Narzędzia geoprzestrzenne Business Intelligence (BI)
|
|
- Daria Niewiadomska
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Narzędzia geoprzestrzenne Business Intelligence (BI) Paweł Pręcikowski Dyrektor Administracja i Bezpieczeństwo Publiczne Kraków, maja 2018 r.
2 Agenda 1. Wprowadzenie do BI 2. Prezentacja rozwiązań: a) Eksploracja danych: i. Wektorowych - GeoMedia Enterprise Intelligence ii. Rastrowych - Erdas Imagine/Apollo b) Narzędzia BI: i. Kontrolka mapowa dla Power BI Desktop ii. M.App Enterprise iii.luciad 3. Podsumowanie 2
3 Wprowadzenie do BI
4 Business Intelligence to zorientowany na użytkownika proces zbierania, eksploracji, interpretacji i analizy danych, który prowadzi do usprawnienia i zracjonalizowania procesu podejmowania decyzji. System ten wspiera kadrę menadżerską w podejmowaniu decyzji biznesowych w celu kreowania wzrostu wartości przedsiębiorstwa Gartner 2003 Złota pętla (golden loop) decyzje zarządcze podejmowane są samodzielnie przez system. 4
5 Narzędzia BI Źródło: 5
6 Oprogramowanie BI 6
7 Eksploracja danych
8 GeoMedia Enterprise Intelligence
9 GeoMedia Enterprise Intelligence A. Korelacja Pearsona B. Szeregi czasowe uwzględniające predykatory przestrzenne C. Algorytm ISODATA D. Redukcja wymiarowości problemu E. Koncentracja powierzchniowa F. Ekonometria przestrzenna - Model Spatial Error G. Metoda pola ruchomego H. Statystyka I Morana I. Korelacja Spearmana J. Korelacja Yule a 9
10 GeoMedia Enterprise Intelligence - zastosowanie Aktywizacja umiejętnego wykorzystania wiedzy Wyszukiwanie zależności w danych, przetwarzanie danych w informację i wiedzę Wspieranie procesów biznesowych, zarządzania przestrzenią i podejmowania decyzji na podstawie danych odniesionych do przestrzeni. Atrakcyjna wizualizacja danych statystycznych 10
11 Erdas Imagine/Apollo
12 Erdas Imagine/Apollo ponad 200 nowych klasyfikatorów Classification Feature Spatial Models Raster Sensor Point Cloud Atmospheric Machine Learning 12
13 Erdas Imagine/Apollo nowe klasyfikatory Classify Using Machine Learning Define Deep Learning 2D Convolution Layer Define Deep Learning 2D Pooling Layer Define Deep Learning Activation Layer Classify Using Deep Learning Define Deep Learning Dense Layer Define Deep Learning Flatten Layer Initialize Deep Intellect Initialize Inception Initialize CART Initialize K-Nearest Neighbors Initialize Naïve Bayes Initialize Random Forest Initialize SVM Classify Using K-Means Machine Intellect Information Machine Intellect Input Machine Intellect Output Tasseled Cap 13
14 Erdas Imagine/Apollo - Spetial Modeler 14
15 15
16 Narzędzia Business Intelligence
17 Power BI Desktop
18 Kontrolka mapowa dla Power BI Desktop
19 Sposoby prezentacji danych Mapa bazowa
20 Mapy ciepła
21 Mapy ciepła
22 Klastry
23 Mapy ciepła z klastrami
24 Filtrowanie danych
25 Filtrowanie danych
26 Mechanizmy w trakcie fazy developmentu
27 M.App Enterprise
28
29 Luciad
30
31 Podsumowanie Interesuję się przyszłością, bo w niej spędzę resztę życia.. Charles Kettering 31
32
33 Dziękuję za uwagę Paweł Pręcikowski Dyrektor sprzedaży Hexagon Safety & Infrastructure Intergraph Polska Sp. z o.o. ul. Konstruktorska 12 A Warszawa tel.: fax.: tel.kom.:
dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2018/2019
dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2018/2019 KONTAKT Z PROWADZĄCYM dr inż. Paweł Morawski e-mail: pmorawski@spoleczna.pl www: http://pmorawski.spoleczna.pl
dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2016/2017
dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2016/2017 KONTAKT Z PROWADZĄCYM dr inż. Paweł Morawski e-mail: pmorawski@spoleczna.pl www: http://pmorawski.spoleczna.pl
WMS Thematic Standard do publikacji opracowań kartograficznych. Serena Coetzee, Adam Iwaniak, Paweł Netzel
WMS Thematic Standard do publikacji opracowań kartograficznych Serena Coetzee, Adam Iwaniak, Paweł Netzel Prezentowanie informacji SDI Spatial Data Infrastructure Infrastruktura danych przestrzennych wyszukiwanie,
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
Opracowywanie map w ArcGIS Online i MS Office. Urszula Kwiecień Esri Polska
Opracowywanie map w ArcGIS Online i MS Office Urszula Kwiecień Esri Polska Agenda ArcGIS Online - filozofia tworzenia map w chmurze Wizualizacja danych tabelarycznych w MS Excel Opracowanie mapy w MS Excel
Przegląd oprogramowania GIS do tworzenia map tematycznych. Jacek Jania
Przegląd oprogramowania GIS do tworzenia map tematycznych Jacek Jania Plan prezentacji 1. Mapy tematyczne 2. Narzędzia do tworzenia map tematycznych 3. Rodzaje pakietów oprogramowania GIS 4. Rodzaje licencji
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
ZAPYTANIE OFERTOWE SEKCJA I: ZAMAWIAJĄCY
ZAPYTANIE OFERTOWE I.1.Nazwa i adres Zamawiającego SEKCJA I: ZAMAWIAJĄCY Nazwa: Intergraph Polska sp. z o.o. Adres siedziby: Ul. Domaniewska 52, 02-672 Warszawa Tel.: 22 495 88 00 Fax: 22 495 88 01 http://www.intergraph.pl
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
Spectrum Spatial. Dla systemów BI (Business Intelligence)
Spectrum Spatial Dla systemów BI (Business Intelligence) Czym jest Spectrum Spatial? Spectrum Spatial jest platformą programistyczną, która umożliwia lokalizację danych w przestrzeni w celu szybkiego i
Przegląd oprogramowania GIS do tworzenia map tematycznych
MATERIAŁY SZKOLENIOWE OPROGRAMOWANIE GIS Jacek Jania Przegląd oprogramowania GIS do tworzenia map tematycznych 1 IV OPROGRAMOWANIE GIS Mapy tematyczne Mapy tematyczne to mapy eksponujące jeden lub kilka
Praktyczne aspekty pozyskiwania wiedzy z danych z perspektywy matematyka w bankowości. 2014-01-23 (VI zajęcia) Jakub Jurdziak
Praktyczne aspekty pozyskiwania wiedzy z danych z perspektywy matematyka w bankowości 2014-01-23 (VI zajęcia) Jakub Jurdziak CEL ZAJĘĆ: Prezentacja nowoczesnego banku uniwersalnego jako organizacji opartej
Prezentacja kierunku Analityka biznesowa. Instytut Ekonomii i Informatyki
Prezentacja kierunku Analityka biznesowa Instytut Ekonomii i Informatyki Potrzeba (1) Raport McKinsey Global Institute (grudzień 2016) Z szacunków McKinsey wynika, że o ile globalnie liczba absolwentów
Minimum programowe dla studentów MIĘDZYWYDZIAŁOWYCH INDYWIDUALNYCH STUDIÓW SPOŁECZNO-HUMANISTYCZNYCH - studia magisterskie II stopnia
ROK AKADEMICKI 019-00 Minimum programowe dla studentów MIĘDZYWYDZIAŁOWYCH INDYWIDUALNYCH STUDIÓW SPOŁECZNO-HUMANISTYCZNYCH - studia magisterskie II stopnia Kierunek: FINANSE I RACHUNKOWOŚĆ Zaawansowana
Hurtownia danych praktyczne zastosowania
Hurtownia danych praktyczne zastosowania Dorota Olkowicz dorota.olkowicz@its.waw.pl Centrum Bezpieczeństwa Ruchu Drogowego ITS Plan prezentacji 1. Hurtownie danych 2. Hurtownia danych POBR 3. Narzędzia
Od Expert Data Scientist do Citizen Data Scientist, czyli jak w praktyce korzystać z zaawansowanej analizy danych
Od Expert Data Scientist do Citizen Data Scientist, czyli jak w praktyce korzystać z zaawansowanej analizy danych Tomasz Demski StatSoft Polska www.statsoft.pl Analiza danych Zaawansowana analityka, data
SZCZEGÓŁOWY OPIS PRZEDMIOTU ZAMÓWIENIA
Biuro Rozwoju Wrocławia ul. Świdnicka 53 50-030 Wrocław tel. 71 777 73 25 fax.71 777 86 59 brw@um.wroc.pl Niniejszy projekt jest realizowany w ramach Programu dla Europy Środkowej współfinansowanego ze
System Informacji Geograficznej (GIS) i jego zastosowania. Tomasz Sznajderski
System Informacji Geograficznej (GIS) i jego zastosowania Tomasz Sznajderski Czym jest GIS? GIS System Informacji Geograficznej (z ang. Geographical Information System) system informacyjny służący do wprowadzania,
PODYPLOMOWE STUDIA ZAAWANSOWANE METODY ANALIZY DANYCH I DATA MINING W BIZNESIE
UNIWERSYTET WARMIŃSKO-MAZURSKI W OLSZTYNIE PODYPLOMOWE STUDIA ZAAWANSOWANE METODY ANALIZY DANYCH I DATA MINING W BIZNESIE http://matman.uwm.edu.pl/psi e-mail: psi@matman.uwm.edu.pl ul. Słoneczna 54 10-561
HURTOWNIE DANYCH I BUSINESS INTELLIGENCE
BAZY DANYCH HURTOWNIE DANYCH I BUSINESS INTELLIGENCE Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie Adrian Horzyk horzyk@agh.edu.pl Google: Horzyk HURTOWNIE DANYCH Hurtownia danych (Data Warehouse) to najczęściej
IDRISI - WPROWADZENIE
IDRISI - WPROWADZENIE Anna Krakowiak-Bal Mateusz Malinowski Kraków 27 kwietnia 2014 r. IDRISI jest jednym z najbardziej znanych i szeroko stosowanych programów z rodziny Systemów Informacji Geograficznej
Wyzwania Biznesu. Co jest ważne dla Ciebie?
Wyzwania Biznesu Zarabianie pieniędzy Oszczędzanie pieniędzy i poprawa wydajności Szybsze wprowadzanie produktów na rynek Maksymalizacja zwrotu z inwestycji portfelowych Trzymać się harmonogramu, budżetu
Zintegrowane systemy zarządzania zapachową jakością powietrza
Zintegrowane systemy zarządzania zapachową jakością powietrza Dr hab. inż. Izabela Sówka, prof. PWr II Konferencja Naukowo-Techniczna: Technologie informatyczne w ochronie i kształtowaniu środowiska 14
Wykorzystanie rozwiązań geoportalowych w działalności RZGW w Krakowie. Regionalny Zarząd Gospodarki Wodnej w Krakowie
Wykorzystanie rozwiązań geoportalowych w działalności RZGW w Krakowie w ramach prowadzenia Regionalnego Systemu Informacyjnego i Katastru Wodnego Tomasz Bukowiec Regionalny Zarząd Gospodarki Wodnej w Krakowie
L.p Nazwa przedmiotu Kod przedmiotu Osoba(y) prowadząca(e) WDP PDP WIR DAW BDZ
L.p Nazwa przedmiotu Kod przedmiotu Osoba(y) prowadząca(e) 1 2 3 4 5 Wykorzystanie systemu analizy statystycznej SAS w działalności przedsiębiorstwa Przetwarzanie danych w pakiecie SAS (makroprogramowanie,
Modernizacja systemów zarządzania i obsługi klienta w Kasie Rolniczego Ubezpieczenia Społecznego
Modernizacja systemów zarządzania i obsługi klienta w Kasie Rolniczego Ubezpieczenia Społecznego Wicedyrektor Biura Kadr i Szkolenia Centrali KRUS 1 Projekty Komponentu A Poakcesyjnego Programu Wsparcia
XI Seminarium Naukowe "Inżynierskie zastosowania technologii informatycznych"
XI Seminarium Naukowe "Inżynierskie zastosowania technologii informatycznych" W dniu 4.02.2017 odbyło się XI Seminarium Naukowe Inżynierskie zastosowania technologii informatycznych. Organizatorzy Zaoczne
Business Intelligence jako narzędzie do walki z praniem brudnych pieniędzy
Business www.comarch.pl Intelligence jako narzędzie do walki z praniem brudnych pieniędzy Business Intelligence jako narzędzie do walki z praniem brudnych pieniędzy Tomasz Matysik Kołobrzeg, 19.11.2009
Prof. Stanisław Jankowski
Prof. Stanisław Jankowski Zakład Sztucznej Inteligencji Zespół Statystycznych Systemów Uczących się p. 228 sjank@ise.pw.edu.pl Zakres badań: Sztuczne sieci neuronowe Maszyny wektorów nośnych SVM Maszyny
Portale raportowe, a narzędzia raportowe typu self- service
Portale raportowe, a narzędzia raportowe typu self- service Bartłomiej Graczyk Kierownik Projektów / Architekt rozwiązań Business Intelligence E mail: bartek@graczyk.info.pl Site: www.graczyk.info.pl Agenda
Normy serii ISO 19100 w geodezji i geoinformatyce
Akademia Rolnicza we Wrocławiu Normy serii ISO 19100 w geodezji i geoinformatyce Adam Iwaniak Alina Kmiecik Nowoczesne ODGIK - utopia czy rzeczywistość, Wisła 13-15 października 2006 Lata 80te Spectrum,
Implementacja standardu GML w oprogramowaniu firmy INTERGRAPH
Implementacja standardu GML w oprogramowaniu firmy INTERGRAPH Intergraph Corporation, Security, Government & Infrastructure Division (SG&I) Wydział Geodezji i Kartografii PW, Zakład Kartografii Bartłomiej
BPM vs. Content Management. Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów
BPM vs. Content Management Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów Cel prezentacji Celem prezentacji jest zwrócenie uwagi na istotne różnice pomiędzy tym co nazywamy: zarzadzaniem dokumentami,
Narzędzie do pozyskiwania, analizy i prezentowania informacji.
1 Narzędzie do pozyskiwania, analizy i prezentowania informacji. 2 Gromadzenie i analiza informacji Dane od lat gromadzone w systemach informatycznych SyriuszSTD dane dziedzinowe: pośrednictwo pracy, ewidencja
Rozwiązanie GIS dla mniejszego. miasta: model Miasta Stalowa Wola. Janusz JEśAK. Jacek SOBOTKA. Instytut Rozwoju Miast. ESRI Polska Sp. z o. o.
Rozwiązanie GIS dla mniejszego miasta: model Miasta Stalowa Wola Instytut Rozwoju Miast Janusz JEśAK ESRI Polska Sp. z o. o. Jacek SOBOTKA Rybnik, 27-28 września 2007 Plan Prezentacji Geneza przedsięwzięcia
Szkolenia SAS Cennik i kalendarz 2017
Szkolenia SAS Spis treści NARZĘDZIA SAS FOUNDATION 2 ZAAWANSOWANA ANALITYKA 2 PROGNOZOWANIE I EKONOMETRIA 3 ANALIZA TREŚCI 3 OPTYMALIZACJA I SYMULACJA 3 3 ROZWIĄZANIA DLA HADOOP 3 HIGH-PERFORMANCE ANALYTICS
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE. Statystyka opisowa. Zarządzanie. niestacjonarne. I stopnia. dr Agnieszka Strzelecka. ogólnoakademicki.
Politechnika Częstochowska, Wydział Zarządzania PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu Kierunek Forma studiów Poziom kwalifikacji Rok Semestr Jednostka prowadząca Osoba sporządzająca Profil Rodzaj
Migracja z aplikacji ArcMap do ArcGIS Pro
Migracja z aplikacji ArcMap do ArcGIS Pro Spis treści Zasoby Esri... 1 Wprowadzenie do kursu... 3 Dane dostępowe do konta szkoleniowego... 5 Oznaczenia używane w tym podręczniku... 6 Zapoznanie z platformą
GIS W SPISACH POWSZECHNYCH LUDNOŚCI I MIESZKAŃ. Katarzyna Teresa Wysocka
STUDIUM PODYPLOMOWE SYSTEMY INFORMACJI PRZESTRZENNEJ GIS W SPISACH POWSZECHNYCH LUDNOŚCI I MIESZKAŃ WYKONANIE OPERATU PRZESTRZENNEGO DLA GMINY LESZNOWOLA Katarzyna Teresa Wysocka Opiekun pracy: Janusz
WYDZIAŁ MATEMATYKI KARTA PRZEDMIOTU
WYDZIAŁ MATEMATYKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: Eksploracja Danych Nazwa w języku angielskim: Data Mining Kierunek studiów (jeśli dotyczy): MATEMATYKA I STATYSTYKA Stopień studiów i forma:
Klasyfikacja chmury punktów w oprogramowaniu LP360 (QCoherent) w celu generowania wektorowych i rastrowych produktów pochodnych.
Klasyfikacja chmury punktów w oprogramowaniu LP360 (QCoherent) w celu generowania wektorowych i rastrowych produktów pochodnych. Mateusz Maślanka QCoherent Product Manager mateusz.maslanka@progea.pl Firma
Wprowadzenie do Hurtowni Danych. Mariusz Rafało
Wprowadzenie do Hurtowni Danych Mariusz Rafało mrafalo@sgh.waw.pl WARSTWA PREZENTACJI HURTOWNI DANYCH Wykorzystanie hurtowni danych - aspekty Analityczne zbiory danych (ADS) Zbiór danych tematycznych (Data
Prezentacja publiczna projektu
Prezentacja publiczna projektu Zintegrowany System Zarządzania Grupą Szpitali w celu podniesienia jakości, dostępności i kompleksowości udzielanych świadczeń, zapewnienia konkurencyjności szpitali publicznych
Metody tworzenia efektywnych komitetów klasyfikatorów jednoklasowych Bartosz Krawczyk Katedra Systemów i Sieci Komputerowych Politechnika Wrocławska
Metody tworzenia efektywnych komitetów klasyfikatorów jednoklasowych Bartosz Krawczyk Katedra Systemów i Sieci Komputerowych Politechnika Wrocławska e-mail: bartosz.krawczyk@pwr.wroc.pl Czym jest klasyfikacja
Matryca pokrycia efektów kształcenia. Efekty kształcenia w zakresie wiedzy (cz. I)
Matryca pokrycia efektów kształcenia Matryca dla przedmiotów realizowanych na kierunku Informatyka i Ekonometria (z wyłączeniem przedmiotów realizowanych w ramach specjalności oraz przedmiotów swobodnego
Modernizacja systemu gromadzenia i przetwarzania informacji hydrogeologicznych
151 Dział tematyczny VII: Modernizacja systemu gromadzenia i przetwarzania informacji hydrogeologicznych 152 Zadanie 31 System przetwarzania danych PSH - rozbudowa aplikacji do gromadzenia i przetwarzania
ArcGIS Pro: Analizy przestrzenne
ArcGIS Pro: Analizy przestrzenne Prawa autorskie 2019 Esri Wszystkie prawa zastrzeżone. Wersja kursu 2.0 Data publikacji wersji: Kwiecień 2019. Wydrukowano w Polsce. Informacje zawarte w niniejszym dokumencie
Załącznik Nr 1 KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Elementy statystyki i demografii. 2. KIERUNEK: Pedagogika. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopień
Załącznik Nr 1 KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Elementy statystyki i demografii 2. KIERUNEK: Pedagogika 3. POZIOM STUDIÓW: I stopień 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW: rok II / semestr 3. LICZBA PUNKTÓW ECTS:
Narzędzia analizy przestrzennej wspomagające zarządzanie rybołówstwem morskim w warunkach Wspólnej Polityki Rybackiej
Narzędzia analizy przestrzennej wspomagające zarządzanie rybołówstwem morskim w warunkach Wspólnej Polityki Rybackiej Emil Kuzebski, Lena Szymanek Morski Instytut Rybacki Państwowy Instytut Badawczy Korzyści
Wstęp... 7. 3. Technologie informacyjne wpływające na doskonalenie przedsiębiorstwa
Spis treści Wstęp.............................................................. 7 1. Przedsiębiorstwo w dobie globalizacji.............................. 11 1.1. Wyzwania globalnego rynku....................................
Praktyczne wykorzystanie elementów raportowania Microsoft Project 2010 /Project Server 2010 Sesja 5 PowerPivot & PowerView Bartłomiej Graczyk
Praktyczne wykorzystanie elementów raportowania Microsoft Project 2010 /Project Server 2010 Sesja 5 PowerPivot & PowerView Bartłomiej Graczyk 2012-11-05 Bartłomiej Graczyk MCT,MCITP,MCTS Architekt rozwiązań
System Informacji dla Linii Kolejowych narzędziem wspomagającym podejmowanie decyzji w PKP Polskie Linie Kolejowe S.A.
System Informacji dla Linii Kolejowych narzędziem wspomagającym podejmowanie decyzji w PKP Polskie Linie Kolejowe S.A. www.plk-sa.pl Kraków, 16 maja 2014 r. System Informacji dla Linii Kolejowych (SILK)
NALITYKA IZNESOWA WYDZIAŁ ORGANIZACJI I ZARZĄDZANIA POLITECHNIKA ŚLĄSKA NOWY KIERUNEK STUDIÓW.
NALITYKA IZNESOWA NOWY KIERUNEK STUDIÓW WYDZIAŁ ORGANIZACJI I ZARZĄDZANIA POLITECHNIKA ŚLĄSKA Czy wiesz jakie kompetencje: o gwarantują zatrudnienie? I Z Czy wiesz jakie kompetencje: o gwarantują zatrudnienie?
Ocena internetowych serwisów mapowych jako wsparcia dla partycypacji społecznej w planowaniu przestrzennym
I-sza Międzynarodowa Konferencja Naukowa nt. Aktualne trendy rozwoju regionalnego w cyklu PRZESTRZEŃ TECHNOLOGIA EKONOMIA (6 marca 2015r. Kraków) Ocena internetowych serwisów mapowych jako wsparcia dla
Machine learning Lecture 6
Machine learning Lecture 6 Marcin Wolter IFJ PAN 11 maja 2017 Deep learning Convolution network Zastosowanie do poszukiwań bozonu Higgsa 1 Deep learning Poszczególne warstwy ukryte uczą się rozpoznawania
POWER BI. modelowanie i wizualizacja danych SPRAWDŹ PROGRAM 2-DNIOWEGO SPOTKANIA DATAVIZ (12-13 GRUDNIA) Head of BI SAMLERHUSET GROUP
SPRAWDŹ PROGRAM 2-DNIOWEGO SPOTKANIA DATAVIZ (12-13 GRUDNIA) PIOTR ŚMIGIELSKI Head of BI SAMLERHUSET GROUP DESKTOP & CLOUD IMPORT DANYCH Z RÓŻNYCH ŹRÓDEŁ CZYSZCZENIE I NORMALIZACJA DANYCH W M I DAX BUDOWA
Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2015/2016
Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego Karta przedmiotu obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 015/016 WydziałZarządzania i Komunikacji Społecznej Kierunek studiów:
STATYSTYKA OD PODSTAW Z SYSTEMEM SAS. wersja 9.2 i 9.3. Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
STATYSTYKA OD PODSTAW Z SYSTEMEM SAS wersja 9.2 i 9.3 Szkoła Główna Handlowa w Warszawie Spis treści Wprowadzenie... 6 1. Podstawowe informacje o systemie SAS... 9 1.1. Informacje ogólne... 9 1.2. Analityka...
Model procesu dydaktycznego
Model procesu dydaktycznego w zakresie Business Intelligence Zenon Gniazdowski 1,2), Andrzej Ptasznik 1) 1) Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki, ul. Lewartowskiego 17, Warszawa 2) Instytut Technologii
Klasyfikacja chmury punktów w oprogramowaniu LP360 w celu generowania wektorowych i rastrowych produktów pochodnych
Klasyfikacja chmury punktów w oprogramowaniu LP360 w celu generowania wektorowych i rastrowych produktów pochodnych Mateusz Maślanka Specjalista ds. oprogramowania LiDAR mateusz.maslanka@progea.pl Mateusz
Paweł Gołębiewski. Softmaks.pl Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego 1 85-240 Bydgoszcz www.softmaks.pl kontakt@softmaks.pl
Paweł Gołębiewski Softmaks.pl Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego 1 85-240 Bydgoszcz www.softmaks.pl kontakt@softmaks.pl Droga na szczyt Narzędzie Business Intelligence. Czyli kiedy podjąć decyzję o wdrożeniu?
7. Maszyny wektorów podpierajacych SVMs
Algorytmy rozpoznawania obrazów 7. Maszyny wektorów podpierajacych SVMs dr inż. Urszula Libal Politechnika Wrocławska 2015 1 1. Maszyny wektorów podpierajacych - SVMs Maszyny wektorów podpierających (ang.
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
STRATEG podstawowe informacje
URZĄD STATYSTYCZNY W KRAKOWIE Baza System Demografia Monitorowania podstawowe Rozwoju informacje STRATEG podstawowe informacje Banki i bazy danych GUS Banki i bazy danych to wygodne narzędzia umożliwiające
serwisy W*S ERDAS APOLLO 2009
serwisy W*S ERDAS APOLLO 2009 1 OGC (Open Geospatial Consortium, Inc) OGC jest międzynarodowym konsorcjum 382 firm prywatnych, agencji rządowych oraz uniwersytetów, które nawiązały współpracę w celu rozwijania
Wprowadzenie do Hurtowni Danych. Mariusz Rafało
Wprowadzenie do Hurtowni Danych Mariusz Rafało mariusz.rafalo@hotmail.com WPROWADZENIE DO HURTOWNI DANYCH Co to jest hurtownia danych? Hurtownia danych jest zbiorem danych zorientowanych tematycznie, zintegrowanych,
Samodzielny Business Intelligence in memory duże i małe. Paweł Gajda Business Solution Architect
Samodzielny Business Intelligence in memory duże i małe Paweł Gajda Business Solution Architect Agenda 1. Zapytania biznesowe 2. SAP Visual Intelligence 3. Szybkość 4. Zaangażowanie 5. Samoobsługa 6. Kreatywność
Identyfikacja istotnych atrybutów za pomocą Baysowskich miar konfirmacji
Identyfikacja istotnych atrybutów za pomocą Baysowskich miar konfirmacji Jacek Szcześniak Jerzy Błaszczyński Roman Słowiński Poznań, 5.XI.2013r. Konspekt Wstęp Wprowadzenie Metody typu wrapper Nowe metody
Założenia kierunku e-gospodarka przestrzenna na Uniwersytecie Jagiellońskim
Założenia kierunku e-gospodarka przestrzenna na Uniwersytecie Jagiellońskim Jacek Kozak, Robert Pawlusiński, Katarzyna Piotrowicz, Piotr Trzepacz Instytut Geografii i Gospodarki Przestrzennej Uniwersytetu
Wprowadzenie do systemów GIS
Wprowadzenie do systemów GIS TLUG 09.06.2007 1 GIS - co to w ogóle za skrót Geographical Information System System Ingormacji Geograficznej System Informacji Przestrzennej System Informacji Przestrzennej
data mining machine learning data science
data mining machine learning data science deep learning, AI, statistics, IoT, operations research, applied mathematics KISIM, WIMiIP, AGH 1 Machine Learning / Data mining / Data science Uczenie maszynowe
dr inż. Maciej Kiewra Prezentacja wygłoszona na konferencji BI vs Big Data podczas Kongresu GigaCon Warszawa, 16.04.2014 r.
dr inż. Maciej Kiewra Prezentacja wygłoszona na konferencji BI vs Big Data podczas Kongresu GigaCon Warszawa, 16.04.2014 r. Big Data w praktyce, z perspektywy konsultanta Business Intelligence Parę słów
WSTĘP PARADYGMATY I DETERMINANTY ROZWOJU SPOŁECZEŃSTWA INFORMACYJNEGO I GOSPODARKI OPARTEJ NA WIEDZY... 17
SPIS TREŚCI WSTĘP... 11 1. PARADYGMATY I DETERMINANTY ROZWOJU SPOŁECZEŃSTWA INFORMACYJNEGO I GOSPODARKI OPARTEJ NA WIEDZY... 17 1.1. Istota społeczeństwa informacyjnego i gospodarki opartej na wiedzy (Celina
Wizualizacja danych controllingowych w oparciu o międzynarodowe standardy. Mariusz Górski i Paweł Musiał Controlling Systems
Wizualizacja danych controllingowych w oparciu o międzynarodowe standardy Mariusz Górski i Paweł Musiał Controlling Systems Refleksja Czasy nadmiaru 1 numer NYT vs. człowiek w XIX w. Technologia vs. percepcja
SYSTEM HYDROGRAFICZNY RZGW W SZCZECINIE
SYSTEM HYDROGRAFICZNY RZGW W SZCZECINIE. GROMADZENIE, PRZETWARZANIE ORAZ WIZUALIZACJA CIĄGŁEJ INFORMACJI BATYMETRYCZNEJ RZEKI ODRY KRZYSZTOF IWAN, TOMASZ ZAWADZKI REGIONALNY ZARZĄD GOSPODARKI WODNEJ W
Co to jest Business Intelligence?
Cykl: Cykl: Czwartki z Business Intelligence Sesja: Co Co to jest Business Intelligence? Bartłomiej Graczyk 2010-05-06 1 Prelegenci cyklu... mariusz@ssas.pl lukasz@ssas.pl grzegorz@ssas.pl bartek@ssas.pl
ERDAS TITAN środowisko 3D udostępniania danych przestrzennych
ERDAS TITAN środowisko 3D udostępniania danych przestrzennych III Konferencja naukowo-techniczna WAT i GEOSYSTEMS Polska, Serock, 12 czerwca, 2008 ERDAS, Inc. A Hexagon Company. All Rights Reserved ERDAS
Wybrane zagadnienia w pracy z danymi rastrowymi w ArcGIS Marcin Paź Esri Polska
Wybrane zagadnienia w pracy z danymi rastrowymi w ArcGIS 10.1 Marcin Paź Esri Polska Zagadnienia Koncepcja rastra Typy danych rastrowych Właściwości rastrów Modele danych rastrowych w ArcGIS Przetwarzanie
Trendy BI z perspektywy. marketingu internetowego
Trendy BI z perspektywy marketingu internetowego BI CECHUJE ORGANIZACJE DOJRZAŁE ANALITYCZNIE 2 ALE JAKA JEST TA DOJRZAŁOŚĆ ANALITYCZNA ORGANIZACJI? 3 Jaka jest dojrzałość analityczna organizacji? Zarządzanie
Integracja i udostępnianie danych przestrzennych w procesie tworzenia wizualizacji przyrodniczych. Instytut Oceanologii PAN Joanna Pardus
Integracja i udostępnianie danych przestrzennych w procesie tworzenia wizualizacji przyrodniczych Instytut Oceanologii PAN Joanna Pardus 2 Plan wystąpienia Wprowadzenie Dane przestrzenne a środowisko morskie
BalticBottomBase. Instytut Morski w Gdańsku Gdańsk,
BalticBottomBase mgr inż. Przemysław Kulesza dr Piotr Piotrowski mgr inż. Michał Wójcik Spójne wyszukiwanie w zbiorze różnorodnych danych geograficznych - metamodel i metoda wyszukiwania Instytut Morski
Statystyczna analiza Danych
Statystyczna analiza Danych Dla bioinformatyków Wykład pierwszy: O testowaniu hipotez Plan na dziś Quiz! Cele wykładu Plan na semestr Kryteria zaliczenia Sprawy organizacyjne Quiz (15 minut) Jakie znasz
Monitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS
Monitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS BOC Information Technologies Consulting Sp. z o.o. e-mail: boc@boc-pl.com Tel.: (+48 22) 628 00 15, 696 69 26 Fax: (+48 22) 621 66 88 BOC Management
Business Intelligence
Business Intelligence Paweł Mielczarek Microsoft Certified Trainer (MCT) MCP,MCSA, MCTS, MCTS SQL 2005, MCTS SQL 2008, MCTS DYNAMICS, MBSS, MBSP, MCITP DYNAMICS. Geneza Prowadzenie firmy wymaga podejmowania
Organizacyjnie. Prowadzący: dr Mariusz Rafało (hasło: BIG)
Big Data Organizacyjnie Prowadzący: dr Mariusz Rafało mrafalo@sgh.waw.pl http://mariuszrafalo.pl (hasło: BIG) DANE W CZASIE RZECZYWISTYM 3 Tryb analizowania danych 4 Okno analizowania 5 Real-time: Checkpointing
BUSINESS INTELLIGENCE for PROGRESS BI4PROGRESS
BUSINESS INTELLIGENCE for PROGRESS BI4PROGRESS SZYBKIE ANALIZY EKONOMICZNE, FINANSOWE I STATYSTYCZNE 0 S t r o n a Dlaczego BI4PROGRESS? W czasach nieustających, dynamicznych zmian na rynku edukacyjnym,
Technologie numeryczne w kartografii. Paweł J. Kowalski
Technologie numeryczne w kartografii Paweł J. Kowalski Tematyka mapy numeryczne bazy danych przestrzennych systemy informacji geograficznej Mapa = obraz powierzchni Ziemi płaski matematycznie określony
Metadane. Data Maining. - wykład VII. Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006
Metadane. Data Maining. - wykład VII Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006 Plan 1. Metadane 2. Jakość danych 3. Eksploracja danych (Data mining) 4. Sprawy róŝne
Portal internetowy Europejskiej Sieci Ekologicznej Natura 2000 w Polsce.
Portal internetowy Europejskiej Sieci Ekologicznej Natura 2000 w Polsce. Robert Wańczyk ProGea Consulting, ul. Pachońskiego 9, Kraków,, Koncepcja Serwisu (1) Firma ProGea Consulting przygotowała portal
INFOBAZY 2014 VII KRAJOWA KONFERENCJA NAUKOWA INSPIRACJA - INTEGRACJA - IMPLEMENTACJA
Centrum Informatyczne TASK Politechnika Gdańska Instytut Oceanologii Polskiej Akademii Nauk (IO PAN) INFOBAZY 2014 VII KRAJOWA KONFERENCJA NAUKOWA INSPIRACJA - INTEGRACJA - IMPLEMENTACJA Gdańsk Sopot,
Analizy statystyczno-taksonomiczne i możliwości ich zastosowania w procesie strategicznego zarządzania rozwojem regionalnym
Samorządowa Jednostka Organizacyjna Województwa Dolnośląskiego Analizy statystyczno-taksonomiczne i możliwości ich zastosowania w procesie strategicznego zarządzania rozwojem regionalnym INSTYTUT ROZWOJU
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
STATYSTYKA PUBLICZNA Warsztaty, cz. III
STATYSTYKA PUBLICZNA Warsztaty, cz. III www.stat.gov.pl dr Kazimierz Kruszka k.kruszka@stat.gov.pl k.kruszka@neostrada.pl III. Jak powstają raporty i publikacje statystyczne? Wynikowe informacje statystyczne
IBM DATASTAGE COMPETENCE CENTER
IBM DATASTAGE COMPETENCE CENTER W informacji drzemie ogromny potencjał biznesowy. Odpowiednio opisane i wykorzystane dane stanowią podstawę sprawnie funkcjonującego przedsiębiorstwa. Wykorzystując najnowocześniejsze
Marcin Adamczak Jakub Gruszka MSP. Business Intelligence
Marcin Adamczak Jakub Gruszka MSP Business Intelligence Plan Prezentacji Definicja Podział Zastosowanie Wady i zalety Przykłady Historia W październiku 1958 Hans Peter Luhn pracownik działu badań w IBM
KARTA KURSU. Nazwa Geograficzne systemy informacji przestrzennej (GIS) 1
Gospodarka przestrzenna, 1, stacjonarne, II, 3 KARTA KURSU Nazwa Geograficzne systemy informacji przestrzennej (GIS) 1 Nazwa w j. ang. Geographical Information Systems (GIS) 1 Koordynator Paweł Struś Zespół
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Załącznik nr 1 do Zapytania ofertowego z dnia 02 października 13 r. pieczęć firmowa Wykonawcy OFERTA data - przeprowadzenia szkoleń z systemów geoinformatycznych - oprogramowanie Bentley, Geospatial Administrator,
Jak znaleźć prawdziwe zagrożenia w infrastrukturze IT
Piotr Orlański Jak znaleźć prawdziwe zagrożenia w infrastrukturze IT Warszawa, 05/04/2016 www.compfort.pl Ryzyko Monitorowanie Wykrywanie Dynamika i zwinność Automatyzacja Czas Strona 1 Czy ważne zawsze
cgeozasiewy Oprogramowanie polowe do prowadzenia pomiarów GPS
Polski program rozwijany przez firmę Softline Plus z Wrocławia. Wersja programu 2.4.2.0 Funkcje podstawowe: a) polski język interfejsu Funkcje podstawowe: b) możliwość zarządzania kolekcją gospodarstw
Automatyzacja Procesów Biznesowych. Systemy Informacyjne Przedsiębiorstw
Automatyzacja Procesów Biznesowych Systemy Informacyjne Przedsiębiorstw Rodzaje przedsiębiorstw Produkcyjne największe zapotrzebowanie na kapitał, największe ryzyko Handlowe kapitał obrotowy, średnie ryzyko