Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę ""Analiza danych"" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-10 z 10
    Tytuł:
    Computer-Intensive Methods in Traffic Safety Research
    Autorzy:
    Harold, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/90673.pdf
    Data publikacji:
    2002
    Wydawca:
    Centralny Instytut Ochrony Pracy
    Tematy:
    data analysis
    errors
    screening
    missing values
    unknown values
    imputation
    data mining
    analiza komputerowa
    komputer
    archiwa
    bezpieczeństwo ruchu drogowego
    analiza danych
    Opis:
    The analysis of traffic safety data archives has improved markedly with the development of procedures that are heavily dependent upon computers. Three such procedures are described here. The first procedure involves using computers to assist in the identification and correction of invalid data. The second procedure makes greater computational demands, and involves using computerized algorithms to fill in the ‘‘gaps’’ that typically occur in archival data when information regarding key variables is not available. The third and most computer-intensive procedure involves using data mining techniques to search archives for interesting and important relationships between variables. These procedures are illustrated using examples from data archives that describe the characteristics of traffic accidents in the USA and Australia.
    Źródło:
    International Journal of Occupational Safety and Ergonomics; 2002, 8, 3; 353-363
    1080-3548
    Pojawia się w:
    International Journal of Occupational Safety and Ergonomics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of selected Data Mining methods to machinery operation
    Zastosowania wybranych metod Data Mining w eksploatacji maszyn
    Autorzy:
    Gibiec, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327756.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    maszyna
    eksploatacja
    stan techniczny
    data mining
    analiza danych
    machine
    diagnostics
    technical condition
    data analysis
    Opis:
    In this research an example of selected Data Mining techniques application to mining cutterloader exploitation and service planning was presented. Information, concerning a type of machine failure or execution of servicing activity, recorded in servicing protocols, was used. Early information about the range of expected service is essential for optimization of schedule of services and contents of spare parts stockroom. In this research, forecasting of the maintenance activities range was analyzed. Also the identification of sequence of activities performed during following machine stoppages was performed. Such information makes it possible to increase the reliability of maintenance due to conducting services of several parts during the same break in exploitation. For these purposes algorithms of sequence and link analyses were used.
    W pracy przedstawiono przykład wykorzystania wybranych technik Data Mining do wspomagania eksploatacji górniczego kombajnu ścianowego. Wykorzystano informacje o rodzaju uszkodzenia lub wykonanej czynności serwisowej zawarte w protokołach serwisowych sporządzanych przez służby utrzymania ruchu. Ponieważ wczesna informacja o zakresie serwisu pomaga w lepszym jego zaplanowaniu oraz daje możliwość optymalizacji stanów magazynowych części zamiennych, w pracy przeanalizowano możliwość przewidywania zakresu czynności utrzymaniowych. Dokonano także identyfikacji sekwencji następujących po sobie czynności wykonywanych podczas kolejnych zatrzymań maszyny. Ich znajomość umożliwia obniżenie kosztów utrzymania poprzez wykonanie serwisu kilku elementów podczas jednego postoju. Do tych zastosowań wykorzystano metody analizy połączeń i sekwencji.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2009, 3(51); 69-72
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Using temporal process model to recover lost data
    Użycie modelu temporalnego w celu odzyskania utraconych danych
    Autorzy:
    Rybak, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/341177.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    dane temporalne
    dane przestrzenne
    analiza danych
    odzyskiwanie danych
    temporal data
    spatial data
    data mining
    data recovery
    Opis:
    Article describes data gathered during 23rd Chaos Communication Congress held in Berlin in December 2006. It presents characteristics of data set describing movements of participants in conference venue and errors present in it. The main part of article is description of attempts of recovering lost data, problems with it, and how different information present in data set can help with restoring lost parts. To recover lost data spatial dependencies and temporal model of Sputnik system were used.
    Artykuł przedstawia dane zgromadzone podczas konferencji Chaos Communication Congress która odbyła się w grudniu 2006r. w Berlinie. Dane pochodzą z systemu Sputnik który monitorował ruch uczestników konferencji. Pierwszy rozdział to krótka prezentacja danych oraz obecnych w nich błędów. Główną część artykułu stanowi opis prób odzyskania danych, które zostały utracone na skutek błędu w oprogramowaniu systemu Sputnik. Opisane są sposoby odzyskiwania tych danych oraz ich rezultaty. Do odzyskania został użyty temporalny model działania systemu oraz zależności przestrzenne obecne w danych.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2008, 3; 111-127
    1644-0331
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Techniki eksploracji danych w zagadnieniach eksploatacji górniczej złóż węgla kamiennego
    Data exploratory techniques in hard coal mining problems
    Autorzy:
    Brzychczy, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/350084.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    analiza danych
    eksploracja danych
    eksploatacja górnicza
    węgiel kamienny
    data analysis
    data mining
    hard coal mining
    Opis:
    Artykuł prezentuje przegląd propozycji wykorzystania technik analizy danych w zagadnieniach eksploatacji górniczej. W pracy opisano proces eksploracji danych. Scharakteryzowano atrybuty danych oraz podano przykłady technik analizy danych w przypadku konkretnych zadań eksploracji. Podkreślono również istotną rolę modelu eksploracji danych, który można utworzyć na podstawie znanych już metodologii. W pracy zaprezentowano pokrótce metody Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) oraz SEMMA opracowaną w SAS Institute. W kolejnej części artykułu przedstawiono przykłady zastosowania wybranych technik eksploracji danych w analizie elementów procesu eksploatacji górniczej w postaci: regresji liniowej, sieci neuronowych, drzew decyzyjnych, algorytmów grupowania oraz reguł asocjacyjnych. Całość zakończono podsumowaniem, w którym zwrócono uwagę na potrzebę znajomości technik eksploracji danych dostępnych w popularnym oprogramowaniu, aby móc je właściwie wykorzystać do analizowanych zagadnień.
    The paper presents a review of data mining techniques applied to the mining process issues. At the beginning, the need of knowledge discovery is described and the characteristic of data according to the mining process of deposit are given. The importance of information in management of the mining process was emphasized. In the continuation, process of data exploration was described. Attributes of data were characterized as well as the examples of data analysis techniques according to the formulated exploration tasks. The data exploratory model could be created on the basis of the wide know methodologies. In the paper two methodologies were presented: Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) and SEMMA evolved in SAS Institute. In the continuation, examples of the selected exploratory techniques in analysis of the hard coal mining process elements are presented. The following techniques are described: linear regression, neural networks, decision trees, clustering algorithms and association rules. Described techniques were applied to problems such as: methane threat prognosis, longwall gates compression, analysis of longwall equipment, analysis of longwall gate equipment and research on similarity of mining excavations.
    Źródło:
    Górnictwo i Geoinżynieria; 2009, 33, 3; 65-77
    1732-6702
    Pojawia się w:
    Górnictwo i Geoinżynieria
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A complete gradient clustering algorithm formed with kernel estimators
    Autorzy:
    Kulczycki, P.
    Charytanowicz, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/907781.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    analiza danych
    eksploracja danych
    grupowanie
    metoda statystyczna
    estymacja jądrowa
    obliczenia numeryczne
    data analysis
    data mining
    clustering
    gradient procedures
    nonparametric statistical methods
    kernel estimators
    numerical calculations
    Opis:
    The aim of this paper is to provide a gradient clustering algorithm in its complete form, suitable for direct use without requiring a deeper statistical knowledge. The values of all parameters are effectively calculated using optimizing procedures. Moreover, an illustrative analysis of the meaning of particular parameters is shown, followed by the effects resulting from possible modifications with respect to their primarily assigned optimal values. The proposed algorithm does not demand strict assumptions regarding the desired number of clusters, which allows the obtained number to be better suited to a real data structure. Moreover, a feature specific to it is the possibility to influence the proportion between the number of clusters in areas where data elements are dense as opposed to their sparse regions. Finally, the algorithm-by the detection of one-element clusters-allows identifying atypical elements, which enables their elimination or possible designation to bigger clusters, thus increasing the homogeneity of the data set.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2010, 20, 1; 123-134
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza danych ze stacji kontroli pojazdów za pomocą programu STATISTICA Data Miner
    Analysis of data from vehicle inspection station using the STATISTICA Data Miner application
    Autorzy:
    Klimkiewicz, M.
    Molenda., M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/289916.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    kontrola okresowa
    pojazd
    data mining
    diagnostyka
    routine inspection
    vehicle
    diagnostics
    Opis:
    W artykule zaprezentowano możliwości jakie daje wykorzystanie programu STATISTICA Data Miner firmy StatSoft w przeprowadzaniu analizy dużych zbiorów danych na przykładzie eksploracji danych gromadzonych w czasie kontroli okresowej pojazdów. Otrzymane wyniki pozwoliły na dokonanie ogólnej charakterystyki kontrolowanych pojazdów. Dokonano klasyfikacji pojazdów pod kątem popularności marek, modeli, oraz ich usterkowości.
    The article presents potential of using the STATISTICA Data Miner application from StatSoft to carry out analyses of large data sets on the example of exploring data being acquired during routine inspection of vehicles. Obtained results allowed to make general characteristic of inspected vehicles. The vehicles were classified according to popularity of makes, models, and their defect rates.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2008, R. 12, nr 11(109), 11(109); 135-141
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zbiory przybliżone i możliwości ich wykorzystania w leśnictwie
    Rough sets and the possibility of their use in forestry
    Autorzy:
    Tracz, W.
    Mozgawa, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/991707.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Leśne
    Tematy:
    teoria zbiorow przyblizonych
    wykorzystanie
    lesnictwo
    analiza danych
    procesy decyzyjne
    rough sets
    uncertainty
    vagueness
    data mining
    decision making process
    gis
    Opis:
    The need for effective management of uncertainty and incomplete information is the main factor of interest in the rough set theory and multi−use methods of analysis based on this theory, both in scientific research and in solving practical problems. Rough sets can be used for processing of both non spatial and spatial data. Five areas of application of rough set in decision−support systems in forestry and forest research are presented in the study. The example of using rough sets methods for data processing in order to determine cause−effect relationships and making classification is also presented.
    Źródło:
    Sylwan; 2013, 157, 06; 425-433
    0039-7660
    Pojawia się w:
    Sylwan
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Przegląd zastosowań analizy text miningowej
    Overview of uses text mining analysis
    Autorzy:
    Gładysz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/311433.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
    Tematy:
    dokument tekstowy
    eksploracja danych tekstowych
    text mining
    data mining
    analiza danych tekstowych
    przetwarzanie informacji
    wyszukiwanie informacji
    tłumaczenie automatyczne
    nadmiar informacji
    business intelligence
    information retrieval
    data processing
    document similarity
    machine translation
    information overload
    Opis:
    W artykule omówiona została eksploracyjna analiza danych tekstowych ze szczególnym naciskiem na zastosowania analizy text miningowej. We współczesnym świecie istnieje wiele różnych branż biznesowych w których pracownicy stykają się z nadmiarem napływających informacji. Rozwój społeczeństwa informacyjnego oraz technologii informatycznych pociągnął za sobą w sposób naturalny powstanie zautomatyzowanych systemów wspomagających wyszukiwanie i porządkowanie informacji. Techniki text miningu znajdują coraz większe zastosowanie, zaś szeroki przegląd zastosowań wraz ze wskazaniem praktycznym możliwości zastosowania analizy text miningowej został dogłębnie omówiony w artykule.
    The article discussed the text mining with particular emphasis on the use of text mining analysis. In the modern world there are many different business industries where workers are in contact with an excess of incoming information. The development of the information society and information technology entailed a natural rise of automated systems to support search and organize information. Text mining techniques are increasingly applied, and a broad overview of applications, together with an indication of the practical possibilities of the use of text mining analysis has been thoroughly discussed in the article.
    Źródło:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2016, 17, 12; 1742-1746
    1509-5878
    2450-7725
    Pojawia się w:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie technik Data Mining do odkrywania relacji diagnostycznych w danych opisujących przebieg historii eksploatacji maszyn
    Data Mining techniques application to diagnostic relations discovering in historic data of machinery exploitation
    Autorzy:
    Gibiec, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/329144.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    relacje diagnostyczne
    klasyfikacja stanu technicznego
    data mining
    analiza danych
    diagnostic relations
    technical condition classification
    data analyses
    Opis:
    W pracy przedstawiono przykład wykorzystania wybranych technik Data Mining do odkrywania relacji diagnostycznych w danych z rejestratora przebiegu eksploatacji górniczego kombajnu ścianowego. Wykorzystując metody grupowania określono ilość grup w danych oraz zweryfikowano ich związek ze stanem technicznym urządzenia na podstawie protokołów serwisowych. Zbudowano modele klasyfikujące wyróżnione stany techniczne urządzenia wykorzystując metody drzew klasyfikujących. Analizując działanie mechanizmu klasyfikującego drzew w postaci reguł odkryto relacje diagnostyczne opisujące przyczyny zmian stanu technicznego rozważanego urządzenia.
    In this research an example of Data Mining techniques application to diagnostic relations discovering from data recorder of exploitation parameters of mining cutter-loader was presented. Using clustering methods the number of clusters in data was determined. Their correlations with technical condition of machinery was verified basing on servicing documentation. Classification trees methods were used to build models classifying listed technical conditions. Performance of their classification system in form of rules was investigated. Basing on these rules diagnostic relations describing reasons of technical condition changes were discovered.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2007, 3(43); 65-70
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Narzędzia Business Intelligence dedykowane do analityki big data
    Business Intelligence tools dedicated to big data analytics
    Autorzy:
    Zabroń, Mariusz
    Wołoszyn, Jacek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/28394709.pdf
    Data publikacji:
    2023-11
    Wydawca:
    Uniwersytet Rzeszowski
    Tematy:
    raportowanie
    analiza danych
    predykcja
    eksploracja danych
    sztuczna inteligencja
    reporting
    data analysis
    prediction
    data mining
    artificial intelligence
    Opis:
    W dobie transformacji cyfrowej przedsiębiorstw, sprawna analityka biznesowa staje się koniecznością. Zastosowanie odpowiednich systemów informatycznych dedykowanych do tych operacji może sprawić, że podejmowanie decyzji biznesowych stanie się szybkie, proste i trafne. W niniejszym opracowaniu opisano szereg zagadnień związanych z terminem „Business Intelligence” (BI). Wyjaśniono kwestię samego pojęcia, a także przedstawiono dedykowane do tego narzędzia wraz z rozwiązaniami opartymi na elementach sztucznej inteligencji. Podstawowe rozważania dotyczą opisu narzędzi informatycznych dedykowanych analizie danych biznesowych, może być doskonałym punktem wyjścia do szczegółowych rozważań w tej dziedzinie.
    In the era of digital transformation of enterprises, efficient business analytics is becoming a necessity. The use of appropriate IT systems dedicated to these operations can make making business decisions fast, simple and accurate. This paper describes a number of issues related to the term “Business Intelligence” (BI). The issue of the concept it self was explained, as well as dedicated tools were presented along with solutions based on elements of artificial intelligence. Basic consideration and description of IT tools dedicated to business data analysis can be an excellent starting point for detailed considerations in this field.
    Źródło:
    Dydaktyka informatyki; 2023, 18, 18; 185-193
    2083-3156
    2543-9847
    Pojawia się w:
    Dydaktyka informatyki
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-10 z 10

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies