Slajdy

(1)

!"

#

$

%

&

' '

(

)

!'

$

%

) #

$

&

#

$

& *#$

' # !

+

,

*

+-

.!' ' $.

*

+

' #/

+

$

+

*

+

+ +

+

+ $

+

0"

1 2 _. _{+ '} _$ ₊ 1 3 * . ' ' $ + $ !

45' /$

$

+

'

$

,6

&789:; " !

* < =

> $ !

=

*

+%

7 ?

" +

+-$

@*

+A

'

' $B

8 ' ' !

? !

A

#

/

.

$

#000B

= +

* .

+

C

# +D E +"

F # ! + * + G ' 9

# +

E +"

7 # ! $ # + $ #$ ! # ! + 9

# +H E +"

7 9 ' $ # +A I E # #88 J 000B # ! E 9

8 2 E +K * "

$ + + $ #$ # * + 4 * * ' '6 D

!

(2)

" # #

L #

+

' $

!

L # ? $ $ ? # !$ # $ # ' ' ! + ' $ ! 000 L # ? $ & $ # . # ! / # ! # ' * ! ' '

G

' '

M I $ A ' ! $ B # +' +A *$ B0 G # ' ' $ ' > $ ! H

$

%

N .

+

# %

M ! + ' # * ' # . $ >

#

$

@ #O< A$ #B # . . + !? ', * $ + $ " ' +. ' '.* ' , # ' 000

8 /#

'

?

#

. "

0 & ! ? # $ = ( 0

F

=

#

L' ! ! A # !B $ , = $ . & ! ' ! ! ! > $ ! 2

$

%

&!

& ># #

F# !

*,

A #'

#* #' > !B

G

> !

* #

.

G

>

.

# .=

+

#

.

'?

!

#

+ #

.

G> $ !

' $ !

?

# #

%

@ ' ' = ' ' $ + * ( + $ # + ' ' + + # $ ! 000 ' ++' + $ # ' + $ . + ( ' ( + $ $ * + + ( & " P* ' $ + " ! # . ? ? * & , " ! ! + ' ! , AP M ' Q'R #) $ '; > $ B P* $ " ! 4 >'! # +6 ! . , . $ !? + ', ' < ? ! + ! .

# #

%

!

/

+# ($

+

L ' # #+G' ) $$ '' /< # A ' , /< $ LP B0

! ' '

#>

+

# $. #> +" $ $. ' ( $ 0 L # ! ', . !? $?0 9 '+M # $ ' $. . . ,' ' *? $ !?A #0 $. B $ #$ # ' ' 0

;$

L # ' !? = HS ' $ # + ', + . 0

'

# #

G9 L J # ' ' $ . # 9LA*# ' ' > #B * , ' < $ = T F ' $

L'

$

5&: & #$ 8*' J ' $ ? $

G

*

>

EL

G9 >EL ' ' ! # $ $ # # . ', ' *. ' + $ ! + > ! # . + + (0 L # ! ', > /<$ # ' !, + *' $ ! +0

(3)

(

#

$

1 +

J

'' > ' J

E

J # $ #

J

'#

#

# ' >#A

'

B

> $

'> $

#

* ' '

DANE _MININGDATA WZORCE

(

#

!

L#

"

)

4 $

6 !'

/ ?

?%

0

)

!'

$

%

G

#

(

' $

I

'

I

$

# A$

B

$

:#*

'

C

)

*+

LML G G U" + J J '' > ' J " E J # $ # J '# ## ' ># > $ ' > $ * ' ' !"#$%& * # " @ $ E 0 $ '? * < ' 8 # A ' !? B P= " ' !? + +A #!? $ ' $ / B" $ / 1 % D

$#

#

&

' ! ! !

"

!" !" #

&

+

'

"

'

! .

+

!

? +

,

! !" $ !" $ " % $ " #&'()* % % . != =? $ ' $ + $ !$ / DC $ !? = ! # != =?' $ + $ !$ / , ' ! = D $ . ' !? ! = ! = # !? .

wiek lat prawo kolor poj. moc razem kierowcy jazdy pojazdu silnika szkody --- --- --- --- ---42 24 biały 1610 100 0 19 1 czerwony 650 24 2500 28 4 czerwony 1100 40 0 41 20 czarny 1800 130 0 21 3 czerwony 650 24 1300 20 1 niebieski 650 24 0

, *

H " ! $ $ " # )+ %

transakcja produkt dzie cena --- --- --- ---1 pizza sobota 48,40 1 mleko sobota 2,80 1 chleb sobota 1,50 2 piwo wtorek 16,20 2 orzeszki wtorek 8,50 3 chleb sobota 1,50 3 orzeszki sobota 25,50 3 piwo sobota 32,40

, *

!

(4)

2

(

# #

#%

# %

-'

0

4 ! , 6"

!'

' !

?

!/#"

5' $ # & + +A ' B & !# = 8 # #* + . = + * <

8*

' *

$

"

8* /<" ' ' ' . 0 0 ' > 000 * /<" , = 0 0 # /< /< /< 0

#

.

-' -' +

. "

=

/< *#

0 L' ! !

#' > ! #'

#

' !

? +

. "

*#$

$ # !0

7.=

$

"

' ' + . - ># !0 8 $ # ! # $ A#*+ ' B

/ .

#

@ $ *#$ ! " . # * ! P # ? # !, +" A' # ! +B ) ' ', +" A ' $ ' D S ' VB 7 ! '> $ ! +" @ #O< = * ! $ . ! *. + , $ #' > ! ! ' ! ! #' 000 *. # $. ' ( )** " ' . $ #0 8 . ! . " # ! '> $ ! ' *, + . 000 @ ' ' !

0 # ##'

U yteczno we wspieraniu procesu podejmowania decyzji businessowych U ytkownik Analityk businessowy Analiza danych DBA Podejmowanie decyzji Prezentacja danych Techniki wizualizacji Data Mining Odkrywanie inf. i wiedzy

Exploaracja danych

OLAP, MDA Analiza statystyczna, raportowanie, ...

Hurtownia/giełda danych ródło danyc

Dokumenty, pliki danych, dostawca danych, system baz danych, OLTP

$

##

.

Hurtownie danych

Czyszczenie i

integracja danych Filtracja

Bazy danych

(5)

C

1

2

3 -7 # ! *

+

9 +

' ! +

@

'

9 $

> $ !"

48*! E

6 4 *! E #

#

6

9 # 9

'

$

#

#$

#

'

*

+

D

4 *

8 '

!

,<" +

!

'

$

!

L' ! !"

# !

/<

F#' > !

!

)#'

A

#

'

(B

L #

!

? .

L #

# !

7 !

#

'

!

'

/ 000

G

$

#

'

!

%

#

!

"

#"

$

!

%

&

"

H

#

F#' > !

7 '!

U

A #'

B

8 ' ! !

8 '

!

8 +

'

$

+ #(

2

#5

#

, $ +>

!

# / "

8 '

$

&

! $

$

7.=

'

.=

#' > !

7 ! *

+

7 !

+

=

+

7 !

' '

(

6 !

F

*

!

'

(6)

7 J zyk (logiczny) u yty do opisywania wydobywanych

wzorców

; ' # !

+

!

,/ !

' !"

# ! ' AVB

#

'

$

.

'

$

#

M

*

'

<

$

.

#*$

#

A

!

*

!

B

+ =

$

' $ # !

?

$ # !

!

7 ' ! !

#

A

0 '

B

+A)97

'

+*

E

$

!

?

> !

#

/

#

* *#'

! #=

/ A'

9 ' ' B E = '

>

.

Dochód

debet

x

o

C

8 #5

Income

Debet

x

o

nie

po yczka

D

#

Income

Debet

x

o

Regression line

(7)

( #

dochód

Debt

x

o

H

9 .

: !

Income

Debt

x

o

No Loan

Loan

t

2

;

#5

Income

Debt

x

o

No Loan

Loan

;

,# #%#

Income

Debt

x

o

Loan

No Loan

# #

9 .

F =

+

' !

#

+

*#$.

M

/<

#

/

'> $

*#$

A

*

B

$ !' =

$

*

!'

'

V

;

pasuj do

przestrzeni

wielo-wymiarowej

danych opisanych

atrybutami ró nych typów

nie pasuj do

danych, w których podział

jest wyznaczony przez

wielomian drugiego rz du

(8)

/ .

#

!

=

$

8 .= + . + G ! ' .= + $ + *' ! & ! ' ! 5, (A $ !B ' ' $ $ $ 8 ' # ! . ' $ $ # 8 . " *#$ ! /<

8'?

' #

# /<

;> /< ' # # /< # $. $ ( . # + ' . * = + $ # +

/ .

&!

7.=

/<

.

+

8*' # ! + = + . + 8 .= +* + #* # ' ' $ > $ !A 0 B

@ ' '

@ ' ' ! " , $ # ' .# + G # ' ' $ ( ' $ !$ ! & *#$ ! ! ' !? ? ? )+ * (' + # /< /<0 C

0

5

0 50 0 F $* 0 F >$ 0 0 U0 & ' E + 0 50 R # 0 LLLG GM& '' 22 0 0 0 9 U0 : >>A # B ! 0 P0 0 R U0 & ' E + &0 $ + 70 P + ' $ LLLG GM& '' 22D0 " #$ ##0 :0 & # ' L0 A B D F > ! ' '$ " $ F A GUF $ $* ) 78 B" ) > '" F + ' ' + '&F &LF 0 5 #" F # ' J * ' > # A GU 8 $ $* ) 78 B" ) > '" L) E GU 8 L) E&8 W: 9 G) ; ; 9ML RLL 5 #'" L) EM8 50 L) G;;;EMF ; 5GG 0 LG + : " ) > '" + # LLLG G5)LG 0 5 #'" + : L > #G## 0 ' '" ) > '" 5 0 0 5 #'" L #' >' ' ' 0 W' # " ) > '" ) G 0 5 #'" G;;;M '0 J' # $ + ' 0 ' $ ;FL 0 '0 0 0 $# F # ' J '" + " 0 '0 $ F0 M+ # + " 0 + # 0 $ M+ + " '0*+ $0 0 3 M+ 0+$#