| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Information Technology |
| Title in original language |
Datu ieguves modeļu integrācijas iespējas datu analīzes risinājumu sistēmās |
| Title in English |
The Capability of Data Mining Models Integration in Data Analysis Solution Systems |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Pāvels Gončarovs |
| Reviewer |
Mg. sc. ing. Māris Riņģis |
| Abstract |
Mūsdienās aktuāla tēma ir datu ieguves modeļu integrācijas iespējas datu analīzes risinājumu un citās sistēmās. Ar šo problēmu vairāk saskārās uzņēmumi, kuros tiek glabāti lieli datu apjomi un datu analītiķi mēģina pēc iespējas vairāk uzzināt par šiem datiem, atrast to likumsakarību un izmantošanu tālākajos lēmumu pieņemšanas risinājumos.
Darba ietvaros tika izpētītas datu ieguves, datu analīzes metodes, modeļu integrācijas kategorijas, datu ieguves modeļu integrācijas veidi, to pielietošanas, priekšrocību un trūkumu analīze. Tā kā pastāv vairāki integrācijas veidi, tika aplūkoti un izstrādāti katrs no tiem un analizēti biznesa jomas piemērotībai. Darba mērķis ir izpētīt datu ieguves modeļu integrācijas veidus un tos praktiski izstrādāt, lai pēc tam varētu izdarīt secinājumus par šo integrācijas veidu implementēšanas priekšrocībām un trūkumiem.
Balstoties uz publicētām publikācijām pēdējo 5 gadu laikā, var secināt, ka datu ieguves pielietošanas sfēra palielinās un bieži vien tiek pielietota dažādās zinātnes jomās, piemēram, medicīnā. Pievēršot uzmanību modeļa integrācijām, var viegli un ātri pielietot un implementēt datu ieguves modeļus sistēmās un tādējādi atrast jaunas likumsakarības un veikt jaunus atklājumus zinātnē.
Darba praktiskajā daļā ir izstrādāti apskatīto datu ieguves modeļu integrāciju veidi un detalizēti aplūkota integrāciju veidu implementēšana. Izstrādātais darbs apvieno zināšanas par datu ieguves modeļu implementēšanu un adopciju uzņēmumu sistēmās. Šī tēma ir aktuāla gan sistēmu arhitektiem, datu analītiķiem, aktuāriem, programmētājiem, kuriem ir uzdevums ieviest datu ieguvi uzņēmuma sistēmās. Darbā tika detalizēti apskatīts vispārīgais datu ieguves process un tā implementēšana, tādējādi darbu var lietderīgi izmantot arī mācību nolūkos.
Darba apjoms - 57. lpp., 2 tabulas, 44 attēli un 26 literatūras avoti. |
| Keywords |
Datu ieguves modeļi, datu ieguve, modeļu integrācija, PMML, REST API, pakešveida apstrāde |
| Keywords in English |
Data mining, data mining models, data mining model integration, PMML, REST API, batch processing |
| Language |
lv |
| Year |
2018 |
| Date and time of uploading |
29.05.2018 00:33:27 |
