Diplomová práce

Data miningové metody a techniky klasifikace

Data mining methods and techniques of classification

Bc. Michaela Lasáková
Anotace

V diplomové práci s názvem „Data miningové metody a techniky klasifikace“ je popsána tvorba nového modelu plánování výsledku hospodaření reálné výrobní společnosti, díky kterému se snažíme zvýšit predikční schopnosti původního modelu. K tomu je zapotřebí rozdělit výrobky podle ekonomického hlediska (hodnot nákladů) do shluků a následná tvorba reprezentanta (charakteristického představitele) každého …více

Abstract

The diploma thesis entitled "Data mining methods and techniques of classification" describes the creation of a new model of economic result planning of a real manufacturing company, thanks to which we try to increase the predictive capabilities of the original model. To do this, it is necessary to divide the products according to the economic aspect (cost values) into clusters and the subsequent formation …více

Klíčová slova
Plánování Hospodářský výsledek Shluková analýza Business intelligence Data mining Planning Profit Cluster Analysis
Zadání práce

Cílem práce bude vyhodnotit možnosti a meze data miningových metod a technik klasifikace pro potřeby modelování vybraných aspektů ekonomiky výrobní firmy. S využitím pokročilé statistické analýzy dat tak bude analyzováno produktové portfolio zvolené společnosti a na tomto základe pak následně budou vybrány vhodné reprezentanty skupin výrobků využitelných v procesu modelování ekonomiky této společnosti. Postup práce bude následující:

1. Definice a pojetí konceptu ekonomického modelu výrobní firmy, motivace využití pokročilých statistických technik. Formulace pracovních hypotéz.

2. Rešerše data miningových přístupů ke klasifikaci s důrazem na přístupy ve výrobních podnicích.

3. Představení použitých dat a metod jejich dalšího zpracování.

4. Tvorba modelů a aplikace klasifikačních nástrojů a technik, porovnání s empirickým zařazením produktového portfolia, formulace predikcí a predikčních modelů, zhodnocení kvality modelů na historických datech.

5. Interpretace dosažených výsledků a jejich zhodnocení.

Administrativní informace
Práce zkontrolována:
22. 12. 2019 18:07, doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D., učo 22939
Plný text práce
2,6 MB / soubor PDF
Jazyk práce
čeština čeština
Termín obhajoby
27. 1. 2020
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D., učo 22939
KE ESF MU

Oponent

Mgr. Jakub Chalmovianský, Ph.D., učo 380234
KE ESF MU

Konzultant

Mgr. Erik Caha
Solitea BI Experts, s.r.o.

Literatura

  • GIUDICI, Paolo. Applied data mining : statistical methods for business and industry. Chichester: Wiley, 2003, xii, 364. ISBN 0470846798.
  • OLSON, David L. a Dursun DELEN. Advanced data mining techniques. Berlin: Springer, 2008, xii, 180. ISBN 9783540769170.
  • HAN, Jiawei; Micheline KAMBER a Jian PEI. Data mining : concepts and techniques. 3rd ed. Boston: Elsevier, 2012, xxxv, 703. ISBN 9780123814791.
  • Artificial intelligence & data mining applications in the E&P industry. Edited by Shahab D. Mohaghegh - Saud M. Al-Fattah - Andrei S. Popa. Richardson, TX: Society of Petroleum Engineers, 2011, 1 v. (vari. ISBN 9781613990643.
  • Business analytics and data mining with R. Edited by Johannes Ledolter. Hoboken, NJ: Wiley, 2013, xi, 351 p. ISBN 9781118593745.
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Ekonomicko-správní fakulta
Studijní program
Plán
Matematické a statistické metody v ekonomii

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.