Pristatomas duomenų gavybos ir grupavimo naudojimas paplitusiose sistemose bei sukurtas IT žinių portalo statistikos prototipas duomenų saugojimui, analizei ir peržiūrai atlikti. Siūlomas statistikos modulis duomenų saugykloje periodiškais laiko momentais vykdantis duomenų transformacijas. Portale prieinami statistiniai duomenys gali būti grupuoti. Sugrupuotą informaciją pateikus grafiškai, duomenys gali būti interpretuojami ir stebimi veiklos mastai. Panašių objektų grupėms išskirti pritaikytas vienas iš žinomiausių duomenų grupavimo metodų – lygiagretusis k-vidurkių metodas. / Presented data mining methods and clustering usage in current statistical systems and created statistics module prototype for data storage, analysis and visualization for IT knowledge portal. In suggested statistics prototype database periodical data transformations are performed. Statistical data accessed in portal can be clustered. Clustered information represented graphically may serve for interpreting information when trends may be noticed. One of the best known data clustering methods – parallel k-means method – is adapted for separating similar data clusters.
Identifer | oai:union.ndltd.org:LABT_ETD/oai:elaba.lt:LT-eLABa-0001:E.02~2007~D_20070816_143545-16583 |
Date | 16 August 2007 |
Creators | Ruzgys, Martynas |
Contributors | Stulpinas, Raimundas, Motiejūnas, Kęstutis, Bareiša, Eduardas, Butleris, Rimantas, Kazanavičius, Egidijus, Tomkevičius, Arūnas, Šeinauskas, Rimantas, Štuikys, Vytautas, Pilkauskas, Vytautas, Kaunas University of Technology |
Publisher | Lithuanian Academic Libraries Network (LABT), Kaunas University of Technology |
Source Sets | Lithuanian ETD submission system |
Language | Lithuanian |
Detected Language | Unknown |
Type | Master thesis |
Format | application/pdf |
Source | http://vddb.library.lt/obj/LT-eLABa-0001:E.02~2007~D_20070816_143545-16583 |
Rights | Unrestricted |
Page generated in 0.0022 seconds