AbstraktMetody dolování z dat jsou aplikovány ve stále větší míře, a to i v doménách, které tradičně nemají tak silnou podporu analytických nástrojů a kde převládá ruční práce analytika. Použití těchto metod v oblasti fiskálních dat umožní jejich hlubší analýzu a může přinést nová zjištění. Nasazení pokročilých metod dolování z dat je jednou z částí projektu OpenBudgets.eu, který se zaměřuje na transparentnost a odpovědnost v oblasti nakládání s veřejnými prostředky. Tento přehledový článek shrnuje některé zkušenosti autorů z tohoto projektu získané při vývoji, implementaci a aplikaci vybraných metod dolování z fiskálních dat. Jedná se zejména o metody detekce anomálií a dolování asociačních pravidel. Tyto metody jsou integrovány do centrální platformy projektu, která je k dispozici pokročilým i běžným uživatelům v případě zájmu o analýzu fiskálních dat. Pilotní analýzy ukázaly, že problémem dataminingové analýzy v této doméně je velký objem nacházených pravidel a různorodý původ jejich vzniku.Klíčová slova: Dolování z dat, otevřená data, fiskální data, evropský projekt, OpenBudgets.eu.
AbstractData mining methods are still more popular, even in domains where there is traditionally limited support by analytical tools and where the analyst´s manual work still prevails. Using these methods in the fiscal domain enables deeper analysis and can bring new findings. The deployment of data mining methods is one part of the OpenBudgets.eu project, which focuses on transparency and accountability in the public funds management. This overview article summarizes selected experiences of the authors of the project from the development, implementation and application of selected data mining methods on mining fiscal data. These methods are integrated into the central platform of the project available for the advanced and common users interested in fiscal data analysis. The pilot analysis showed that the problem of data mining in this domain is the large amount of found rules together with its heterogenous origin.