Aplikace pro hledání skrytých závislostí v datech o kriminalitě
Loading...
Date
2023-06-21
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Tato bakalářská práce se zabývá průzkumem využití data miningových nástrojů pro hledání skrytých závislostí v datech o kriminalitě, a následným vývojem aplikace, která tyto nástroje používá.
Teoretická část obsahuje přehled o využití kriminálních dat v zahraničí, kde jsou popsány principy prediktivních systémů.
V praktické části byla na základě tohoto přehledu naprogramována desktopová aplikace, ve které jsou implementovány nejpoužívanější postupy a algoritmy pro hledání skrytých závislostí v datech o kriminalitě.
Součástí práce je popsán i obecný pohled na vývoj desktopových aplikací v programovacím jazyce Python.
This bachelor thesis explores the use of data mining tools to find hidden dependencies in crime data, and the subsequent development of an application that uses these tools. The theoretical part contains an overview of the use of crime data abroad, where the principles of predictive systems are described. In the practical part, based on this review, a desktop application was programmed that implements the most commonly used procedures and algorithms for finding hidden dependencies in crime data. The thesis also describes a general view of desktop application development in the Python programming language.
This bachelor thesis explores the use of data mining tools to find hidden dependencies in crime data, and the subsequent development of an application that uses these tools. The theoretical part contains an overview of the use of crime data abroad, where the principles of predictive systems are described. In the practical part, based on this review, a desktop application was programmed that implements the most commonly used procedures and algorithms for finding hidden dependencies in crime data. The thesis also describes a general view of desktop application development in the Python programming language.
Description
Subject(s)
kriminalita, data mining, PyQt, Python, folium