Karus, SiimHorm, Johannes2017-04-262017-04-262016http://hdl.handle.net/10062/56244Bakalaureusetöö eesmärgiks on analüüsida väljakutsetelt kogutud andmeid ajavahemikus 2010–2013 automaatsetel andmekaeve meetoditel. Andmeid töödeldakse klasteranalüüsi meetodil, mille abil luuakse omavahel sarnaste väljakutsete kategooriad ehk klastrid. Uuritakse leitud mustreid, erandeid ja trende. Töö aitab kaasa Päästeameti 2015–2025 aastate strateegiale, mille üks sihtidest on tulemuslikkuse tõstmine kasutades väljakutsetelt kogutud äriandmeid. Andmete analüüsimine ärilisel eesmärgil võimaldab teha efektiivsemaid ning targemaid otsuseid ressursside kasutamisel, et tagada eestlastele kõrgem ohutus ja turvalisus.The aim of this Bachelor’s thesis is to analyse the data collected from emergency responses between 2010 and 2013 with automatic data mining algorithms. The collected data is processed using cluster analysis methods, in which categories containing similar callouts are grouped into clusters. The focus is on patterns, exceptions and trends. The thesis helps the strategy set by the Estonian Rescue Services from 2015 to 2025. One of the main objectives set the by the strategy is to raise the effectiveness using business data gathered from callouts. Analysing the data for business intelligence helps the Estonian Rescue Services to make more effective and smarter decisions on how to use their limited resources to guarantee the safety and security of Estonians.estThesis