1. Cele eksploracyjnej analizy danych Rapid Miner zasady pracy i wizualizacja danych Oracle Data Miner -zasady pracy.
|
|
- Anna Janik
- 4 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Spis treści: 1. Cele eksploracyjnej analizy danych Rapid Miner zasady pracy i wizualizacja danych Oracle Data Miner -zasady pracy ODM PL/SQL ODM JAVA API Import danych Tworzenie tabel i perspektyw Zadania Cele eksploracyjnej analizy danych Nie istnieje jedyna, optymalna ścieżka eksploracji danych. Proces ten różni się w zależności od posiadanego zbioru danych, jak i od postawionego pytania. Warto jednak, aby jednym z pierwszych kroków było przyjrzenie się danym wejściowym. Umożliwia to eksploracyjna analiza danych (EDA), której celem jest stworzenie ogólnej charakterystyki danych obejmującej: zgłębienie danych, które polega na określeniu liczby rekordów, typu atrybutów i dziedziny wartości atrybutów, sprawdzenie relacji pomiędzy atrybutami, identyfikację podzbiorów obserwacji, rozwinięcie wstępnej idei ewentualnych powiązań pomiędzy atrybutami i docelową. Opis danych jest przeprowadzany na podstawie: badania zmiennych, obliczania statystyk opisowych, obserwacji histogramów zmiennych numerycznych, badania rozkładów zmiennych jakościowych, badania zależności pomiędzy zmiennymi. W przypadku zmiennych numerycznych: oblicza się podstawowe statystyki takie jak: wartość minimalna, maksymalna, średnia, mediana, położenie kwartyli (Q1, Q3), moda, odchylenie standardowe, odchylenie ćwiartkowe (Q3-Q1), -1-
2 bada symetrię rozkładu zmiennych histogram znormalizowany, oblicza współczynnik asymetrii i kurtozę, sprawdza zależności pomiędzy zmiennymi numerycznymi: kowariancja, współczynnik korelacji. Eksploracyjna analiza danych pozwala stwierdzić czy zbiór danych jest odpowiedniej jakości. Jakość danych jest sprawa kluczową dla efektywności eksploracji danych. W technikach komputerowych wyraża się to akronimem GIGO (garbage in garbage out). Dane kiepskiej jakości utrudniają klarowne myślenie i racjonalne podejmowanie decyzji. Dane obciążone, i wywodzone z nich zależności, mogą mieć poważne konsekwencje, jeśli chodzi o formułowanie praw i reguł. praw i reguł. [Hunter 1980, wg. D.Hand i inni, Eksploracja danych, 2005] Dane poddawane analizie z wykorzystaniem technik eksploracji danych nie mogą zawierać: zbędnych pól, przeterminowanych wartości, rekordów z brakującymi wartościami, tzw. Outliers tj. punktów oddalonych, odstających, danych w nieodpowiednim formacie, wartości niezgodnych z zasadami lub logiką. Szczególne miejsce w badaniu danych zajmują metody wizualne. Przedstawienie danych metodami wizualnymi pozwala na wykorzystanie naturalnej zdolności ludzkiego oka i mózgu do przetwarzania wzorców. Wszelkiego rodzaju wykresy pozwalają nie tylko na wychwycenie tzw. punktów odstających (outliers) ale również sprawdzenia zależności między zmiennymi. Najbardziej podstawowym sposobem przedstawienia danych jednowymiarowych jest histogram. Przy przedstawianiu wizualnym rozkładów dla kilku zmiennych wykorzystuje się często wykresy pudełkowe (box plot). Wykres rozrzutu jest standardowym narzędziem umożliwiającym przedstawienie zależności pomiędzy dwoma zmiennymi. Sprawdzają się one jednak przy niewielkiej liczbie danych pomiarowych, w przeciwnym wypadku stają się nieczytelne. Wówczas wykorzystuje się wykresy warstwicowe. Przy przedstawianiu zależności pomiędzy więcej niż dwoma zmiennymi wykorzystuje się: macierze rozrzutu, wykresy warunkowe, wykresy współrzędnych równoległych, metodę rzutowania na przestrzeń dwuwymiarową zdefiniowana przez dwie główne składowe, rysunki symboliczne: krzywe Andrewsa, twarze Czernowa. Literatura: D.Hand, H.Mannila, P.Smyth, Eksploracja danych, 2005, PWN, Warszawa -2-
3 AiED RAPID MINER?? 2. RapidMiner zasady prac, eksploracyjna analiza danych Po zgłoszeniu się Rapid Minera, korzystając z RapidMiner Tutorial (Help->RapidMiner Tutorial / Video Tutorials) zapoznaj się z zasadami pracy. Utwórz nową perspektywę np. DMUSER (VIEW New Perspectives) -3-
4 AiED RAPID MINER?? A. Import danych 1. Wyświetl Repozytoria. 2. Utwórz nowe repozytorium danych np. DMUSER Add a connection to a new repository server 3. Importuj dane np. dmbase.csv Import -4-
5 AiED RAPID MINER?? 4. Zwróć uwagę, czy użyty został właściwy separator (w tym przypadku: semicolon) 5. W pierwszym wierszu kolumny Annotation wprowadź Name. 6.Określ status zmiennych: id jako unikalny atrybut powinna mieć status id, zmienna division - status label. -5-
6 AiED RAPID MINER?? 7. Wyświetl podgląd danych. Sprawdź czy są brakujące dane. 8. Utwórz nowy proces. Stosując kliknij/upuść zamieść operator Retrive umożliwiający wczytanie danych np. z tabeli dmbase, a następnie Uruchom proces uruchom 9. Wyświetl tabelę z danymi (Example Set -DataView) -6-
7 AiED RAPID MINER?? 10. Wyświetl metadane (MetaData View) 11. Sprawdź czy są wszystkie dane. 12. Wyświetl histogram dla zmiennej no_rbi Wygeneruj odpowiednie wykresy i przeprowadź dyskusję wyników. 12. Wyświetl histogram dla zmiennej no_rbi a następnie eksportuj go do pliku np. jpg -7-
8 AiED RAPID MINER?? 13. Wyświetl histogram dla zmiennej no_rbi z uwzględnieniem podziału na East i West division) wykres Histogram Color (zmienna 14. Wyświetl histogram pudełkowy (Quartile) no_rbi, a następnie wykres pudełkowy z podziałem na East i West -8-
9 AiED RAPID MINER?? 15. Wyświetl macierz wykresów pudełkowych z podziałem ze względu na zmienna Division Color Matrix) (Quartile 16. Wyświetl wykres odchyleń (Deviation) dla color kolumn- no_rbi -9-
10 AiED RAPID MINER?? 17. Wyświetl wykres rozproszenia (Scatter) dla zmiennych no_runs i no_rbi, dla color - division 18. Wyświetl macierz wykresów rozproszenia
11 AiED RAPID MINER?? 19. Wyświetl wykresy równoległych (Parallel) np. dla color kolumn - no_rbi
12 AiED Oracle Data Miner rozpoczęcie pracy 3. Oracle10g Data Mining (ODM) Oracle10g Data Mining umożliwia integrację mechanizmów eksploracji analizy danych (data mining) wbudowanych w bazę danych Oracle10g z aplikacjami tworzonymi przez programistów. ODM udostępnia dwie grupy funkcji do budowy aplikacji zawierających analizy eksploracyjne: ODM PL/SQL API, ODM Java API ODM PL/SQL - rozpoczęcie pracy. Tworzenie użytkownika i nadawanie uprawnień Uruchom Oracle SQLPlus Połącz się z bazą Nazwa użytkownika:sys as sysdba Hasło: masterkey Utwórz użytkownika np. dmuser create user USERNAME identified by USERPASSWORD default tablespace users temporary tablespace temp quota unlimited on users; Użytkownikowi USERNAME nadaj przywileje dostępu do obiektów schematu SH, w tym celu uruchom skrypt %ORACLE_HOME%\RDBMS\demo\dmshgrants SH username 3.2. ODM Java API - rozpoczęcie pracy. Tworzenie tabeli/perspektywy. Wyświetlanie danych. Uruchom aplikację odminer (na pulpicie w katalogu odminer102043\bin) Połącz się z serwerem bazy danych używając następujących parametrów: Host: Port: SID: aied 1521 orcl -12-
13 AiED Oracle Data Miner rozpoczęcie pracy Oracle Data Miner umożliwia tworzenie tabel poprzez wykonanie skryptów PL/SQL lub import danych. Opcja Data umożliwia miedzy innymi: tworzenie perspektyw, kopiowanie tabel, import danych. a także wyświetlenie danych z tabeli/perspektywy: -13-
14 AiED Oracle Data Miner rozpoczęcie pracy Pozwala też na wykonanie transformacji -14-
15 AiED Oracle Data Miner rozpoczęcie pracy Z kolei opcja Activity umożliwia wykorzystanie algorytmów maszynowego uczenia się. Pozwala na budowę modeli, testowanie ich i wykorzystanie do analizy danych. ODM pozwala na szukanie asocjacji, wykorzystanie algorytmów klasyfikacyjnych (Naiwny Klasyfikator Bayesa, Adaptatywna Sieć Bayesa, Drzewa Decyzyjne, SVM metoda wektorów nośnych) oraz algorytmów grupowania (K-średnich, ortogonalnego partycjonowania). Opcja Tools umożliwia między innymi skorzystanie z narzędzia SQL Worksheet, -15-
16 AiED Oracle Data Miner rozpoczęcie pracy a także zapewnia możliwość odpowiedniej konfiguracji środowiska pracy poprzez Preferences -16-
17 AiED - Oracle Data Miner Import danych, Tworzenie tabeli, perspektywy Oracle Data Miner - Uruchomienie i połączenie z serwerem bazy danych Uruchom Microsoft Virtual PC Uruchom aplikację odminer (na pulpicie w katalogu odminer102043\bin) Połącz się z serwerem bazy danych Oracle Data Miner umożliwia tworzenie tabel poprzez wykonanie skryptów PL/SQL lub import danych Oracle Data Miner - Import danych Plik churners Uruchom narzędzie Oracle Data Miner i połącz się z serwerem bazy danych. Z menu głównego wybierz Tools Preferences. Wybierz plik SQL*Loader C:\oracle\product\10.2.0\db\BIN\sqlldr.exe AJK
18 AiED - Oracle Data Miner Rozpoczęcie pracy, Import danych, Tworzenie tabeli, perspektywy Z menu głównego wybierz Data Import. Wybierz plik, który importujesz, a następnie określ format danych importowanych. Zawsze masz możliwość skorzystania z Opcji Preview, która umożliwia podgląd danych. Po wybraniu właściwego separatora uzyskasz następujące dane: Następnie podaj nazwę tabeli i zakończ import AJK2
19 AiED - Oracle Data Miner Rozpoczęcie pracy, Import danych, Tworzenie tabeli, perspektywy Oracle Data Miner - Tworzenie i przeglądanie tabeli/perspektywy Z menu głównego wybierz Tools SQL WorkSheat. Wprowadź kod w PL/SQL i wykonaj Oracle Data Miner - Tworzenie perspektywy Z menu głównego wybierz Tools Create View. Wybierz właściwy schemat użytkownika i tabelę AJK
20 AiED - Oracle Data Miner Rozpoczęcie pracy, Import danych, Tworzenie tabeli, perspektywy Wybierz kolumny, które mają się znaleźć w perspektywie (Opcje pozwala min. na wyświetlenie powiązanych tabel) Określ klauzulę WHERE AJK
21 AiED - Oracle Data Miner Rozpoczęcie pracy, Import danych, Tworzenie tabeli, perspektywy Pokaż wyniki Pokaż kod SQL AJK
22 4. Zadania 1. Korzystając z aplikacji Rapid Miner zaimportuj plik dmbase i przeprowadź wizualizację danych, rozdział Korzystając z Oracle Data Miner (PL/SQL) połącz się z bazą danych jako użytkownik o uprawnieniach administratora, utwórz użytkownika i nadaj mu uprawnienia do obiektów w schemacie SH, rozdział Korzystając z Oracle Data Miner (Java API) wyświetl dane z tabeli PRODUCTS (ze schematu SH) 4. Korzystając z Oracle Data Miner (Java API) zaimportuj dane z pliku churners.csv, wyświetl dane, rozdział Wygeneruj histogramy i statystyki dla wybranych zmiennych, np. INCOME. Przeprowadź analizę wyników.
b) Umiejętność wykonania analizy zależności zmiennych i interpretacji uzyskanych wyników.
Cele: a) Umiejętność przeprowadzenia analizy struktury wybranego zbioru obserwacji Obliczanie miar tendencji centralnych, miar rozproszenia, współczynnika skośności i miary spłaszczenia z wykorzystaniem
Bardziej szczegółowo1. Przygotowanie danych do analizy. Transformacja danych
Spis treści: 1. 2. 3. 3. Przygotowanie danych do analizy. Transformacja danych.1 Rapid Miner transformacja danych.2 Oracle Data Miner - Przygotowanie danych do analizy...5 Transformacja danych w ODM JAVA
Bardziej szczegółowo1. Grupowanie Algorytmy grupowania:
1. 1.1. 2. 3. 3.1. 3.2. Grupowanie...1 Algorytmy grupowania:...1 Grupowanie metodą k-średnich...3 Grupowanie z wykorzystaniem Oracle Data Miner i Rapid Miner...3 Grupowanie z wykorzystaniem algorytmu K-Means
Bardziej szczegółowoLaboratorium 3. Odkrywanie reguł asocjacyjnych.
Laboratorium 3 Odkrywanie reguł asocjacyjnych. 1. Uruchom narzędzie Oracle Data Miner i połącz się z serwerem bazy danych. 2. Z menu głównego wybierz Tools SQL Worksheet. W górnym oknie wprowadź i wykonaj
Bardziej szczegółowoLaboratorium 11. Regresja SVM.
Laboratorium 11 Regresja SVM. 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 Dalej>. 3. Z
Bardziej szczegółowoZajęcia nr VII poznajemy Rattle i pakiet R.
Okno główne Rattle wygląda następująco: Zajęcia nr VII poznajemy Rattle i pakiet R. Widzimy główne zakładki: Data pozwala odczytad dane z różnych źródeł danych (pliki TXT, CSV) i inne bazy danych. Jak
Bardziej szczegółowoZałożenia 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 szczegółowoLaboratorium 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 szczegółowoLaboratorium 2. Określanie ważności atrybutów.
Laboratorium 2 Określanie ważności atrybutów. 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 szczegółowo1 Wprowadzenie do koncepcji Microsoft Office BI 1 Zakres ksiąŝki 2 Cel ksiąŝki 3 Wprowadzenie do tematu 3 Zawartość rozdziałów 4
1 Wprowadzenie do koncepcji Microsoft Office BI 1 Zakres ksiąŝki 2 Cel ksiąŝki 3 Wprowadzenie do tematu 3 Zawartość rozdziałów 4 2 Tabele przestawne, wykresy przestawne i formatowanie warunkowe 11 Co to
Bardziej szczegółowoZarządzanie kontami użytkowników w i uprawnieniami
106 Plan prezentacji 107 Zarządzanie kontami użytkowników w i uprawnieniami Schematy a użytkownicy Tworzenie użytkowników, uwierzytelnianie Przywileje systemowe i obiektowe, role Profile kontrola wykorzystania
Bardziej szczegółowoauthor: Andrzej Dudek
Edytor wprowadzone polecenia zostają w oknie edytora I mogą być uruchamiana poprzez CTRL+R lub Run (tylko zaznaczone linie, z wyświetlaniem wykonywanych linii kodu) lub poprzez Source (zawsze całość, bez
Bardziej szczegółowo1. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Wprowadzanie danych.
Laboratorium z ekonometrii (GRETL) 1. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Wprowadzanie danych. Okno startowe: Póki nie wczytamy jakiejś bazy danych (lub nie stworzymy własnej), mamy dostęp tylko do dwóch
Bardziej szczegółowoInstrukcja użytkownika ARSoft-WZ3
02-699 Warszawa, ul. Kłobucka 8 pawilon 119 tel. 0-22 853-48-56, 853-49-30, 607-98-95 fax 0-22 607-99-50 email: info@apar.pl www.apar.pl Instrukcja użytkownika ARSoft-WZ3 wersja 1.5 1. Opis Aplikacja ARSOFT-WZ3
Bardziej szczegółowoDane 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 szczegółowoPlan. Aplikacja. Architektura aplikacji. Architektura aplikacji Tworzenie aplikacji Application Builder podstawy
Plan Podstawy narzędzia Application Builder, 2 budowa strony, kreatory Architektura Tworzenie Tworzenie formularza tabelarycznego Budowa strony 2 Architektura Aplikacja kolekcja stron połączonych ze sobą
Bardziej szczegółowo7. Formularze master-detail
7. Formularze master-detail 1. Utworzymy teraz jeden z bardziej złożonych formularzy dostępnych z kreatora formularz master-detail. Będzie on swoją strukturą przypominał utworzony wcześniej formularz dotyczący
Bardziej szczegółowoStochastyczne Metody Analizy Danych. PROJEKT: Analiza kluczowych parametrów turbin wiatrowych
PROJEKT: Analiza kluczowych parametrów turbin wiatrowych Projekt jest wykonywany z wykorzystaniem pakietu statystycznego STATISTICA. Praca odbywa się w grupach 2-3 osobowych. Aby zaliczyć projekt, należy
Bardziej szczegółowo4.1. 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 szczegółowoSYLABUS. Dotyczy cyklu kształcenia Realizacja w roku akademickim 2016/2017. Wydział Matematyczno - Przyrodniczy
Załącznik nr 4 do Uchwały Senatu nr 430/01/2015 SYLABUS Dotyczy cyklu kształcenia 2014-2018 Realizacja w roku akademickim 2016/2017 1.1. PODSTAWOWE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE/MODULE Nazwa przedmiotu/ modułu
Bardziej szczegółowoPodstawowe operacje i rodzaje analiz dostępne w pakiecie Statistica
Podstawowe operacje i rodzaje analiz dostępne w pakiecie Statistica 1. Zarządzanie danymi. Pierwszą czynnością w pracy z pakietem Statistica jest zazwyczaj wprowadzenie danych do arkusza. Oprócz możliwości
Bardziej szczegółowoWprowadzenie 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 szczegółowoData Mining z wykorzystaniem programu Rapid Miner
Data Mining z wykorzystaniem programu Rapid Miner Michał Bereta www.michalbereta.pl Program Rapid Miner jest dostępny na stronie: http://rapid-i.com/ Korzystamy z bezpłatnej wersji RapidMiner Community
Bardziej szczegółowoInstrukcja obsługi DHL KONWERTER 1.6
Instrukcja obsługi DHL KONWERTER 1.6 Opis: Niniejsza instrukcja opisuje wymogi użytkowania aplikacji oraz zawiera informacje na temat jej obsługi. DHL Konwerter powstał w celu ułatwienia oraz usprawnienia
Bardziej szczegółowoLaboratorium 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 szczegółowoĆwiczenie 2 GEODA i5 ogólne informacje i obliczanie statystyki Morana
Teoria Procesów Przestrzennych Prowadzący: Krzysztof Janc Ćwiczenie 2 GEODA 0.9.5-i5 ogólne informacje i obliczanie statystyki Morana N ZAKŁAD ZAGOSPODAROWANIA PRZESTRZENNEGO I STYTUT GEOGRAFII I ROZWOJU
Bardziej szczegółowoInstrukcja laboratoryjna
Zaawansowane techniki obiektowe 2016/17 Instrukcja laboratoryjna Testy funkcjonalne Prowadzący: Tomasz Goluch Wersja: 1.0 Testowanie aplikacji z bazą danych Większość współczesnych aplikacji korzysta z
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do analizy dyskryminacyjnej
Wprowadzenie do analizy dyskryminacyjnej Analiza dyskryminacyjna to zespół metod statystycznych używanych w celu znalezienia funkcji dyskryminacyjnej, która możliwie najlepiej charakteryzuje bądź rozdziela
Bardziej szczegółowoMail: 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 szczegółowoPlan. 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 szczegółowoKNIME podstawy obsługi programu. Pracownia Chemometrii Środowiska Katedra Chemii i Radiochemii Środowiska Wydział Chemii UG
KNIME podstawy obsługi programu Pracownia Chemometrii Środowiska Katedra Chemii i Radiochemii Środowiska Wydział Chemii UG KNIME KNIME jest programem działającym na licencji GNU można go pobrać za darmo
Bardziej szczegółowoImport danych w formacie txt
Przewodnik Inżyniera Nr 27 Aktualizacja: 06/2017 Import danych w formacie txt Program powiązany: Fundament bezpośredni Plik GEO5: Demo_manual_27_1.gpa (przykład przygotowany do importu danych) Demo_manual_27_2.gpa
Bardziej szczegółowo2. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Podstawowe operacje na danych.
Laboratorium z ekonometrii (GRETL) 2. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Podstawowe operacje na danych. 2.1 Zaimportuj dane z pliku zatrudnienie.csv z przecinkiem jako separatorem danych i kropką jako
Bardziej szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoInstrukcja obsługi Multiconverter 2.0
Instrukcja obsługi Multiconverter 2.0 Opis: Niniejsza instrukcja opisuje wymogi użytkowania aplikacji oraz zawiera informacje na temat jej obsługi. DHL Multiconverter powstał w celu ułatwienia oraz usprawnienia
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 12. Metody eksploracji danych
Ćwiczenie 12. Metody eksploracji danych Modelowanie regresji (Regression modeling) 1. Zadanie regresji Modelowanie regresji jest metodą szacowania wartości ciągłej zmiennej celu. Do najczęściej stosowanych
Bardziej szczegółowoINFORMATOR TECHNICZNY WONDERWARE. Ograniczenie wyświetlania listy zmiennych w przeglądarce zmiennych ActiveFactory
Informator Techniczny nr 115 24-09-2009 INFORMATOR TECHNICZNY WONDERWARE Ograniczenie wyświetlania listy zmiennych w przeglądarce zmiennych ActiveFactory Pakiet ActiveFactory zawiera zestaw programów umoŝliwiających
Bardziej szczegółowoKURIER XL BY CTI DLA SIÓDEMKA
KURIER XL BY CTI DLA SIÓDEMKA Instrukcja do programu 1. Opis Zarządzanie sprzedażą wysyłkową to trudny logistyczny proces. Bezbłędne opanowanie tego procesu jest wyzwaniem, od spełnienia którego zależy
Bardziej szczegółowoLaboratorium 4. Naiwny klasyfikator Bayesa.
Laboratorium 4 Naiwny klasyfikator Bayesa. 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 szczegółowoInstrukcjaaktualizacji
Instrukcja Instrukcjaaktualizacji aktualizacji oprogramowania oprogramowaniainpro InProBMS BMS SPIS TREŚCI 1. AKTUALIZACJA 3 1.1. ARCHIWIZACJA BAZY DANYCH...3 1.1.1. AUTOMATYCZNA...3 1.1.2. RĘCZNA...4
Bardziej szczegółowoImport danych z plików CSV
Import danych z plików CSV Program Moje kolekcje umożliwia importowanie danych zgromadzonych w innych aplikacjach, w tym z plików formatu *.csv Opis procedury importu danych Przed przystąpieniem do importu
Bardziej szczegółowoBACKUP BAZ DANYCH FIREBIRD
BACKUP BAZ DANYCH FIREBIRD SPIS TREŚCI Informacje ogólne... 2 Tworzenie projektu... 2 Krok 1: Informacje podstawowe... 2 Krok 2: Dane... 3 Backup bazy umieszczonej na serwerze... 3 Bezpośredni backup pliku
Bardziej szczegółowoLaboratorium nr Wyznaczyć podstawowe statystyki (średnia, mediana, IQR, min, max) dla próby:
Laboratorium nr 1 CZĘŚĆ I : STATYSTYKA OPISOWA : 1. Wyznaczyć podstawowe statystyki (średnia, mediana, IQR, min, max) dla próby: 6,9,1,2,5,2,6,2,1,0,1,4,5,6,3,7,3,2,2,3,8,5,3,4,8,0,8,0,5,1,6,4,8,0,3,2
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie i analiza danych w języku Python / Marek Gągolewski, Maciej Bartoszuk, Anna Cena. Warszawa, Spis treści
Przetwarzanie i analiza danych w języku Python / Marek Gągolewski, Maciej Bartoszuk, Anna Cena. Warszawa, 2016 Spis treści Przedmowa XI I Podstawy języka Python 1. Wprowadzenie 3 1.1. Język i środowisko
Bardziej szczegółowoImplementacja metod eksploracji danych - Oracle Data Mining
Implementacja metod eksploracji danych - Oracle Data Mining 395 Plan rozdziału 396 Wprowadzenie do eksploracji danych Architektura Oracle Data Mining Możliwości Oracle Data Mining Etapy procesu eksploracji
Bardziej szczegółowoInstalacja Pakietu R
Instalacja Pakietu R www.r-project.org wybór źródła wybór systemu operacyjnego: Download R for Windows opcja: install R for the first time opcja: Download R 3.3.3 for Windows uruchomienie R-3.3.3-win MAGDA
Bardziej szczegółowoZasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych
Zasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych A. Obiekty proste B. Obiekty z podtypami C. Związki rozłączne GHJ 1 A. Projektowanie - obiekty proste TRASA # * numer POZYCJA o planowana godzina
Bardziej szczegółowoProces ETL MS SQL Server Integration Services (SSIS)
Proces ETL MS SQL Server Integration Services (SSIS) 3 kwietnia 2014 Opis pliku z zadaniami Wszystkie zadania na zajęciach będą przekazywane w postaci plików PDF sformatowanych jak ten. Będą się na nie
Bardziej szczegółowoRys. 1 Okno startowe programu RapidMiner
RapidMiner podstawy Zagadnienia analizy i eksploracji danych wiążą się z doborem odpowiedniego oprogramowania. Wśród światowych liderów w tym obszarze są SAS, IBM SPSS, Knime, Weka, R oraz RapidMiner.
Bardziej szczegółowoWdrożenie 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 szczegółowoSystemy baz danych Prowadzący: Adam Czyszczoń. Systemy baz danych. 1. Import bazy z MS Access do MS SQL Server 2012:
Systemy baz danych 16.04.2013 1. Plan: 10. Implementacja Bazy Danych - diagram fizyczny 11. Implementacja Bazy Danych - implementacja 2. Zadania: 1. Przygotować model fizyczny dla wybranego projektu bazy
Bardziej szczegółowoPrzewodnik po pakiecie R / Przemysław Biecek. Wyd. 4 rozsz. Wrocław, Spis treści
Przewodnik po pakiecie R / Przemysław Biecek. Wyd. 4 rozsz. Wrocław, 2017 Spis treści 1. Wprowadzenie 1 1.1. Data science, czyli dlaczego warto poznać R 1 1.2. Jak wygląda praca z programem R 4 1.2.1.
Bardziej szczegółowoHurtownie 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 szczegółowoShopGold Integrator by CTI. Instrukcja
ShopGold Integrator by CTI Instrukcja Spis treści 1. Opis programu... 3 2. Konfiguracja połączenia... 4 3. Eksport grup towarowych... 6 4. Eksport towarów... 7 5. Eksport zdjęć... 9 6. Pobieranie zamówień...
Bardziej szczegółowoOracle Label Security
VIII Seminarium PLOUG Warszawa Kwiecieñ 2003 Oracle Label Security Pawe³ Chomicz (chomicz@altkom.com.pl) Altkom Akademia S.A. Oracle Label Security 31 1. Wstęp Artykuł został opracowany na podstawie materiału
Bardziej szczegółowoInstrukcja tworzenia aplikacji bazodanowej opartej o technologię Oracle i platformę.net
Instrukcja tworzenia aplikacji bazodanowej opartej o technologię Oracle i platformę.net Aby móc uzyskaćdostęp do bazy danych z zewnętrznych aplikacji, w tym wypadku aplikacji.net, niezbędne jest wykonanie
Bardziej szczegółowoZadania do wykonania na laboratorium
Lab Oracle Katowice 2013v1 Fizyczna i logiczna struktura bazy danych 1 http://platforma.polsl.pl/rau2/mod/folder/view.php?id=9975 RB_lab2_v04st Przykładowe pomocne strony www: Zadania do wykonania na laboratorium
Bardziej szczegółowoWykład XII. optymalizacja w relacyjnych bazach danych
Optymalizacja wyznaczenie spośród dopuszczalnych rozwiązań danego problemu, rozwiązania najlepszego ze względu na przyjęte kryterium jakości ( np. koszt, zysk, niezawodność ) optymalizacja w relacyjnych
Bardziej szczegółowoBazy danych. Plan wykładu. Rozproszona baza danych. Fragmetaryzacja. Cechy bazy rozproszonej. Replikacje (zalety) Wykład 15: Rozproszone bazy danych
Plan wykładu Bazy danych Cechy rozproszonej bazy danych Implementacja rozproszonej bazy Wykład 15: Rozproszone bazy danych Małgorzata Krętowska, Agnieszka Oniśko Wydział Informatyki PB Bazy danych (studia
Bardziej szczegółowoKrzysztof 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 szczegółowoInstalacja Oracle Designera (9.0.2.6)
1 of 15 2005-09-02 22:32 Instalacja Oracle Designera (9.0.2.6) 1. 2. Najlepiej, jeżeli posiadamy Oracle Designera, wówczas zajmuje to tylko jeden CDROM (tą ścieżkę tutaj prezentuje). a. W przypadku, kiedy
Bardziej szczegółowoInstrukcjainstalacji KS-CRM
System Zarządzania Relacjami z Klientami Instrukcjainstalacji KS-CRM Katowice 2010 2213PI01.00 Nazwa dokumentu: Instrukcja instalacji systemu KS-CRM Wersja dokumentu: 2011.00.0.0 Data aktualizacji: 25.06.2010
Bardziej szczegółowoZałącznik nr 2. Zasady pracy aplikacji InteGrRej.
Załącznik nr 2. Zasady pracy aplikacji InteGrRej. O programie Aplikacja została stworzona w środowisku Microsoft Visual C#.Net oraz Borland Delphi. Testowana w środowisku programowym GeoMedia Proffessional
Bardziej szczegółowoProjektowanie baz danych za pomocą narzędzi CASE
Projektowanie baz danych za pomocą narzędzi CASE Metody tworzenia systemów informatycznych w tym, także rozbudowanych baz danych są komputerowo wspomagane przez narzędzia CASE (ang. Computer Aided Software
Bardziej szczegółowoBazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, /15
Bazy danych Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl www.uj.edu.pl/web/zpgk/materialy 6/15 Statystyki w języku SQL W różnych produktach SQL spotkamy rozmaite funkcje wbudowane ułatwiające analizy
Bardziej szczegółowoArkusz Optivum. Jak eksportować do SIO dane z Arkusza Optivum?
Arkusz Optivum Jak eksportować do SIO dane z Arkusza Optivum? W celu eksportowania danych z Arkusza Optivum do SIO należy wykonać następujące czynności: 1. W programie Arkusz Optivum zaktualizować arkusz
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 4. Użytkownicy
Ćwiczenie 4. Użytkownicy 1. Uruchomienie/sprawdzenie środowiska do ćwiczeń Czas trwania: 10 minut Dwiczenie będzie realizowane na wirtualnej maszynie, na której został zainstalowany system zarządzania
Bardziej szczegółowoALGORYTMY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI
ALGORYTMY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Sieci neuronowe 06.12.2014 Krzysztof Salamon 1 Wstęp Sprawozdanie to dotyczy ćwiczeń z zakresu sieci neuronowych realizowanym na przedmiocie: Algorytmy Sztucznej Inteligencji.
Bardziej szczegółowoWymagane jest podłączenie serwera do Internetu (konieczne do zdalnego dostępu).
Spis treści Informacje ogólne...2 Tryby pracy...3 Wygląd interfejsu...4 Tryb użytkownika...5 Tryb administratora...6 Import kontrahentów z pliku XML...8 2 Informacje ogólne Aplikacja internetowa umożliwia
Bardziej szczegółowoINFORMATOR TECHNICZNY WONDERWARE. Odczytywanie danych z arkusza Excel za pomocą zapytań SQL do aplikacji InTouch
Informator Techniczny nr 112 23-07-2009 INFORMATOR TECHNICZNY WONDERWARE Odczytywanie danych z arkusza Excel za pomocą zapytań SQL do aplikacji InTouch Odczytywanie danych z arkusza Excel za pomocą zapytań
Bardziej szczegółowoAquarius Podręcznik uz ytkownika
"Wdrożenie wymagań dyrektywy INSPIRE / Dostosowanie zasobów danych przestrzennych PMŚ do wymagań dyrektywy INSPIRE Etap I" Projekt dofinansowany ze środków Narodowego Funduszu Ochrony Środowiska i Gospodarki
Bardziej szczegółowoZmiany funkcjonalne i lista obsłużonych zgłoszeń Comarch DMS
Zmiany funkcjonalne i lista obsłużonych zgłoszeń 1. Wstęp W niniejszym dokumencie zostały opisane modyfikacje wprowadzone w wersji. 2. Poprawa bezpieczeństwa danych w W instalatorze wprowadzono nową funkcjonalność
Bardziej szczegółowoInżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2014/2015 Analiza danych pomiarowych. Laboratorium VIII: Analiza kanoniczna
1 Laboratorium VIII: Analiza kanoniczna Spis treści Laboratorium VIII: Analiza kanoniczna... 1 Wiadomości ogólne... 2 1. Wstęp teoretyczny.... 2 Przykład... 2 Podstawowe pojęcia... 2 Założenia analizy
Bardziej szczegółowostartup pfile= '$HOME/admin/pfile/initDBx.ora'; create spfile from pfile= '$HOME/admin/pfile/initDBx.ora';
Administrowanie systemami baz danych Ćwiczenia laboratoryjne (1) Podstawy uruchamiania serwera bazy danych 1. Przy pomocy programu Putty, połącz się z serwerem miner.cs.put.poznan.pl. Dla wygody otwórz
Bardziej szczegółowoKostki OLAP i język MDX
Kostki OLAP i język MDX 24 kwietnia 2015 r. Opis pliku z zadaniami Wszystkie zadania na zajęciach będą przekazywane w postaci plików PDF sformatowanych jak ten. Będą się na nie składały różne rodzaje zadań,
Bardziej szczegółowoPłace Optivum. 1. Zainstalować serwer SQL (Microsoft SQL Server 2008 R2) oraz program Płace Optivum.
Płace Optivum Jak przenieść dane programu Płace Optivum na nowy komputer? Aby kontynuować pracę z programem Płace Optivum na nowym komputerze, należy na starym komputerze wykonać kopię zapasową bazy danych
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)
STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) Praca z danymi zaczyna się od badania rozkładu liczebności (częstości) zmiennych. Rozkład liczebności (częstości) zmiennej to jakie wartości zmienna
Bardziej szczegółowoWdrożenie modułu płatności eservice. dla systemu Gekosale 1.4
Wdrożenie modułu płatności eservice dla systemu Gekosale 1.4 - dokumentacja techniczna Wer. 01 Warszawa, styczeń 2014 1 Spis treści: 1 Wstęp... 3 1.1 Przeznaczenie dokumentu... 3 1.2 Przygotowanie do integracji...
Bardziej szczegółowoOracle11g: Wprowadzenie do SQL
Oracle11g: Wprowadzenie do SQL OPIS: Kurs ten oferuje uczestnikom wprowadzenie do technologii bazy Oracle11g, koncepcji bazy relacyjnej i efektywnego języka programowania o nazwie SQL. Kurs dostarczy twórcom
Bardziej szczegółowoJPK.guru Excel (podgląd JPK) Instrukcja Użytkownika
JPK.guru Excel (podgląd JPK) Instrukcja Użytkownika Wersja: 2016-06-22 Przygotował: Adam Adamowicz sp. z o.o. Ul. Wały Piastowskie 1/1104 80-855 Gdańsk, Poland www.logicsystems.com.pl 1 Wstęp Jednolity
Bardziej szczegółowoKlasyfikator liniowy Wstęp Klasyfikator liniowy jest najprostszym możliwym klasyfikatorem. Zakłada on liniową separację liniowy podział dwóch klas między sobą. Przedstawia to poniższy rysunek: 5 4 3 2
Bardziej szczegółowoAutomatyka i Robotyka ROK III TEMAT: TWORZENIE I ZARZĄDZANIE INTERNETOWĄ BAZĄ DANYCH
Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki Jakub Topolski Automatyka i Robotyka ROK III GR 22/I Ćwiczenie 4 SIECI KOMPUTEROWE I BAZY DANYCH TEMAT: TWORZENIE I ZARZĄDZANIE INTERNETOWĄ BAZĄ DANYCH 1. Cel
Bardziej szczegółowoSymSync integracja danych Opencart/Prestashop Symfonia Handel Instrukcja obsługi
SymSync 2.0 06/2016 SymSync integracja danych Opencart/Prestashop Symfonia Handel Instrukcja obsługi Spis treści 1. Instalacja programu...3 2. Konfiguracja programu...3 3. Przygotowanie pliku eksportu...5
Bardziej szczegółowoProgram Lojalnościowy by CTI. Instalacja
Program Lojalnościowy by CTI Instalacja Spis treści 1. Wstęp...3 2. Instalacja skryptów...4 2.1. Tabele...4 2.1.1. Tabela dbo.prlkonfiguracja...5 2.1.2. Tabela dbo.prlmarki...5 2.1.3. Tabela dbo.prlpunkty...5
Bardziej szczegółowoasist Uproszczona procedura migracji danych aplikacji asist przy błędnych ustawieniach zestawu znaków bazy danych Oracle
Uproszczona procedura migracji danych aplikacji asist przy błędnych ustawieniach zestawu znaków bazy danych Oracle Wrocław 2011 Wszelkie prawa zastrzeŝone. Dokument moŝe być reprodukowany lub przechowywany
Bardziej szczegółowoSystemy uczące się Lab 4
Systemy uczące się Lab 4 dr Przemysław Juszczuk Katedra Inżynierii Wiedzy, Uniwersytet Ekonomiczny 26 X 2018 Projekt zaliczeniowy Podstawą zaliczenia ćwiczeń jest indywidualne wykonanie projektu uwzględniającego
Bardziej szczegółowoOdnawialne Źródła Energii I rok. Tutorial PostgreSQL
Tutorial PostgreSQL 1. Instalacja na własnym komputerze: a. Zainstaluj program ze strony: https://www.postgresql.org/download/ Wersja odpowiednia dla systemu operacyjnego Linux, Mac, Windows Przy pierwszym
Bardziej szczegółowoMetody eksploracji danych Laboratorium 2. Weka + Python + regresja
Metody eksploracji danych Laboratorium 2 Weka + Python + regresja KnowledgeFlow KnowledgeFlow pozwala na zdefiniowanie procesu przetwarzania danych Komponenty realizujące poszczególne czynności można konfigurować,
Bardziej szczegółowoKOMISJE WYBORCZE PIT- 2014 EKSPORT E-PITY
BASE SOFT Krystian Balion 41-403 Chełm Śląski Tel. 691 30 80 30 www.basesoft.pl info@basesoft.pl KOMISJE WYBORCZE PIT- 2014 EKSPORT E-PITY INSTALACJA AKTUALIZACJA Wymagana wersja programu minimum 1.2.8.33
Bardziej szczegółowonowe idee nowe inspiracje City Network wersja demonstracyjna
[ nowe idee nowe inspiracje I n n o w a c y j n e s y s t e m y ] t e l e m e t r y c z n e City Network wersja demonstracyjna Z d a l n y o d c z y t w o d o m i e r z y i c i e p o m i e r z y [ nowe
Bardziej szczegółowoJak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych?
Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych? W pliku zalezne_10.sta znajdują się dwie zmienne: czasu biegu przed rozpoczęciem cyklu treningowego (zmienna 1) oraz czasu biegu po zakończeniu
Bardziej szczegółowoZałącznik 1 instrukcje instalacji
Załącznik 1 instrukcje instalacji W poniższym załączniku przedstawione zostaną instrukcje instalacji programów wykorzystanych w trakcie tworzenia aplikacji. Poniższa lista przedstawia spis zamieszczonych
Bardziej szczegółowoOracle Designer. Oracle Designer jest jednym z głównych komponentów pakietu Oracle Developer Suite. Oracle Designer wspiera :
Oracle Designer Oracle Designer jest jednym z głównych komponentów pakietu Oracle Developer Suite. Oracle Designer wspiera : - modelowanie procesów biznesowych - analizę systemu informatycznego - projektowanie
Bardziej szczegółowoInstrukcja konfiguracji programu KS-ASW do pracy w trybie wielopodmiotowym
Instrukcja konfiguracji programu KS-ASW do pracy Strona 1 z 9 Spis treści 1. Wstęp... 3 2. Zasada działania wielopodmiotowości... 3 3. Uruchamianie trybu wielopodmiotowości... 3 4. Dodawanie nowej firmy...
Bardziej szczegółowoProgramowanie komponentowe. Przykład 1 Bezpieczeństwo wg The Java EE 5 Tutorial Autor: Zofia Kruczkiewicz
Programowanie komponentowe Przykład 1 Bezpieczeństwo wg The Java EE 5 Tutorial Autor: Zofia Kruczkiewicz Struktura wykładu 1. Utworzenie użytkowników i ról na serwerze aplikacji Sun Java System Application
Bardziej szczegółowoPracownia internetowa w każdej szkole (edycja Jesień 2007)
Instrukcja numer D2/10_03/Z3 Pracownia internetowa w każdej szkole (edycja Jesień 2007) Opiekun pracowni internetowej cz. 2 ISA Server - miejsca w sieci Internet (D2) Zadanie 3 Automatyczne definiowanie
Bardziej szczegółowoInstrukcja instalacji aplikacji PlanSoft.org
plansoft.org PLANOWANIE ZAJĘĆ, REZERWOWANIE SAL I ZASOBÓW Instrukcja instalacji aplikacji PlanSoft.org Oprogramowanie współpracuje z każdą wersją bazy danych Oracle, włączając darmową wersję XE Edition.
Bardziej szczegółowoDokumentacja instalacyjna i konfiguracyjna Aplikacja ADR. Wersja dokumentu 1.0. Strona 1/9
Dokumentacja instalacyjna i konfiguracyjna Aplikacja ADR Wersja dokumentu 1.0 Strona 1/9 Spis treści 1. Instalacja binariów bazy danych... 3 2. Tworzenie struktury bazy... 5 2. Instalacja aplikacji ADR...
Bardziej szczegółowo