Implementacja metod eksploracji danych - Oracle Data Mining

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Implementacja metod eksploracji danych - Oracle Data Mining"

Transkrypt

1 Implementacja metod eksploracji danych - Oracle Data Mining 395

2 Plan rozdziału 396 Wprowadzenie do eksploracji danych Architektura Oracle Data Mining Możliwości Oracle Data Mining Etapy procesu eksploracji danych Przykład wykorzystania ODM reguły asocjacyjne Przykład wykorzystania ODM klasyfikacja Podsumowanie

3 Czym jest eksploracja danych? 397 Eksploracja danych (ang. data mining): zbiór technik automatycznego odkrywania nietrywialnych zależności i schematów (patterns) w dużych zbiorach danych (bazach i hurtowniach danych) Eksploracja danych a OLAP OLAP ma postać weryfikacji hipotez, eksploracja danych umożliwia odkrycie niespodziewanych zależności Eksploracja danych często jest kolejnym etapem analizy danych DANE DATA MINING SCHEMATY, MODELE

4 Techniki eksploracji danych 398 Odkrywanie asocjacji (zbiorów częstych i reguł) Odkrywanie wzorców sekwencyjnych Klasyfikacja Odkrywanie charakterystyk Analiza skupień (klastrowanie, grupowanie) Dyskryminacja Regresja Wykrywanie zmian i odchyleń

5 399 Dziedziny zastosowań eksploracji danych Handel i marketing identyfikacja profilu klienta na potrzeby marketingu kierunkowego wykrywanie schematów zakupów i planowanie lokalizacji artykułów Finanse i bankowość schematy wykorzystywania kradzionych kart kredytowych przewidywanie dochodowości portfela akcji, znajdowanie korelacji wśród wskaźników finansowych Nauka i technologia analiza strumieni wyników pomiarów biologia molekularna (analiza DNA, białek) Internet (Web Mining) handel i marketing internetowy analiza zachowań użytkowników WWW personalizacja serwisów WWW

6 Metody eksploracji: klasyfikacja 400 Klasyfikacja: znajdowanie sposobu odwzorowywania danych w zbiór predefiniowanych klas Przykład klasyfikacji: automatyczny podział kierowców na powodujących i niepowodujących wypadków drogowych: kierowcy prowadzący czerwone pojazdy o pojemności 650 ccm powodują wypadki drogowe kierowcy, którzy posiadają prawo jazdy ponad 3 lata lub jeżdżą niebieskimi samochodami nie powodują wypadków drogowych Modele klasyfikacji: modele probabilistyczne zbiory reguł drzewa decyzyjne

7 Metody eksploracji: analiza skupień 401 Analiza skupień (klastrowanie): znajdowanie skończonego zbioru klas (podzbiorów) w bazie danych wiek 50 klasa 1: wiek<25 i pensja<3 klasa 2: 25<wiek<50 i pensja<3 25 klasa 3: wiek>25 i 3<pensja<6 3 6 pensja [tys.] Zastosowania analizy skupień: określanie segmentów rynku na podstawie cech klientów odkrywanie grup podobnie zachowujących się użytkowników WWW na potrzeby personalizacji

8 402 Metody eksploracji: odkrywanie asocjacji Odkrywanie asocjacji: znajdowanie związków pomiędzy występowaniem podzbiorów elementów w zbiorach danych Przykłady asocjacji: klienci, którzy kupują piwo, kupują również orzeszki klienci, którzy kupują chleb i ser, kupują również wodę mineralną i ketchup Zastosowania odkrytych asocjacji: analiza koszyka zakupów (ang. market basket analysis) planowanie kampanii promocyjnych planowanie rozmieszczenia stoisk sprzedaży w supermarketach Reguły asocjacyjne: (chipsy, orzeszki) -> (piwo), support=5%, confidence=50% wsparcie reguły (support): liczba krotek, potwierdzających regułę ufność reguły (confidence): poprawność reguły w zbiorze krotek

9 Czym jest Oracle Data Mining? 403 Oracle Data Mining (ODM) to funkcje eksploracji danych zagnieżdżone w serwerze bazy danych Oracle (DMS Data Mining Server) Transformacja danych, budowa modeli i zastosowanie modeli ma miejsce w bazie danych dane nigdy nie opuszczają bazy! ODM ułatwia integrację eksploracji danych z aplikacjami bazodanowymi ODM jest dostępny jako opcja dla Oracle 9i/10g EE Minimalna zalecana wersja 9i to (ewentualnie ODM Patch )

10 Techniki eksploracji w ODM 404 Modele predykcyjne (supervised learning) Klasyfikacja Regresja (10g) Ważność atrybutów Modele deskryptywne (unsupervised learning) Analiza skupień (klastrowanie, grupowanie) Reguły asocjacyjne Ekstrakcja właściwości (10g) Eksploracja danych tekstowych (10g) Klasyfikacja, grupowanie w oparciu o charakterystyki wyekstrahowane z dokumentów tekstowych BLAST (10g) Analiza danych biologicznych (sekwencje DNA i protein)

11 405 Algorytmy eksploracji danych w ODM 10g Klasyfikacja Naive Bayes (NB) szybki, do 200 atrybutów, nie zwraca reguł Adaptive Bayes Network (ABN) pokazuje reguły Support Vector Machine (SVM) gdy któryś z atrybutów tekstowy Regresja Support Vector Machine (SVM) Ważność atrybutów Minimal Descriptor Length (MDL) Analiza skupień (klastrowanie, grupowanie) Enhanced k-means dla zadanej liczby klastrów, dla atrybutów numerycznych Orthogonal Clustering (O-Cluster) automatycznie określa liczbę klastrów, obsługuje atrybuty numeryczne i nominalne Odkrywanie reguł asocjacyjnych Apriori Ekstrakcja właściwości Non-Negative Matrix Factorization (NMF)

12 Użytkownicy bazy danych dla ODM 406 Oracle 9i ODM: zawiera metadane i modele, eksploracja prowadzona jest jako użytkownik ODM ODM_MTR: zawiera dane użytkownika i wyniki zastosowania modeli do danych (również zawiera przykładowe tabele z danymi) Oracle 10g DMSYS: zawiera repozytorium ODM (metadane dla eksploracji) Użytkownicy (data mining users) Będący odpowiednikami ODM w 9i Prowadzący eksplorację danych Dane źródłowe i wyniki eksploracji składowane w ich schematach Do ich tworzenia dostarczone są skrypty SQL $ORACLE_HOME/dm/admin/odmtbs.sql (tworzenie przestrzeni tabel) $ORACLE_HOME/dm/admin/odmuser.sql (tworzenie użytkownika) $ORACLE_HOME/dm/admin/dmuserld.sql (ładowanie przykładowych tabel)

13 Interfejs Oracle Data Mining 407 Dostęp do ODM realizowany jest poprzez interfejs programistyczny (API): Java API dla aplikacji implementowanych w języku Java PL/SQL API od wersji 10g, dla aplikacji w języku PL/SQL Charakterystyka ODM Java API i PL/SQL API W chwili obecnej (10g R1) interfejsy nie są ze sobą zgodne! (np. niektóre algorytmy dostępne tylko poprzez Java API) W 10g R2 Java API ma być dostosowany do standardu Java Data Mining Interfejs graficzny do Oracle Data Mining Klient ODM zaimplementowany w języku Java Ukrywa złożoność API i ułatwia dostęp do funkcji eksploracji danych Umożliwia budowę, testowanie i stosowanie modeli Towarzyszy mu generator kodu Java dla JDevelopera

14 Interfejs graficzny do ODM 9i 408 Data Mining for Java (DM4J) rozszerzenie (extension) dla JDeveloper 9i DM4J obejmuje: ODM Components zbiór kreatorów do realizacji typowych zadań eksploracji danych ODM Browser umożliwia przeglądanie wyników eksploracji (modeli) i monitorowanie wykonywania zadań eksploracji Tools/Data Mining Browser Automatycznie generowany jest kod Java

15 Interfejs graficzny do ODM 10g 409 Oracle Data Miner graficzny klient ODM napisany w języku Java stand-alone nie wymaga JDevelopera nie generuje kodu ODM Java Code Generator rozszerzenie (extension) dla JDeveloper 10g

16 Dane źródłowe dla ODM (1/2) 410 ODM wymaga, aby dane źródłowe były w postaci jednej tabeli lub perspektywy ODM akceptuje następujące typy danych: VARCHAR2, CHAR, NUMBER, CLOB, BLOB, BFILE, XMLTYPE, URITYPE Daty muszą zostać przedstawione jako łańcuchy znaków lub liczby! Wartości puste są traktowane jako: brakujące wartości w algorytmach klasyfikacji, ważności atrybutów i grupowania jako wyznaczniki rzadkiego zbioru danych w innych metodach

17 Dane źródłowe dla ODM (2/2) 411 Tabela (perspektywa) źródłowa może być w formacie: Nietransakcyjnym jeden rekord opisuje przypadek (case) Tradycyjne tabele relacyjne Transakcyjnym wiele rekordów opisuje przypadek (case) Odpowiednie dla danych opisanych przez wiele atrybutów Odpowiednie dla danych z dużą liczbą wartości pustych

18 Przygotowanie danych do eksploracji 412 Przygotowanie danych stanowi ważny etap eksploracji wpływa na czas pracy algorytmów i jakość uzyskanych modeli Operacje wykonywane jawnie przez eksperta zastąpienie wartości pustych usunięcie wartości odbiegających od normy (ang. outliers) wybór ważnych atrybutów dla klasyfikacji (funkcją ODM) generacja atrybutów wywiedzionych (funkcją ODM) Operacje wykonywane przez eksperta lub automatycznie przed ODM Binning (dyskretyzacja) redukcja liczby różnych wartości dla atrybutu (Top-N frequent items lub Equi-width) Skraca czas budowy modelu kosztem jego dokładności Przydatna dla NB, ABN, analizy skupień, asocjacji, ważności atrybutów Normalizacja sprowadzenie wartości wszystkich atrybutów do tego samego przedziału Typowo <0;1> lub <-1;1> Przydatna dla SVM, NMF

19 Kroki procesu eksploracji danych 413 ` 1) Zdefiniowanie problemu Identyfikacja celu do osiągnięcia 2) Identyfikacja danych źródłowych Sformułowanie problemu w kontekście dostępnych danych 3) Przygotowanie danych 4) Budowa i testowanie modelu Testowanie tylko dla klasyfikacji i regresji; wymaga podziału danych na zbiór do budowy modelu i zbiór testowy 5) Wdrożenie modelu Wbudowanie wygenerowanego kodu w aplikację użytkową 6) Zastosowanie modelu Aplikacja modelu do nowych danych Dotyczy klasyfikacji, regresji, analizy skupień

20 Odkrywanie asocjacji Przykład (1/6) 414 Dane źródłowe: historia zakupów w formacie transakcyjnym Cel eksploracji: Odkrycie produktów kupowanych wspólnie

21 Odkrywanie asocjacji Przykład (2/6) 415 Wybór połączenia z bazą danych (jako ODM user!) Uruchomienie kreatora do budowy modelu

22 Odkrywanie asocjacji Przykład (3/6) 416 Wybór tabeli z danymi źródłowymi Tabela w formacie transakcyjnym Parametry algorytmu

23 Odkrywanie asocjacji Przykład (4/6) 417 Ustawienia dotyczące danych źródłowych Dane już przygotowane (binned) Wybór atrybutów

24 Odkrywanie asocjacji Przykład (5/6) 418 Monitorowanie statusu zadania eksploracji QUEUED -> EXECUTING -> SUCCESS

25 Odkrywanie asocjacji Przykład (6/6) 419 Przeglądanie wyniku eksploracji Model w postaci zbioru reguł

26 Klasyfikacja Przykład (1/10) 420 Dane źródłowe: Charakterystyki demograficzne osób wraz z informacją o przynależności do grupy o wysokich (CLASS=1) lub niskich dochodach (CLASS=0) Cel eksploracji: Model pozwalający przewidzieć przynależność osób do grupy o wysokich lub niskich dochodach na podstawie ich charakterystyk

27 Klasyfikacja Przykład (2/10) 421 Uruchomienie kreatora do budowy modelu Wybór tabeli z danymi źródłowymi Tabela w formacie nietransakcyjnym

28 Klasyfikacja Przykład (3/10) 422 Wybór algorytmu: Naive Bayes Informacja o przygotowaniu danych Dane nieprzygotowane; żądanie automatycznego przygotowania (binning)

29 Klasyfikacja Przykład (4/10) 423 Wskazanie atrybutu określającego klasę (target attribute) Wybór atrybutów, które mają być uwzględnione w modelu

30 Klasyfikacja Przykład (5/10) 424 Wyniki eksploracji - model Algorytm Naive Bayes buduje model probabilistyczny Model jest aplikowany do nowych danych na zasadzie czarnej skrzynki ; nie można podejrzeć reguł jego działania

31 Klasyfikacja Przykład (6/10) 425 Uruchomienie kreatora do testowania modelu Cel: ocena jakości modelu Dane testowe mają taką samą strukturę jak te do budowy modelu Wskazanie modelu do przetestowania Test standardowy: dane testowe rozłączne z danymi na których zbudowano model Wskazanie tabeli z danymi testowymi

32 Klasyfikacja Przykład (7/10) 426 Wyniki testowania modelu: współczynnik dokładności modelu macierz pomyłek (confusion matrix) Budowę/testowanie modelu należy powtarzać, zmieniając algorytm i/lub parametry, aż do uzyskania satysfakcjonującego modelu!

33 Klasyfikacja Przykład (8/10) 427 Uruchomienie kreatora do aplikacji modelu do nowych danych Dane źródłowe nie zawierają informacji o przypisaniu przypadków do klas Wynikiem aplikacji modelu będzie przypisanie przypadków do klas Wybór modelu Wybór tabeli z danymi do zaklasyfikowania

34 Klasyfikacja Przykład (9/10) 428 Wskazanie atrybutów identyfikujących przypadki Wybranie klas, dla których ma być wskazane prawdopodobieństwo przynależności przypadku Tylko jedna klasa, najbardziej prawdopodobna dla danego przypadku

35 Klasyfikacja Przykład (10/10) 429 Wybór nazwy tabeli, w której zostaną zapisane informacje o przypisaniu przypadków do klas Wyniki zastosowania klasyfikatora

36 Podsumowanie 430 Oracle Data Mining to opcja serwera Oracle umożliwiająca eksplorację danych Eksploracja danych to zautomatyzowane odkrywanie wzorców, zależności i modeli w dużych zbiorach danych Ocena ODM na tle innych narzędzi eksploracji danych Ścisła integracja z bazą danych, algorytmy działają blisko danych, brak konieczności eksportu danych z bazy Brak wsparcia dla wszystkich technik eksploracji danych brak odkrywania wzorców sekwencyjnych i analizy przebiegów czasowych Stosunkowo niewiele algorytmów do wyboru np. brak budowy drzew decyzyjnych jako modelu klasyfikacji

Eksploracja danych. Wielkie bazy danych. Zależności w bazach danych Przykład 1. Zależności w bazach danych Przykład 2

Eksploracja danych. Wielkie bazy danych. Zależności w bazach danych Przykład 1. Zależności w bazach danych Przykład 2 Wielkie bazy danych Eksploracja danych Marek Wojciechowski Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Wielkie bazy danych (Very Large Databases) i hurtownie danych (Data Warehouses) Rozmiary współczesnych

Bardziej szczegółowo

Krzysztof Kawa. empolis arvato. e mail: krzysztof.kawa@empolis.com

Krzysztof Kawa. empolis arvato. e mail: krzysztof.kawa@empolis.com XI Konferencja PLOUG Kościelisko Październik 2005 Zastosowanie reguł asocjacyjnych, pakietu Oracle Data Mining for Java do analizy koszyka zakupów w aplikacjach e-commerce. Integracja ze środowiskiem Oracle

Bardziej szczegółowo

Data Mining Wykład 1. Wprowadzenie do Eksploracji Danych. Prowadzący. Dr inż. Jacek Lewandowski

Data Mining Wykład 1. Wprowadzenie do Eksploracji Danych. Prowadzący. Dr inż. Jacek Lewandowski Data Mining Wykład 1 Wprowadzenie do Eksploracji Danych Prowadzący Dr inż. Jacek Lewandowski Katedra Genetyki Wydział Biologii i Hodowli Zwierząt Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu ul. Kożuchowska 7,

Bardziej szczegółowo

Integracja technik eksploracji danych ]V\VWHPHP]DU]G]DQLDED]GDQ\FK QDSU]\NáDG]LH2UDFOHi Data Mining

Integracja technik eksploracji danych ]V\VWHPHP]DU]G]DQLDED]GDQ\FK QDSU]\NáDG]LH2UDFOHi Data Mining Integracja technik eksploracji danych ]V\VWHPHP]DU]G]DQLDED]GDQ\FK QDSU]\NáDG]LH2UDFOHi Data Mining 0LNRáDM0RU]\ Marek Wojciechowski Instytut Informatyki PP Eksploracja danych 2GNU\ZDQLHZ]RUFyZZGX*\FK

Bardziej szczegółowo

INDUKOWANE REGUŁY DECYZYJNE ALORYTM APRIORI JAROSŁAW FIBICH

INDUKOWANE REGUŁY DECYZYJNE ALORYTM APRIORI JAROSŁAW FIBICH INDUKOWANE REGUŁY DECYZYJNE ALORYTM APRIORI JAROSŁAW FIBICH 1. Czym jest eksploracja danych Eksploracja danych definiowana jest jako zbiór technik odkrywania nietrywialnych zależności i schematów w dużych

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie Sformułowanie problemu Typy reguł asocjacyjnych Proces odkrywania reguł asocjacyjnych. Data Mining Wykład 2

Wprowadzenie Sformułowanie problemu Typy reguł asocjacyjnych Proces odkrywania reguł asocjacyjnych. Data Mining Wykład 2 Data Mining Wykład 2 Odkrywanie asocjacji Plan wykładu Wprowadzenie Sformułowanie problemu Typy reguł asocjacyjnych Proces odkrywania reguł asocjacyjnych Geneza problemu Geneza problemu odkrywania reguł

Bardziej szczegółowo

Wielkie wolumeny danych są trudne w analizowaniu. system satelitarnej obserwacji EOS zbudowany przez NASA generuje

Wielkie wolumeny danych są trudne w analizowaniu. system satelitarnej obserwacji EOS zbudowany przez NASA generuje Eksploracja danych - Odkrywanie wiedzy w danych Marek Wojciechowski Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Zależności w bazach danych Przykład 1 wiek lat prawo kolor poj. moc razem kierowcy jazdy

Bardziej szczegółowo

Proces odkrywania wiedzy z baz danych

Proces odkrywania wiedzy z baz danych Proces odkrywania wiedzy z baz danych Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Marcin Czajkowski email: m.czajkowski@pb.edu.pl Świat pełen danych Świat pełen danych Możliwości analizowania i zrozumienia

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych

Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych 1 Plan rozdziału 2 Wprowadzenie do Business Intelligence Hurtownie danych Produkty Oracle dla Business Intelligence Business Intelligence

Bardziej szczegółowo

Oracle Data Mining 10g

Oracle Data Mining 10g Oracle Data Mining 10g Zastosowanie algorytmu Support Vector Machines do problemów biznesowych Piotr Hajkowski Oracle Consulting Agenda Podstawy teoretyczne algorytmu SVM SVM w bazie danych Klasyfikacja

Bardziej szczegółowo

Data Mining w bazie Oracle 9i

Data Mining w bazie Oracle 9i VIII Konferencja PLOUG Koœcielisko PaŸdziernik 2002 Data Mining w bazie Oracle 9i Mariusz Byrski Biuro Matematyki Stosowanej S.C. mb@bms.krakow.pl Abstrakt Szukanie nieoczywistych zwi¹zków w danych jest

Bardziej szczegółowo

Informacje i materiały dotyczące wykładu będą publikowane na stronie internetowej wykładowcy, m.in. prezentacje z wykładów

Informacje i materiały dotyczące wykładu będą publikowane na stronie internetowej wykładowcy, m.in. prezentacje z wykładów Eksploracja danych Piotr Lipiński Informacje ogólne Informacje i materiały dotyczące wykładu będą publikowane na stronie internetowej wykładowcy, m.in. prezentacje z wykładów UWAGA: prezentacja to nie

Bardziej szczegółowo

Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia

Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia ZP/ITS/19/2013 SIWZ Załącznik nr 1.1 do Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia Przedmiotem zamówienia jest: Przygotowanie zajęć dydaktycznych w postaci kursów e-learningowych przeznaczonych dla studentów

Bardziej szczegółowo

Analiza danych i data mining.

Analiza danych i data mining. Analiza danych i data mining. mgr Katarzyna Racka Wykładowca WNEI PWSZ w Płocku Przedsiębiorczy student 2016 15 XI 2016 r. Cel warsztatu Przekazanie wiedzy na temat: analizy i zarządzania danymi (data

Bardziej szczegółowo

Plan. Wprowadzenie. Co to jest APEX? Wprowadzenie. Administracja obszarem roboczym

Plan. Wprowadzenie. Co to jest APEX? Wprowadzenie. Administracja obszarem roboczym 1 Wprowadzenie do środowiska Oracle APEX, obszary robocze, użytkownicy Wprowadzenie Plan Administracja obszarem roboczym 2 Wprowadzenie Co to jest APEX? Co to jest APEX? Architektura Środowisko Oracle

Bardziej szczegółowo

Mikołaj Morzy, Marek Wojciechowski: "Integracja technik eksploracji danych z systemem zarządzania bazą danych na przykładzie Oracle9i Data Mining"

Mikołaj Morzy, Marek Wojciechowski: Integracja technik eksploracji danych z systemem zarządzania bazą danych na przykładzie Oracle9i Data Mining Mikołaj Morzy, Marek Wojciechowski: "Integracja technik eksploracji danych z systemem zarządzania bazą danych na przykładzie Oracle9i Data Mining" Streszczenie Eksploracja danych znajduje coraz szersze

Bardziej szczegółowo

Metody eksploracji danych. Reguły asocjacyjne

Metody eksploracji danych. Reguły asocjacyjne Metody eksploracji danych Reguły asocjacyjne Analiza podobieństw i koszyka sklepowego Analiza podobieństw jest badaniem atrybutów lub cech, które są powiązane ze sobą. Metody analizy podobieństw, znane

Bardziej szczegółowo

Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza.

Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza. Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza. Wprowadzenie W wielu dziedzinach działalności człowieka analiza zebranych danych jest jednym z najważniejszych mechanizmów podejmowania decyzji.

Bardziej szczegółowo

Zalew danych skąd się biorą dane? są generowane przez banki, ubezpieczalnie, sieci handlowe, dane eksperymentalne, Web, tekst, e_handel

Zalew danych skąd się biorą dane? są generowane przez banki, ubezpieczalnie, sieci handlowe, dane eksperymentalne, Web, tekst, e_handel według przewidywań internetowego magazynu ZDNET News z 8 lutego 2001 roku eksploracja danych (ang. data mining ) będzie jednym z najbardziej rewolucyjnych osiągnięć następnej dekady. Rzeczywiście MIT Technology

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do technologii informacyjnej.

Wprowadzenie do technologii informacyjnej. Wprowadzenie do technologii informacyjnej. Data mining i jego biznesowe zastosowania dr Tomasz Jach Definicje Eksploracja danych polega na torturowaniu danych tak długo, aż zaczną zeznawać. Eksploracja

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 5. Metody eksploracji danych

Ćwiczenie 5. Metody eksploracji danych Ćwiczenie 5. Metody eksploracji danych Reguły asocjacyjne (association rules) Badaniem atrybutów lub cech, które są powiązane ze sobą, zajmuje się analiza podobieństw (ang. affinity analysis). Metody analizy

Bardziej szczegółowo

1.7. Eksploracja danych: pogłębianie, przeszukiwanie i wyławianie

1.7. Eksploracja danych: pogłębianie, przeszukiwanie i wyławianie Wykaz tabel Wykaz rysunków Przedmowa 1. Wprowadzenie 1.1. Wprowadzenie do eksploracji danych 1.2. Natura zbiorów danych 1.3. Rodzaje struktur: modele i wzorce 1.4. Zadania eksploracji danych 1.5. Komponenty

Bardziej szczegółowo

Eksploracja danych. Plan prezentacji. Problemy eksploracji danych. Wielkie bazy danych SCHEMATY. zakresie baz danych, uczenia maszynowego i statystyki

Eksploracja danych. Plan prezentacji. Problemy eksploracji danych. Wielkie bazy danych SCHEMATY. zakresie baz danych, uczenia maszynowego i statystyki Problemy eksploracji danych dr inż. Maciej Zakrzewicz Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Wielkie bazy danych Wielkie bazy danych (Very Large atabases) i hurtownie danych (ata Warehouses) Rozmiary

Bardziej szczegółowo

Plan prezentacji 0 Wprowadzenie 0 Zastosowania 0 Przykładowe metody 0 Zagadnienia poboczne 0 Przyszłość 0 Podsumowanie 7 Jak powstaje wiedza? Dane Informacje Wiedza Zrozumienie 8 Przykład Teleskop Hubble

Bardziej szczegółowo

Laboratorium 10. Odkrywanie cech i algorytm Non-Negative Matrix Factorization.

Laboratorium 10. Odkrywanie cech i algorytm Non-Negative Matrix Factorization. Laboratorium 10 Odkrywanie cech i algorytm Non-Negative Matrix Factorization. 1. Uruchom narzędzie Oracle Data Miner i połącz się z serwerem bazy danych. 2. Z menu głównego wybierz Activity Build. Na ekranie

Bardziej szczegółowo

Ewelina Dziura Krzysztof Maryański

Ewelina Dziura Krzysztof Maryański Ewelina Dziura Krzysztof Maryański 1. Wstęp - eksploracja danych 2. Proces Eksploracji danych 3. Reguły asocjacyjne budowa, zastosowanie, pozyskiwanie 4. Algorytm Apriori i jego modyfikacje 5. Przykład

Bardziej szczegółowo

Implementacja wybranych algorytmów eksploracji danych na Oracle 10g

Implementacja wybranych algorytmów eksploracji danych na Oracle 10g Implementacja wybranych algorytmów eksploracji danych na Oracle 10g Sławomir Skowyra, Michał Rudowski Instytut Informatyki Wydziału Elektroniki i Technik Informacyjnych, Politechnika Warszawska S.Skowyra@stud.elka.pw.edu.pl,

Bardziej szczegółowo

Data Mining podstawy analizy danych Część druga

Data Mining podstawy analizy danych Część druga Data Mining podstawy analizy danych Część druga W części pierwszej dokonaliśmy procesu analizy danych treningowych w oparciu o algorytm drzewa decyzyjnego. Proces analizy danych treningowych może być realizowany

Bardziej szczegółowo

ALGORYTM RANDOM FOREST

ALGORYTM RANDOM FOREST SKRYPT PRZYGOTOWANY NA ZAJĘCIA INDUKOWANYCH REGUŁ DECYZYJNYCH PROWADZONYCH PRZEZ PANA PAWŁA WOJTKIEWICZA ALGORYTM RANDOM FOREST Katarzyna Graboś 56397 Aleksandra Mańko 56699 2015-01-26, Warszawa ALGORYTM

Bardziej szczegółowo

Mail: Pokój 214, II piętro

Mail: Pokój 214, II piętro Wykład 2 Mail: agnieszka.nowak@us.edu.pl Pokój 214, II piętro http://zsi.tech.us.edu.pl/~nowak Predykcja zdolność do wykorzystania wiedzy zgromadzonej w systemie do przewidywania wartości dla nowych danych,

Bardziej szczegółowo

ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia

ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia ZP/ITS/11/2012 Załącznik nr 1a do SIWZ ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia Przedmiotem zamówienia jest: Przygotowanie zajęć dydaktycznych w postaci kursów e-learningowych przeznaczonych

Bardziej szczegółowo

dr inż. Olga Siedlecka-Lamch 14 listopada 2011 roku Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Eksploracja danych

dr inż. Olga Siedlecka-Lamch 14 listopada 2011 roku Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Eksploracja danych - Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska 14 listopada 2011 roku 1 - - 2 3 4 5 - The purpose of computing is insight, not numbers Richard Hamming Motywacja - Mamy informację,

Bardziej szczegółowo

4.1. Wprowadzenie...70 4.2. Podstawowe definicje...71 4.3. Algorytm określania wartości parametrów w regresji logistycznej...74

4.1. Wprowadzenie...70 4.2. Podstawowe definicje...71 4.3. Algorytm określania wartości parametrów w regresji logistycznej...74 3 Wykaz najważniejszych skrótów...8 Przedmowa... 10 1. Podstawowe pojęcia data mining...11 1.1. Wprowadzenie...12 1.2. Podstawowe zadania eksploracji danych...13 1.3. Główne etapy eksploracji danych...15

Bardziej szczegółowo

Eksploracja Danych. wykład 4. Sebastian Zając. 10 maja 2017 WMP.SNŚ UKSW. Sebastian Zając (WMP.SNŚ UKSW) Eksploracja Danych 10 maja / 18

Eksploracja Danych. wykład 4. Sebastian Zając. 10 maja 2017 WMP.SNŚ UKSW. Sebastian Zając (WMP.SNŚ UKSW) Eksploracja Danych 10 maja / 18 Eksploracja Danych wykład 4 Sebastian Zając WMP.SNŚ UKSW 10 maja 2017 Sebastian Zając (WMP.SNŚ UKSW) Eksploracja Danych 10 maja 2017 1 / 18 Klasyfikacja danych Klasyfikacja Najczęściej stosowana (najstarsza)

Bardziej szczegółowo

Inżynieria biomedyczna

Inżynieria biomedyczna Inżynieria biomedyczna Projekt Przygotowanie i realizacja kierunku inżynieria biomedyczna studia międzywydziałowe współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego.

Bardziej szczegółowo

Analiza danych tekstowych i języka naturalnego

Analiza danych tekstowych i języka naturalnego Kod szkolenia: Tytuł szkolenia: ANA/TXT Analiza danych tekstowych i języka naturalnego Dni: 3 Opis: Adresaci szkolenia Dane tekstowe stanowią co najmniej 70% wszystkich danych generowanych w systemach

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIA DO EGZAMINU DYPLOMOWEGO NA STUDIACH INŻYNIERSKICH. Matematyka dyskretna, algorytmy i struktury danych, sztuczna inteligencja

ZAGADNIENIA DO EGZAMINU DYPLOMOWEGO NA STUDIACH INŻYNIERSKICH. Matematyka dyskretna, algorytmy i struktury danych, sztuczna inteligencja Kierunek Informatyka Rok akademicki 2016/2017 Wydział Matematyczno-Przyrodniczy Uniwersytet Rzeszowski ZAGADNIENIA DO EGZAMINU DYPLOMOWEGO NA STUDIACH INŻYNIERSKICH Technika cyfrowa i architektura komputerów

Bardziej szczegółowo

Analiza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32

Analiza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32 Analiza i projektowanie oprogramowania Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32 Analiza i projektowanie oprogramowania 2/32 Cel analizy Celem fazy określania wymagań jest udzielenie odpowiedzi na pytanie:

Bardziej szczegółowo

Analiza danych. http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU

Analiza danych. http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Analiza danych Wstęp Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Różne aspekty analizy danych Reprezentacja graficzna danych Metody statystyczne: estymacja parametrów

Bardziej szczegółowo

Sprzętowo wspomagane metody klasyfikacji danych

Sprzętowo wspomagane metody klasyfikacji danych Sprzętowo wspomagane metody klasyfikacji danych Jakub Botwicz Politechnika Warszawska, Instytut Telekomunikacji Plan prezentacji 1. Motywacje oraz cele 2. Problemy klasyfikacji danych 3. Weryfikacja integralności

Bardziej szczegółowo

Oracle Application Express -

Oracle Application Express - Oracle Application Express - Wprowadzenie Wprowadzenie Oracle Application Express (dawniej: HTML DB) to narzędzie do szybkiego tworzenia aplikacji Web owych korzystających z bazy danych Oracle. Od użytkownika

Bardziej szczegółowo

OPIS PRZEDMIOTU ZAMÓWIENIA

OPIS PRZEDMIOTU ZAMÓWIENIA Załącznik nr 1 OPIS PRZEDMIOTU ZAMÓWIENIA Licencja Microsoft Windows SQL Server Standard 2012 (nie OEM) lub w pełni równoważny oraz licencja umożliwiająca dostęp do Microsoft Windows SQL Server Standard

Bardziej szczegółowo

Odkrywanie asocjacji

Odkrywanie asocjacji Odkrywanie asocjacji Wprowadzenie Sformułowanie problemu Typy reguł asocjacyjnych Odkrywanie asocjacji wykład 1 Wykład jest poświęcony wprowadzeniu i zaznajomieniu się z problemem odkrywania reguł asocjacyjnych.

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych - przegląd technologii

Hurtownie danych - przegląd technologii Hurtownie danych - przegląd technologii Problematyka zasilania hurtowni danych - Oracle Data Integrator Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel

Bardziej szczegółowo

Laboratorium z przedmiotu MED. Lab1 - wprowadzenie

Laboratorium z przedmiotu MED. Lab1 - wprowadzenie Laboratorium z przedmiotu MED Lab1 - wprowadzenie Grzegorz Protaziuk Konsultacje: środa godz. 11.00 12.00 pok. 301 Gmach EiTI email: gprotazi@elka.pw.edu.pl (w temacie mejla proszę dodać frazę MED) www.ii.pw.edu.pl/~gprotazi

Bardziej szczegółowo

Eksploracja danych (data mining)

Eksploracja danych (data mining) Eksploracja (data mining) Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~pankowsk Czym jest eksploracja? Eksploracja oznacza wydobywanie wiedzy z dużych zbiorów. Eksploracja badanie, przeszukiwanie; np. dziewiczych

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu

Hurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu i business intelligence Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl Wrocław 2005-2012 Plan na dziś : 1. Wprowadzenie do przedmiotu (co będzie omawiane oraz jak będę weryfikował zdobytą wiedzę

Bardziej szczegółowo

Funkcje standardowej wersji programu WAGMASTER (obsługa wag samochodowych)

Funkcje standardowej wersji programu WAGMASTER (obsługa wag samochodowych) Funkcje standardowej wersji programu WAGMASTER (obsługa wag samochodowych) Program WAGMASTER w standardowej konfiguracji, współpracuje z bazą danych MS Access. Ma również możliwość współpracy bazami danych

Bardziej szczegółowo

Data Mining podstawy analizy danych Cześć pierwsza. Wprowadzenie

Data Mining podstawy analizy danych Cześć pierwsza. Wprowadzenie Data Mining podstawy analizy danych Cześć pierwsza Wprowadzenie Usługa Data Mining w środowisku serwera SQL 2005 jest jednym z komponentów technologii business intelligence. Umożliwia ona budowę złożonych

Bardziej szczegółowo

Techniki i algorytmy eksploracji danych. Geneza (1) Geneza (2)

Techniki i algorytmy eksploracji danych. Geneza (1) Geneza (2) Techniki i algorytmy eksploracji danych Tadeusz Morzy Instytut Informatyki Politechnika Poznańska str. 1 Geneza (1) Dostępność danych Rozwój nowoczesnych technologii przechowywania i przetwarzania danych

Bardziej szczegółowo

Eksploracja danych a serwisy internetowe Przemysław KAZIENKO

Eksploracja danych a serwisy internetowe Przemysław KAZIENKO Eksploracja danych a serwisy internetowe Przemysław KAZIENKO Wydział Informatyki i Zarządzania Politechnika Wrocławska kazienko@pwr.wroc.pl Dlaczego eksploracja danych w serwisach internetowych? Kanały

Bardziej szczegółowo

StatSoft profesjonalny partner w zakresie analizy danych

StatSoft profesjonalny partner w zakresie analizy danych Analiza danych Data mining Sterowanie jakością Analityka przez Internet StatSoft profesjonalny partner w zakresie analizy danych StatSoft Polska Sp. z o.o. StatSoft Polska Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego

Bardziej szczegółowo

Eksploracja Danych. podstawy

Eksploracja Danych. podstawy Eksploracja Danych podstawy Bazy danych (1) Witold Andrzejewski, Politechnika Poznańska, Wydział Informatyki 2/633 Bazy danych (2) Witold Andrzejewski, Politechnika Poznańska, Wydział Informatyki 3/633

Bardziej szczegółowo

Podyplomowe Studium Informatyki w Bizniesie Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Łódzki specjalność: Tworzenie aplikacji w środowisku Oracle

Podyplomowe Studium Informatyki w Bizniesie Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Łódzki specjalność: Tworzenie aplikacji w środowisku Oracle Podyplomowe Studium Informatyki w Bizniesie Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Łódzki specjalność: Tworzenie aplikacji w środowisku Oracle EFEKTY KSZTAŁCENIA Wiedza Absolwent tej specjalności

Bardziej szczegółowo

Data Mining Wykład 9. Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster. Plan wykładu. Sformułowanie problemu

Data Mining Wykład 9. Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster. Plan wykładu. Sformułowanie problemu Data Mining Wykład 9 Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster Plan wykładu Wprowadzanie Definicja problemu Klasyfikacja metod grupowania Grupowanie hierarchiczne Sformułowanie problemu

Bardziej szczegółowo

Data Mining Kopalnie Wiedzy

Data Mining Kopalnie Wiedzy Data Mining Kopalnie Wiedzy Janusz z Będzina Instytut Informatyki i Nauki o Materiałach Sosnowiec, 30 listopada 2006 Kopalnie złota XIX Wiek. Odkrycie pokładów złota spowodowało napływ poszukiwaczy. Przeczesywali

Bardziej szczegółowo

Laboratorium 13. Eksploracja danych tekstowych.

Laboratorium 13. Eksploracja danych tekstowych. Laboratorium 13 Eksploracja danych tekstowych. Eksploracja danych tekstowych oraz kroki wstępne przetwarzania tekstu zostaną wykonane zarówno w środowisku SQL, jak i za pomocą narzędzia Oracle Data Miner.

Bardziej szczegółowo

Procesy ETL. 10maja2009. Paweł Szołtysek

Procesy ETL. 10maja2009. Paweł Szołtysek Procesy 10maja2009 Paweł Szołtysek 1/12 w praktyce w praktyce 2/12 Zagadnienie Business Inteligence w praktyce 3/12 Czym jest proces? w praktyce Dane: dowolny zbiór danych ze źródeł zewnętrznych. Szukane:

Bardziej szczegółowo

Dane wejściowe. Oracle Designer Generowanie bazy danych. Wynik. Przebieg procesu

Dane wejściowe. Oracle Designer Generowanie bazy danych. Wynik. Przebieg procesu Dane wejściowe Oracle Designer Generowanie bazy danych Diagramy związków encji, a w szczególności: definicje encji wraz z atrybutami definicje związków między encjami definicje dziedzin atrybutów encji

Bardziej szczegółowo

Baza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny.

Baza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny. PI-14 01/12 Baza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny.! Likwidacja lub znaczne ograniczenie redundancji (powtarzania się) danych! Integracja danych!

Bardziej szczegółowo

poziom: Core wersja: 2.6 moduł: B : Wytwarzanie SYLLABUS

poziom: Core wersja: 2.6 moduł: B : Wytwarzanie SYLLABUS poziom: Core wersja: 2.6 moduł: B : Wytwarzanie SYLLABUS Niniejszy dokument jest syllabusem obowiązującym dla certyfikatu EUCIP ver. 2.6. Prezentuje obszary wiedzy, których znajomość jest niezbędna do

Bardziej szczegółowo

Uniwersytet Warszawski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki. Paweł Parys. Nr albumu: 209216. Aukcjomat

Uniwersytet Warszawski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki. Paweł Parys. Nr albumu: 209216. Aukcjomat Uniwersytet Warszawski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Paweł Parys Nr albumu: 209216 Aukcjomat Praca licencjacka na kierunku INFORMATYKA w zakresie INFORMATYKA Praca wykonana pod kierunkiem

Bardziej szczegółowo

Oferta szkoleniowa Yosi.pl 2012/2013

Oferta szkoleniowa Yosi.pl 2012/2013 Oferta szkoleniowa Yosi.pl 2012/2013 "Podróżnik nie posiadający wiedzy, jest jak ptak bez skrzydeł" Sa'Di, Gulistan (1258 rok) Szanowni Państwo, Yosi.pl to dynamicznie rozwijająca się firma z Krakowa.

Bardziej szczegółowo

Założenia do ćwiczeń: SQL Server UWM Express Edition: 213.184.8.192\SQLEXPRESS. Zapoznaj się ze sposobami użycia narzędzia T SQL z wiersza poleceń.

Założenia do ćwiczeń: SQL Server UWM Express Edition: 213.184.8.192\SQLEXPRESS. Zapoznaj się ze sposobami użycia narzędzia T SQL z wiersza poleceń. Cel: polecenia T-SQL Założenia do ćwiczeń: SQL Server UWM Express Edition: 213.184.8.192\SQLEXPRESS Authentication: SQL Server Authentication Username: student01,, student21 Password: student01,., student21

Bardziej szczegółowo

ZAŁĄCZNIK NR 5 - GRUPA PRODUKTÓW 5: OPROGRAMOWANIE BAZODANOWE

ZAŁĄCZNIK NR 5 - GRUPA PRODUKTÓW 5: OPROGRAMOWANIE BAZODANOWE ZAŁĄCZNIK NR 5 - GRUPA PRODUKTÓW 5: OPROGRAMOWANIE BAZODANOWE Opis przedmiotu zamówienia Licencja na Microsoft SQL Server 2008 R2 Standard Edition Gov. MOLP 1 CPU (2 szt.) lub Licencja na Microsoft SQL

Bardziej szczegółowo

Tworzenie aplikacji bazodanowych

Tworzenie aplikacji bazodanowych Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Studia stacjonarne Tworzenie aplikacji bazodanowych Prowadzący: pokój: E-mail: WWW: Małgorzata Krętowska, Agnieszka Oniśko 206 (Małgorzata Krętowska), 207 (Agnieszka

Bardziej szczegółowo

Produkcja by CTI. Proces instalacji, ważne informacje oraz konfiguracja

Produkcja by CTI. Proces instalacji, ważne informacje oraz konfiguracja Produkcja by CTI Proces instalacji, ważne informacje oraz konfiguracja Spis treści 1. Ważne informacje przed instalacją...3 2. Instalacja programu...4 3. Nawiązanie połączenia z serwerem SQL oraz z programem

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 2. Wykład 1

Bazy danych 2. Wykład 1 Bazy danych 2 Wykład 1 Sprawy organizacyjne Materiały i listy zadań zamieszczane będą na stronie www.math.uni.opole.pl/~ajasi E-mail: standardowy ajasi@math.uni.opole.pl Sprawy organizacyjne Program wykładu

Bardziej szczegółowo

Szczegółowy opis przedmiotu umowy. 1. Środowisko SharePoint UWMD (wewnętrzne) składa się z następujących grup serwerów:

Szczegółowy opis przedmiotu umowy. 1. Środowisko SharePoint UWMD (wewnętrzne) składa się z następujących grup serwerów: Rozdział I Szczegółowy opis przedmiotu umowy Załącznik nr 1 do Umowy Architektura środowisk SharePoint UMWD 1. Środowisko SharePoint UWMD (wewnętrzne) składa się z następujących grup serwerów: a) Środowisko

Bardziej szczegółowo

CLUSTERING. Metody grupowania danych

CLUSTERING. Metody grupowania danych CLUSTERING Metody grupowania danych Plan wykładu Wprowadzenie Dziedziny zastosowania Co to jest problem klastrowania? Problem wyszukiwania optymalnych klastrów Metody generowania: k centroidów (k - means

Bardziej szczegółowo

Szpieg 2.0 Instrukcja użytkownika

Szpieg 2.0 Instrukcja użytkownika Szpieg 2.0 Instrukcja użytkownika Spis treści: Wstęp: 1. Informacje o programie 2. Wymagania techniczne Ustawienia: 3. Połączenie z bazą danych 4. Konfiguracja email 5. Administracja Funkcje programu:

Bardziej szczegółowo

Instrukcja instalacji i obsługi programu Szpieg 3

Instrukcja instalacji i obsługi programu Szpieg 3 COMPUTER SERVICE CENTER 43-300 Bielsko-Biała ul. Cieszyńska 52 tel. +48 (33) 819 35 86, 819 35 87, 601 550 625 Instrukcja instalacji i obsługi programu Szpieg 3 wersja 0.0.2 123 SERWIS Sp. z o. o. ul.

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu

Hurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu i business intelligence Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl Wrocław 2005-2007 Plan na dziś : 1. Wprowadzenie do przedmiotu (co będzie omawiane oraz jak będę weryfikował zdobytą wiedzę

Bardziej szczegółowo

Model logiczny SZBD. Model fizyczny. Systemy klientserwer. Systemy rozproszone BD. No SQL

Model logiczny SZBD. Model fizyczny. Systemy klientserwer. Systemy rozproszone BD. No SQL Podstawy baz danych: Rysunek 1. Tradycyjne systemy danych 1- Obsługa wejścia 2- Przechowywanie danych 3- Funkcje użytkowe 4- Obsługa wyjścia Ewolucja baz danych: Fragment świata rzeczywistego System przetwarzania

Bardziej szczegółowo

ORACLE 9i DATA MINING NARZĘDZIEM DO EKSTRAKCJI WIEDZY Z BAZ DANYCH

ORACLE 9i DATA MINING NARZĘDZIEM DO EKSTRAKCJI WIEDZY Z BAZ DANYCH ORACLE 9i DATA MINING NARZĘDZIEM DO EKSTRAKCJI WIEDZY Z BAZ DANYCH Streszczenie Małgorzata Nycz, Barbara Smok Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu {malgorzata.nycz,barbara.smok}@ae.wroc.pl Artykuł prezentuje

Bardziej szczegółowo

Wdrożenie modułu płatności eservice. dla systemu oscommerce 2.3.x

Wdrożenie modułu płatności eservice. dla systemu oscommerce 2.3.x Wdrożenie modułu płatności eservice dla systemu oscommerce 2.3.x - dokumentacja techniczna Wer. 01 Warszawa, styczeń 2014 1 Spis treści: 1 Wstęp... 3 1.1 Przeznaczenie dokumentu... 3 1.2 Przygotowanie

Bardziej szczegółowo

Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2013/2014

Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2013/2014 Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki Karta przedmiotu Wydział Mechaniczny obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2013/2014 Kierunek studiów: Informatyka Stosowana Forma

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie standardów serii ISO 19100 oraz OGC dla potrzeb budowy infrastruktury danych przestrzennych

Wykorzystanie standardów serii ISO 19100 oraz OGC dla potrzeb budowy infrastruktury danych przestrzennych Wykorzystanie standardów serii ISO 19100 oraz OGC dla potrzeb budowy infrastruktury danych przestrzennych dr inż. Adam Iwaniak Infrastruktura Danych Przestrzennych w Polsce i Europie Seminarium, AR Wrocław

Bardziej szczegółowo

Instrukcja obsługi programu

Instrukcja obsługi programu Instrukcja obsługi programu directintegrator ST5 wersja dla WF-Mag (SOTE 5) Spis treści 1. Wstęp...3 2. Instalacja...3 2.1. Przebieg Instalacji...3 2.1.1. Generowanie klucza aplikacji...8 2.1.2. Zakładka

Bardziej szczegółowo

Oracle10g: Programowanie w PL/SQL

Oracle10g: Programowanie w PL/SQL Oracle10g: Programowanie w PL/SQL OPIS: Szkolenie dotyczy użytkowników Oracle8i, Oracle9i i Oracle10g. Ten kurs pozwala zrozumieć zalety tego potężnego narzędzia programowania do PL/SQL. Studenci uczą

Bardziej szczegółowo

Eksploracja danych - wykład VIII

Eksploracja danych - wykład VIII I Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska 2 grudnia 2016 1/31 1 2 2/31 (ang. affinity analysis) polega na badaniu atrybutów lub cech, które są ze sobą powiązane. Metody

Bardziej szczegółowo

Koncepcja systemu informatycznego realizującego w środowisku Oracle Spatial proces generalizacji modelu BDOT10 do postaci BDOT50

Koncepcja systemu informatycznego realizującego w środowisku Oracle Spatial proces generalizacji modelu BDOT10 do postaci BDOT50 Koncepcja systemu informatycznego realizującego w środowisku Oracle Spatial proces generalizacji modelu BDOT10 do postaci BDOT50 Architektura systemu Architektura systemu System udostępnia dwa kanały dostępu,

Bardziej szczegółowo

Semantyczny Monitoring Cyberprzestrzeni

Semantyczny Monitoring Cyberprzestrzeni Semantyczny Monitoring Cyberprzestrzeni Partnerzy projektu: Katedra Informatyki Ekonomicznej Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Partnerzy projektu: Zarys problemu Źródło internetowe jako zasób użytecznych

Bardziej szczegółowo

Microsoft Access materiały pomocnicze do ćwiczeń cz. 1

Microsoft Access materiały pomocnicze do ćwiczeń cz. 1 Microsoft Access materiały pomocnicze do ćwiczeń cz. 1 I. Tworzenie bazy danych za pomocą kreatora Celem ćwiczenia jest utworzenie przykładowej bazy danych firmy TEST, zawierającej informacje o pracownikach

Bardziej szczegółowo

Wdrożenie modułu płatności eservice. dla systemu Magento 1.4 1.9

Wdrożenie modułu płatności eservice. dla systemu Magento 1.4 1.9 Wdrożenie modułu płatności eservice dla systemu Magento 1.4 1.9 - dokumentacja techniczna Wer. 01 Warszawa, styczeń 2014 1 Spis treści: 1 Wstęp... 3 1.1 Przeznaczenie dokumentu... 3 1.2 Przygotowanie do

Bardziej szczegółowo

Laboratorium 6. Indukcja drzew decyzyjnych.

Laboratorium 6. Indukcja drzew decyzyjnych. Laboratorium 6 Indukcja drzew decyzyjnych. 1. Uruchom narzędzie Oracle Data Miner i połącz się z serwerem bazy danych. 2. Z menu głównego wybierz Activity Build. Na ekranie powitalnym kliknij przycisk

Bardziej szczegółowo

Bazy danych Wykład zerowy. P. F. Góra

Bazy danych Wykład zerowy. P. F. Góra Bazy danych Wykład zerowy P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2012 Patron? Św. Izydor z Sewilli (VI wiek), biskup, patron Internetu (sic!), stworzył pierwszy katalog Copyright c 2011-12 P.

Bardziej szczegółowo

E-commerce. Genialnie proste tworzenie serwisów w PHP i MySQL.

E-commerce. Genialnie proste tworzenie serwisów w PHP i MySQL. E-commerce. Genialnie proste tworzenie serwisów w PHP i MySQL. Autor: Larry Ullman Poznaj zasady wirtualnego handlu i zarabiaj prawdziwe pieniądze Jak stworzyć doskonałą witrynę sklepu internetowego? Jak

Bardziej szczegółowo

ActiveXperts SMS Messaging Server

ActiveXperts SMS Messaging Server ActiveXperts SMS Messaging Server ActiveXperts SMS Messaging Server to oprogramowanie typu framework dedykowane wysyłaniu, odbieraniu oraz przetwarzaniu wiadomości SMS i e-mail, a także tworzeniu własnych

Bardziej szczegółowo

Wykład 1 Inżynieria Oprogramowania

Wykład 1 Inżynieria Oprogramowania Wykład 1 Inżynieria Oprogramowania Wstęp do inżynierii oprogramowania. Cykle rozwoju oprogramowaniaiteracyjno-rozwojowy cykl oprogramowania Autor: Zofia Kruczkiewicz System Informacyjny =Techniczny SI

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"

PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu Podstawy baz danych PODSTAWY BAZ DANYCH 19. Perspektywy baz danych 1 Perspektywy baz danych Temporalna baza danych Temporalna baza danych - baza danych posiadająca informację o czasie wprowadzenia lub czasie ważności zawartych

Bardziej szczegółowo

Program kadrowo płacowy - wersja wielodostępna z bazą danych Oracle SQL Server 8 lub 9

Program kadrowo płacowy - wersja wielodostępna z bazą danych Oracle SQL Server 8 lub 9 Program kadrowo płacowy - wersja wielodostępna z bazą danych Oracle SQL Server 8 lub 9 Uwaga: Masz problem z programem lub instalacją? Nie możesz wykonać wymaganej czynności? Daj nam znać. W celu uzyskania

Bardziej szczegółowo

PRACA INŻYNIERSKA IMPLEMENTACJA MOBILNEGO KLIENTA BANKU ZABEZPIECZONEGO TOKENEM

PRACA INŻYNIERSKA IMPLEMENTACJA MOBILNEGO KLIENTA BANKU ZABEZPIECZONEGO TOKENEM PRACA INŻYNIERSKA IMPLEMENTACJA MOBILNEGO KLIENTA BANKU ZABEZPIECZONEGO TOKENEM Autor: Piotr Marek Ciecierski Kierujący pracą: prof. dr hab. inż. Zbigniew Kotulski Plan prezentacja Spis treści: 1) Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Podstawowe możliwości programu Spectro Market Faktura 2011.2

Podstawowe możliwości programu Spectro Market Faktura 2011.2 Podstawowe możliwości programu Spectro Market Faktura 2011.2 Obsługa faktur VAT sprzedaży, zaliczki, marży. Obsługa faktur korygujących. Tworzenie not. Tworzenie pokwitowań. Budowane i obsługa kartotek:

Bardziej szczegółowo

PLATFORMA ACTIVE FORMS. Kreator Formularzy Internetowych ze wsparciem dla RWD

PLATFORMA ACTIVE FORMS. Kreator Formularzy Internetowych ze wsparciem dla RWD PLATFORMA ACTIVE FORMS Kreator Formularzy Internetowych ze wsparciem dla RWD ACTIVE FORMS 2 Spis treści WPROWADZENIE 3 Dowolnie złożone formularze 3 Niski czas i koszt zbudowania formularza 4 TOP 10 WŁAŚCIWOŚCI

Bardziej szczegółowo

Organizacja zajęć BAZY DANYCH II WYKŁAD 1. Plan wykładu. SZBD Oracle 2010-10-21

Organizacja zajęć BAZY DANYCH II WYKŁAD 1. Plan wykładu. SZBD Oracle 2010-10-21 Organizacja zajęć BAZY DANYCH II WYKŁAD 1 Wykładowca dr inż. Agnieszka Bołtuć, pokój 304, e-mail: aboltuc@ii.uwb.edu.pl Liczba godzin i forma zajęć: 15 godzin wykładu oraz 30 godzin laboratorium Konsultacje:

Bardziej szczegółowo

Narzędzia i aplikacje Java EE. Usługi sieciowe Paweł Czarnul pczarnul@eti.pg.gda.pl

Narzędzia i aplikacje Java EE. Usługi sieciowe Paweł Czarnul pczarnul@eti.pg.gda.pl Narzędzia i aplikacje Java EE Usługi sieciowe Paweł Czarnul pczarnul@eti.pg.gda.pl Niniejsze opracowanie wprowadza w technologię usług sieciowych i implementację usługi na platformie Java EE (JAX-WS) z

Bardziej szczegółowo

emszmal 3: Automatyczne księgowanie przelewów w sklepie internetowym Magento (plugin dostępny w wersji ecommerce)

emszmal 3: Automatyczne księgowanie przelewów w sklepie internetowym Magento (plugin dostępny w wersji ecommerce) emszmal 3: Automatyczne księgowanie przelewów w sklepie internetowym Magento (plugin dostępny w wersji ecommerce) Zastosowanie Rozszerzenie to przeznaczone jest dla właścicieli sklepów internetowych opartych

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy

INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy 1. Wyjaśnić pojęcia problem, algorytm. 2. Podać definicję złożoności czasowej. 3. Podać definicję złożoności pamięciowej. 4. Typy danych w języku C. 5. Instrukcja

Bardziej szczegółowo