Thesis/Dissertation: Bc. Lukáš Plšek, učo 496361: Integrating hybrid predictive models into Business Inteligence systems
Master's thesis
Integrating hybrid predictive models into Business Inteligence systems
Integrace hybridních prediktivních modelů do systémů Business Inteligence
Abstract
Tato diplomová práce se zabývá integrací hybridních metod do systémů Business Intelligence, kdy pomocí kombinace matematicko-statistických modelů ETS a modelů třídy ARIMA s modelem strojového učení LSTM je vytvořen návrh adaptabilního systému. Cílem práce je popsat teoretický rámec těchto metod doplněný o empirickou ilustraci jejich možného využití na podnikových datech v konkrétním systému Business …more
Abstract
This diploma thesis deals with integrating hybrid methods into Business Intelligence systems, where an adaptable system is designed using a combination of mathematical-statistical models ETS and ARIMA class models with the LSTM machine learning model. The thesis aims to describe the theoretical framework of these methods supplemented by an empirical illustration of their possible use on company data …more
Thesis description
Cílem práce bude vyhodnotit možnosti a meze využití hybridních modelů, které kombinující metody strojového učení s metodami statistickými, pro predikce vycházející z podnikových dat. Toto hodnocení bude založené zejména na srovnání oproti predikcím založených pouze na klasických matematicko-statistických metodách využívaných v ekonometrii časových řad. Struktura práce bude následující:
1. Rešerše literatury zaměřená na problematiku forecastingu (predikcí) v kontextu BI systémů.
2. Podrobné představení zvolených statistických metod (zejména pak exponenciálního vyrovnání pro sezónní data v podobě ETS(AAA) a modely z třídy S-ARIMA) a metod strojového učení (jako je například Long short-term memory neboli LSTM).
3. Představení dat, modelů, nástrojů a metod k vyhodnocování predikční schopnosti zvolených modelů a pro jejich vzájemné srovnání.
4. Vyhodnocení dosažených výsledků, jejich věcná interpretace a shrnutí.
11/1/2024 15:18, doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D., UČO 22939
Literature
- BOX, George E. P.; Gwilym M. JENKINS and Gregory C. REINSEL. Time series analysis : forecasting and control. 4th ed. Hoboken: John Wiley & Sons, 2008, xxiv, 746. ISBN 9780470272848.
ČSN ISO 690-compliant citation record
Theses on a related topic
List of theses with an identical keyword.
-
Machine-learning based prediction of substrate specificity profiles for haloalkane dehalogenases
Mgr. Michal Bubeník -
Modelling market risk using machine learning and artificial intelligence methods
Ing. Mgr. Ondřej Lasák -
Study of the effect of mutations on protein solubility
Mgr. Hana Faldynová, UČO 484081 -
Corporate Performance Reporting
Ing. Štěpán Doležel -
Use of reporting tools in management information systems
Mgr. Zuzana Hrnčiarová -
Transformation of cost reporting using Power BI
Bc. Július Brna -
Analysis of the current state of the information system of a selected company
Bc. Pavel Mutina -
Study of protein solubility
Mgr. Kateřina Slánská




