Otkrivanje znanja iz baza podataka

Otkrivanje znanja iz baza podataka

Naziv predmeta
Otkrivanje znanja iz baza podataka
Oznaka predmeta
11228
Semestar
2
Status predmeta
Izborni
ECTS
6
Predavanja
30
Vježbe
30
Samostalni rad
120
Ukupno
180
Nastavnici i suradnici
dr. sc. Goran Klepac
Zdravko Kunić
Zlatan Morić, struč.spec.ing.comp
Siniša Urošev
Cilj predmeta
Upoznati studente s osnova otkrivanja znanja iz baza podataka i osposobiti ih za provođenje jednostavnijih projekata.
Sadržaj
Cilj predmeta je upoznati studente sa tehnikama otkrivanja znajna iz baza podataka (eng. data mining), mogučoj primjeni tehnika otkrivanja znanja iz baza podataka u poslovnoj praksi. Temeljni cilj je ukazati na tipove problema i njihovim mogučnostima rješavanja pomoću metoda otkrivanja znanja iz baza podataka. Kroz predmet će biti prikazani primjeri iz hrvatske prakse u domeni efikasnijeg donošenja strateških taktičkih i operativnih poslovnih odluka, baziranima na rezultatima primjene spomenutih metoda. Studenti će steći vještine analitičkog promišljanja i rješavanja problema iz poslovne prakse primjenom tehnika otkrivanja znanja iz baza podataka poput osmišljavanja i razvoja modela za tržišnu segmentaciju kupaca, analizu prekida ugovornih odnosa, kreiranje modela za sprječavanje prijevara. Studenti će biti osposobljeni za korištenje regresijskih modela, modela stabla odlučivanja, modela klasteriranja u svrhu kreiranja prediktivnih modela za sprečavanje prekida ugovornih odnosa, sprječavanje prevara, te modela za segmentaciju kupaca. Osim toga kroz predmet će studenti savladati osnove pretprocesiranja podataka, metodologije priprema uzoraka podataka za kreiranje modela, te njihovu poslovnu primjenu u procesu donošenja poslovnih odluka. Studenti će dobiti i širi (generalni) pogled na problematiku otkrivanja znanja iz baza podataka (evolutivno procesiranje podataka, analiza vremenskih serija, SNA ) kako bi bili sposobni prepoznati poslovne probleme rješive primjenom tehnika otkrivanja znanja iz baza podataka.
Osnovna literatura:

1. Klepac, Goran ; Panian, Željko: Poslovna inteligencija, Masmedia, Zagreb, 2003, ISBN: 953-157-447-2

2. Klepac, Goran ; Mršić, Leo: Poslovna inteligencija kroz poslovne slučajeve, Liderpress/TimPress, Zagreb, 2006, ISBN: 953-95472-1-0

Preporučena dopunska literatura

1. Data Mining in Public and Private Sectors: Organizational and Government Applications, Antti Syvajarvi (Editor), Jari Stenvall (Editor)

2. Klepac, Goran: Primjena inteligentnih računalnih metoda u menadžmentu, Sinergija, Zagreb, 2001, ISBN: 953-6895-01-3

Minimalni ishodi učenja

  1. Klasificirati tehnike otkrivanja znanja iz baza podataka.
  2. Izračunati analizu relevantnosti atributa za različite tipove ciljnih varijabli.
  3. Ocijeniti primjenjivost data mining metoda za određene tipove problema u različitim problemskim prostorima.
  4. Izabrati adekvatnu metodu za otkrivanje znanja iz baze podataka.

Željeni ishodi učenja

  1. Klasificirati tehnike otkrivanja znanja iz baza podataka i objasniti njihove osnove.
  2. Izračunati i objasniti elemente izračuna analize relevantnosti atributa za različite tipove ciljnih varijabli.
  3. Ocijeniti primjenjivost data mining metoda za određene tipove problema u različitim granama gospodarstva i opravdati primjenu izabrane metode.
  4. Izabrati adekvatnu za otkrivanje znanja iz baze podataka i predložiti model rješenja.