Identyfikatory
Warianty tytułu
Zintegrowana symulacja w eksploracji danych
Języki publikacji
Abstrakty
This article describes a way to integrate a simulation into a data mining technology, particularly with respect to CRISP-DM standard. Aim of this approach is to enable data mining in various cases, when available data do not meet all the requirements for data mining analysis. Solution is primarily tied to manufacturing companies environment, where there are many processes, that can be simulated, and thus the acquisition of sufficient volume of data for further analysis is possible.
W artykule opisano sposób integracji oprogramowania symulacyjnego z technologią eksploracji danych, z szczególnym uwzględnieniem standardu CRISP-DM. Celem takiego podejścia jest pozyskanie danych w przypadkach, gdy dostępne dane nie spełniają wszystkich wymagań związanych z analizą w systemie eksploracji danych. Zaproponowane rozwiązanie jest przede wszystkim związane z praktyką produkcyjną, gdzie realizowanych jest wiele procesów, które można komputerowo zasymulować, a tym samym można pozyskać wystarczające ilości danych do dalszych analiz.
Słowa kluczowe
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
8--12
Opis fizyczny
Bibliogr. 11 poz.
Twórcy
autor
- Žilinská univerzita v Žiline Strojnícka Fakulta Katedra priemyselného inžinierstva
autor
- Žilinská univerzita v Žiline Strojnícka Fakulta Katedra priemyselného inžinierstva
Bibliografia
- [1] Horak F., Bubeník P., Optimalizácia veľkosti výrobnej dávky v tlakovom výrobnom systéme aplikáciou získaných znalostí = (Batch size optimization in push production system by application of acquired knowledge). “Transfer inovácií” [elektronický zdroj]: internetový časopis o inováciách v priemysle. Č. 26, Available Online: http://www.sjf.tuke.sk/transferinovacii/pages/archiv/transfer/26-2013/pdf/182-185.pdf.
- [2] Horak F., Bubeník P., Získanie znalostí z ťahového výrobného systému prostredníctvom metód dolovania dát s využitím simulácie. Průmyslové inženýrství 2013: mezinárodní studentská vědecká konference 3-4 října 2013, Valtice: sborník příspěvků. – Plzeň: SmartMotion, 2013, s. 33-36.
- [3] IBM SPSS Modeler CRISP-DM Guide. 2011, Available Online: ftp://ftp.software.ibm.com/software/analytics/spss/documentation/modeler/14.2/en/CRISP_DM.pdf.
- [4] Ismail R., Data Mining In Production Planning and Scheduling: A Review. 2nd Conference on Data Mining and Optimization 27-28 October 2009, Selangor, Malaysia. Available Online: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=5341895.
- [5] Kadav A., Kawale J., Mitra P., Data Mining Standards. DataMiningGrid, 2003. Available Online: http://www.datamininggrid.org/wdat/works/att/standard01.content.08439.pdf.
- [6] Mueller A., Machine Learning Cheat Sheet (for scikit-learn). 2013. Available Online: http://peekaboo-vision.blogspot.sk/2013/01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html.
- [7] O'kane J., Spenceley J., Taylor R., Simulation as an essential tool for advanced manufacturing technology problems.” Journal of Materials Processing Technology” 2000, No. 107, pp. 412-424.
- [8] Pyle D., Systems, Simulation and Data Mining. 2003, Available Online: http://www.iseesystems.com/community/connector/Zine/july-august_2003/pyle.html.
- [9] Robinson S., The Application of Computer Simulation in Manufacturing. “Integrated Manufacturing Systems”, Vol. 4, Iss: 4, pp. 18-23. Available Online: http://www.emeraldinsight.com/doi/abs/10.1108/09576069310044628.
- [10] Sharma M., Data Mining: A Literature Survey. “International Journal of Emerging Research in Management & Technology”, 2014, Vol. 3, No. 2, Available Online: http://www.ermt.net/docs/papers/Volume_3/2_February2014/V3N2-121.pdf.
- [11] De Ville B., Microsoft Data Mining: Integrated Business Intelligence for E-Commerce and Knowledge Management. Digital Press, 2001.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-7d689697-3bea-4902-8d01-ab1b1255d753