|
Vyučující
|
-
Dobešová Zdena, doc. Ing. Ph.D.
-
Pavlačka Daniel, Mgr.
|
|
Obsah předmětu
|
1. Vymezení problémů analýzy mnohorozměrných dat 2. Vstupní data, typy dat, hrubá filtrace, chybějící údaje, dichotomizace, kategorizace, 3. Analýza hlavních komponent, korespondenční analýza 4. Zjišťování podobností a nepodobností objektů - koeficienty asociace a metriky 5. Klasifikační metody, shlukování hierarchické a nehierarchické, složitost algoritmů 6. Klasifikační rozhodovací stromy 7. Asociační pravidla, frekventované sady, prostorová asociační pravidla 8. Bioinspirované algoritmy, neuronové sítě, SOM 9. Vizuální programování v GIS 10. Časové řad - dekompozice řad 11. Časové řady - predikce
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž)
- Účast na výuce
- 78 hodin za semestr
- Domácí příprava na výuku
- 78 hodin za semestr
|
|
Výstupy z učení
|
Předmět poskytuje základní informace v oblastech přípravy dat, dolování dat, získavání znalostí z dat, analýzy dat a interpretace výsledků. Prezentované teoretické znalosti a postupy budou východiskem pro samostatné experimenty studentů se získáváním znalostí z databází.
Aplikovat znalosti pro řešení komplexního analytického problému, zpracování problému podle zvoleného nebo zadaného tématu.
|
|
Předpoklady
|
Základní znalosti statistických metod a práce s daty.
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Ústní zkouška, Seminární práce, Písemný test
Teoretická a praktická znalost probíraných témat.
|
|
Doporučená literatura
|
-
ČSÚ. (2020). Česko v číslech. Praha.
-
Dobesova, Z. (2019). Discovering association rules of information dissemination about Geoinformatics university study. Springer.
-
Dobesova Z. (2020). PD-28 Visual Programming for GIS Applications, Geographic Information Science & Technology Body of Knowledge BoK. Ithaca, New York.
-
Dobesova, Z., Pinos J. (2019). Using decision trees to predict the likelihood of high school students enrolling for university studies. , Advances in Intelligent Systems and Computing.
-
Hančlová, J., Tvrdý, L. (2003). Úvod do analýzy časových řad. Ekonomická fakulta VŠB-TU Ostrava.
-
Křivý I. (2012). Analýza časových řad. Ostrava.
-
Litschmannová M. (2010). Úvod do analýzy časových řad. VŠB -TU Ostrava.
-
Marek, L. (2015). Prostorové a vícerozměrné statistické analýzy epidemiologických dat. Univerzita Palackého, Olomouc, doktorská práce.
-
Petr P. (2014). Data Mining (1. a 2. část). Univerzita Pardubice.
-
Sankey T. (2017). Statistical Descriptions of Spatial Patterns, In: Shekhar S., Xiong H., Zhou X. (eds) Encyclopedia of GIS. Springer.
-
Šarmanová, J. (2012). Metody analýzy data. Ostrava.
-
Witten IH, Frank F, Hall AH. (2011). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan Kaufmann.
|