| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Primerjalna analiza orodij za rudarjenje podatkov : diplomsko delo
Avtorji:ID Skenderska, Katerina (Avtor)
ID Nemec Zlatolas, Lili (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Perša, Tomi (Komentor)
Datoteke:.pdf UN_Skenderska_Katerina_2025.pdf (1,58 MB)
MD5: EB9622A296DFC42B6A0EAC2AE0BD38B0
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Diplomska naloga se osredotoča na analizo odprtokodnih orodij za podatkovno rudarjenje z namenom oceniti njihove funkcionalnosti, zmogljivosti in primernosti za različne naloge. Delo zajema priljubljena orodja, kot so, KNIME, Orange in WEKA, ter analizira njihove lastnosti, uporabniško prijaznost, skalabilnost in podprte algoritme. Cilj raziskave je s primerjavo zagotoviti jasno razumevanje prednosti in omejitev posameznih orodij ter pomagati uporabnikom pri izbiri optimalne rešitve za specifične potrebe podatkovnega rudarjenja. Analiza temelji na merilih, kot so zmogljivost predobdelave podatkov, tehnike modeliranja in vizualizacijske možnosti. Rezultati ponujajo praktične vpoglede za raziskovalce in strokovnjake, ki iščejo ustrezno odprtokodno orodje za podatkovno rudarjenje v okviru svojih projektov.
Ključne besede:podatkovno rudarjenje, analiza podatkov, orodja, WEKA, KNIME, Orange
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[K. Skenderska]
Leto izida:2025
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (IX, 35 str.))
PID:20.500.12556/DKUM-94725 Novo okno
UDK:004.62(043.2)
COBISS.SI-ID:255141891 Novo okno
Datum objave v DKUM:30.09.2025
Število ogledov:0
Število prenosov:6
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:27.08.2025

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Comparative analysis of data mining tools
Opis:The thesis focuses on the analysis of open-source data mining tools with the aim of assessing their functionalities, performance and suitability for various tasks. The study covers open- source tools such as KNIME, Orange and WEKA, and analyzes their features, user-friendliness, scalability and supported algorithms. The aim of the research is to provide a clear understanding of the advantages and limitations of individual tools through comparison and to help users select the optimal solution for specific data mining tasks. The analysis is based on criteria such as data preprocessing capabilities, modeling techniques and visualization capabilities. The results offer practical insights for researchers and professionals who are looking for a suitable open-source data mining tool for their projects.
Ključne besede:data mining, data analysis, tools, WEKA, KNIME, Orange


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici