elektronický zdroj] / Lukáš Kulhavý 2010 ?? s. : digital, PDF soubor Vedoucí práce: Jan Pour Obsahuje bibliografii Textový (vysokoškolská kvalifikační práce) 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. Způsob přístupu: Internet Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2011 Rok obhajoby 2011 grid computing predikce odchodu zákazníků Bayesovská klasifikace asociační pravidla CRISP-DM dobývání znalostí z databází data mining informační systémy a technologie [obor dipl. práce] cloud computing ph579331 czenas diplomové práce fd132022 czenas cloud computing eczenas master's theses eczenas Pour, Jan jn20001103448 ths Kučera, Petr opn Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky kn20010709399 https://isis.vse.cz/zp/24903/podrobnosti VŠKP v InSIS https://isis.vse.cz/zp/24903 Hlavní práce https://isis.vse.cz/zp/24903/posudek/vedouci Hodnocení vedoucího https://isis.vse.cz/zp/24903/posudek/oponent/18480 Oponentura http://isis.vse.cz/zp/98259/podrobnosti dc:identifier NEPOSILAT VSKP 98259 vse24903 110325 md5 98259 5190b4dcf44a0f9057320e7493784cb8