Εμφάνιση απλής εγγραφής

dc.contributor.advisorΘεοδωρίδης, Ιωάννης
dc.contributor.authorΑδαμόπουλος, Γεώργιος
dc.date.accessioned2017-12-18T12:40:18Z
dc.date.available2017-12-18T12:40:18Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttps://dione.lib.unipi.gr/xmlui/handle/unipi/10322
dc.description.abstractΈνα "Σύστημα Υποστήριξης Αποφάσεων (ΣΥΑ)" είναι ένα είδος πληροφοριακού συστήματος, το οποίο υποστηρίζει τη λήψη αποφάσεων σε επιχειρήσεις και οργανισμούς. Ένα ΣΥΑ έχει σκοπό να βοηθήσει τους αποφασίζοντες να συγκεντρώσουν χρήσιμες πληροφορίες μέσα από ένα συνδυασμό δεδομένων, εγγράφων, προσωπικής γνώσης, ή να βοηθήσει τα επιχειρηματικά μοντέλα να αναγνωρίσουν και να λύσουν προβλήματα και να πάρουν αποφάσεις. Στην εποχή μας ο όγκος των δεδομένων είναι τεράστιος και αυξάνεται με ραγδαίους ρυθμούς. Το γεγονός αυτό έφερε σαν αποτέλεσμα την ανάπτυξη καινούριων τεχνολογιών και εργαλείων για την διαχείρισή τους, όπως η εξόρυξη δεδομένων. Η εξόρυξη δεδομένων συνίσταται στην ανακάλυψη ενδιαφερόντων τάσεων ή προτύπων σχημάτων μέσα σε μεγάλα σύνολα δεδομένων, με σκοπό να καθοδηγήσει αποφάσεις σχετικές με μελλοντικές δραστηριότητες. Η παρούσα διπλωματική εργασία παρουσιάζει την ανάλυση τέτοιων δεδομένων χρησιμοποιώντας κατανεμημένες τεχνολογίες διαχείρισης δεδομένων και συγκεκριμένα το εργαλείο Spark Mllib (Machine learning library) με στόχο την ορθή λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων . Θα αναπτυχθούν σε θεωρητικό επίπεδο έννοιες όπως επιχειρηματική νοημοσύνη (Business intelligence), μεγάλα δεδομένα (Big data), εξόρυξη γνώσης (Data mining), αποθήκη δεδομένων (Data Warehouses) και η διαδικασία ανάλυσης που θα ακολουθηθεί. Θα αντληθούν πραγματικά δεδομένα απο κάποια εταιρεία στα οποία, αφού γίνει καθαρισμός, κατάλληλη προ‐ επεξεργασία, ελάττωση τους και μετασχηματισμοί, θα εφαρμοσθούν αλγόριθμοι κατηγοριοποίησης (classification) και ομαδοποίησης (clustering). Σκοπός αυτής της διαδικασίας είναι η ανακάλυψη γνώσης μέσα από την μελέτη διάφορων προτύπων (patterns) που θα προκύψουν από την ανάλυσή μας. Στην συνέχεια θα γίνουν προτάσεις εφαρμογής αυτής της γνώσης και θα αναλυθούν τα συμπεράσματα- αποτελέσματα.el
dc.format.extent59el
dc.language.isoelel
dc.publisherΠανεπιστήμιο Πειραιώςel
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Διεθνές*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.titleΕξόρυξη γνώσης από δεδομένα μεταφορικής αλυσίδας - πειραματισμός με το εργαλείο Spark MLlibel
dc.typeMaster Thesisel
dc.contributor.departmentΣχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών. Τμήμα Πληροφορικήςel
dc.contributor.masterΠροηγμένα Συστήματα Πληροφορικήςel
dc.subject.keywordΣυστήματα υποστήριξης αποφάσεωνel
dc.subject.keywordΕξόρυξη δεδομένωνel
dc.subject.keywordΜηχανική μάθησηel
dc.subject.keywordΑλγόριθμοιel
dc.subject.keywordΜεταφορικές εταιρείεςel
dc.subject.keywordBig datael
dc.subject.keywordMachine Learning Library (MLlib)el
dc.subject.keywordSparkel
dc.subject.keywordDecision treesel
dc.subject.keywordData cleaningel


Αρχεία σε αυτό το τεκμήριο

Thumbnail

Αυτό το τεκμήριο εμφανίζεται στις ακόλουθες συλλογές

Εμφάνιση απλής εγγραφής

Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Διεθνές
Εκτός από όπου διευκρινίζεται διαφορετικά, το τεκμήριο διανέμεται με την ακόλουθη άδεια:
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Διεθνές

Βιβλιοθήκη Πανεπιστημίου Πειραιώς
Επικοινωνήστε μαζί μας
Στείλτε μας τα σχόλιά σας
Created by ELiDOC
Η δημιουργία κι ο εμπλουτισμός του Ιδρυματικού Αποθετηρίου "Διώνη", έγιναν στο πλαίσιο του Έργου «Υπηρεσία Ιδρυματικού Αποθετηρίου και Ψηφιακής Βιβλιοθήκης» της πράξης «Ψηφιακές υπηρεσίες ανοιχτής πρόσβασης της βιβλιοθήκης του Πανεπιστημίου Πειραιώς»