|
|
Segmentace zákazníků dle příchutí energetických nápojů značky RedBull
Doubková, Laura ; Voráček, Josef (vedoucí práce) ; Opelík, Daniel (oponent)
Autor: Laura Doubková Název: Segmentace zákazníků dle příchutí energetických nápojů značky Red Bull Cíl: Hlavním cílem této bakalářské práce je identifikovat zákaznické segmenty na základě jejich preferencí k jednotlivým příchutím energetických nápojů značky Red Bull. Metody: Tato práce využívá kvantitativní výzkumnou metodu. Sběr dat byl proveden prostřednictvím online dotazníkového šetření. Dotazník byl vytvořen na základě literární rešerše a odborných studií. Analýza dat byla nejprve provedena metodou lokte za účelem určení optimálního počtu clusterů pro každou příchuť nápoje. Následně byly jednotlivé clustery identifikovány a charakterizovány pomocí shlukovacího algoritmu K-modes, který je optimalizován pro práci s kategorickými daty. Výsledky: Analýza ukázala, že výběr konkrétních příchutí energetických nápojů Red Bull je ovlivněn různými demografickými, psychografickými a behaviorálními faktory. To naznačuje potřebu diferencovaného přístupu ke každému zákaznickému segmentu. Tyto poznatky demonstrují, že adekvátní segmentace trhu a cílený marketing mohou výrazně pomoci značce Red Bull při uspokojování potřeb zákazníků a posilování její konkurenceschopnosti na trhu energetických nápojů. Závěr: Na základě analýzy diferenciačních faktorů při výběru příchutí energetických nápojů Red Bull, včetně...
|
|
|
Geografické aspekty volební podpory populistické radikální pravice v Česku
Cihlář, Pavel ; Lepič, Martin (vedoucí práce) ; Suchánek, Jonáš (oponent)
Strany populistické radikální pravice, spolu se svými politickými úspěchy v 21. století, získaly i na značném akademickém zájmu. Vzhledem k výrazné geografické variabilitě podpory těchto stran se postupně obrací pozornost i na geografické aspekty tohoto fenoménu. Právě ty jsou v centru zájmu této práce. Jejím cílem je zmapovat intenzitu a podobu shlukování volební podpory strany Svoboda a přímá demokracie (SPD) ve sněmovních volbách v letech 2017 a 2021 a dále zkoumat geografické rozdíly ve vysvětlujících faktorech této volební podpory. Práce k těmto cílům využívá metodu prostorové autokorelace a víceúrovňové geograficky vážené regrese. Statistickými jednotkami jsou obce Česka a vysvětlujícími proměnnými sociodemografické a socioekonomické ukazatele, konceptualizované dle tří kategorií vysvětlení podpory populistické radikální pravice: ekonomického rozhořčení, kulturního rozhořčení a anomie. Zvláštní pozornost je věnována teorii anomie, vycházející z teorií masové společnostia sociálního kapitálu. Starší testování efektu této teorie na podporu pro populistickou radikální pravici vedla k ambivalentním výsledkům a tato práce testuje potenciální vysvětlení této ambivalence geografickou nestacionaritou efektu anomie. Výsledky potvrzují geografickou variabilitu ve výskytu, shlukování i vysvětlení...
|
|
|
Segmentace trhu s využitím statistických metod
Bystřická, Michaela ; Marciánová, Pavla (oponent) ; Schüller, David (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá segmentací zákazníků vybraného letního koupaliště. První část diplomové práce je věnována teoretickému konceptu zvolené problematiky. V analytické části je představeno letní koupaliště a jsou provedeny vybrané analýzy. Součástí analytické části je rovněž dotazníkové šetření. V rámci poslední části diplomové práce jsou navrhnuta opatření, která by vedla ke zvýšení úrovně služeb pro vybraný zákaznický segment.
|
|
|
Automatizované generování pravidel pro modifikaci hesel s využitím metod strojového učení
Šírová, Lucia ; Veselý, Vladimír (oponent) ; Hranický, Radek (vedoucí práce)
The success of password cracking using a dictionary attack is limited by the scope and quality of the used dictionary. One way to enhance the success rate of password cracking is to expand the dictionary with password mangling rules. These rules typically reflect human tendencies in password creation, such as appending numbers at the end of the password or capitalizing the first letter. This bachelor’s thesis describes a tool’s design and implementation process that aims to generate these rules by analysis of existing passwords, for example, from datasets obtained during security breaches. This tool enhances existing solutions by providing a choice of four distinct clustering methods. Unlike other rule-generating tools that leverage machine learning, it broadens the generated rules to nineteen unique types. Additionally, the tool offers customizable configurations for rule types and their priorities. Testing results suggest that the tool discussed in this bachelor’s thesis performs comparably or even better than a previously known state-of-the-art solutions.
|
|
|
Uplatnění matematických a statistických metod v řízení podniku
Zezula, Lukáš ; Šustrová, Tereza (oponent) ; Novotná, Veronika (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o analýze nákladů na logistiku společnosti provozující síť výdejních automatů a následné minimalizaci těchto nákladů změnou lokací a počtu zásobovacích dep. Nejprve je stanovena funkce reflektující závislost nákladů na dopravu, skladování a držení zásob na počtu a lokacích zásobovacích dep. Koeficienty této účelové funkce jsou určeny na základě dat poskytnutých zkoumanou firmou. Optimalizace rozmístění a počtu zásobovacích dep probíhá za pomoci iterativního algoritmu Nelder and Mead v kombinaci s aglomerativním shlukováním. Navržený přístup k optimalizaci logistické sítě je v práci popsán jak z matematicko-statistického hlediska, tak i z hlediska implementačního. Speciální pozornost je věnována hledání optimálních tras mezi zásobovacím depem a výdejními automaty pomocí geografického programu, který umožňuje měření délky trasy a času potřebného na ujetí stanovené vzdálenosti. V práci je poté rozebráno šest návrhů reorganizace logistické sítě, které reflektují optimální rozložení zásobovacích dep při jejich různém počtu. Rovněž jsou uváženy různé tvary funkce popisující náklady na držení zásob a je diskutován jejich vliv na optimální počet a lokace zásobovacích dep.
|
|
|
Porovnání shlukovacích algoritmů
Jakšík, Aleš ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá porovnáním algorimů K-means, K-medoids a Fuzzy C-means. V první části rozebírá druhy měření vzdáleností, možnosti hodnocení shlukování a kategorizace shlukovacích metod. V druhé části představuje webovou aplikaci pro porovnávání vybraných metod a v třetí se věnuje porovnání a vyhodnocení výsledků a statistik ze spouštění shlukovacích algoritmů v demonstrační aplikaci.
|
|
|
Srovnání úpravy silniční daně v ČR a v sousedních státech
PRÁŠKOVÁ, Vendula
Práce se zaměřuje na srovnání úpravy silniční, respektive obdobné daně v České republice a sousedních státech. Popisuje úpravu silniční daně v České republice, důvody jejího zavedení a vývoj této daně od roku 1992, prostřednictvím relevantních daňových zákonů a nařízení. Dále jsou zde detailně popsány úpravy obdobných daní Německu, Polsku, Rakousku a Slovensku. V další části práce jsou rozebrány kritéria pro shlukovou analýzu, a to podíl silniční daně na daňovém mixu, podíl silniční daně na HDP a daňové zatížení silniční daně na obyvatele, pro nižší riziko jsou všechna tato data brána z EUROSTAT a OECD V amerických dolarech (USD), pro rozšíření problematiky jsou přidána data o počtu motorových vozidel v regionu. Na základě hodnot těchto ukazatelů za roky 2012, 2021 a 2022 byla provedena shluková analýza. Výstupem této analýzy jsou tři dendrogramy, z nichž každý reprezentuje jeden zkoumaný rok. Dendrogramy poskytují vizuální reprezentaci shlukové struktury a umožňují interpretaci vztahů mezi jednotlivými zeměmi. Shluky jsou dále zkoumány, pro shluky států jsou udělány prosté aritmetické průměry hodnot kritérií, aby byly srovnatelné. V rámci provedené analýzy se ukázalo, že vždy byly identifikovány 3 shluky států. Jeden shluk zahrnoval státy s nejnižšími hodnotami, které v posledním roce představovaly Česko a Polsko. Druhý shluk vykazoval střední hodnoty a zahrnoval státy, jako je Slovensko a Německo, a to přes všechny tři sledované roky a poslední s nejvyššími hodnotami obsahoval jen Rakousko.
|
|
|
Shluková analýza signálu EKG
Pospíšil, David ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Klimek, Martin (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá použitím některých metod shlukové analýzy na signál EKG s cílem třídění QRS komplexů podle jejich morfologií na normální a abnormální. Je využito hierarchické aglomerativní shlukování a nehierarchická metoda K – Means, pro něž byla v programovém prostředí Mathworks MATLAB vytvořena aplikace. První část práce se zabývá teorií v oblasti signálu EKG a shlukové analýzy, druhou je pak návrh, realizace a zhodnocení výsledků softwaru pro využití shlukové analýzy na EKG signálu k automatickému třídění QRS komplexů do shluků.
|
|
|
Analýza AVG signálů
Musil, Václav ; Sekora, Jiří (oponent) ; Rozman, Jiří (vedoucí práce)
Předkládaná diplomová práce se zabývá vybranými metodami analýzy AVG signálů. Cílem této práce je klasifikace těchto signálů a tím přispění k možnostem neinvazivní diagnostiky ischemické choroby dolních končetin. K tomu je využito klasifikace založené na principech vícerozměrné statistické analýzy a na postupech využívajících neuronové sítě. Ke zpracování je použita angiograficky ověřená databáze dat AVG signálů. V závislosti na stupni stenózy, určené digitální subtrakční angiografií, jsou pacienti v tomto souboru roztříděni do tří separovatelných tříd. Na programové klasifikaci do jedné ze tří tříd se podílí 6 parametrů určených z AVG signálů, které byly pořízeny na třech místech měření dolní končetiny. Jako komplexní se jeví přístup k hodnocení choroby ze signálů naměřených na celé dolní končetině. Senzitivita metody shlukové analýzy vzhledem k angiografii se pohybuje v rozmezí 82,75 % až 90,90 %, specificita pak mezi 80,66 % a 88,88 %. Při klasifikaci neuronovými sítěmi jsou hodnoty senzitivity v rozmezí 79,06 % až 96,87 % a hodnoty specificity mezi 73,07 % a 91,30 %.
|
|
|
Knowledge Discovery from Web Logs
Valaštín, Samuel ; Rychlý, Marek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with the problem of knowledge discovery from web logs. The data source in the form of web access logs allows, after appropriate preprocessing, the use of a number of techniques that are designed to deal with knowledge discovery. By applying these techniques to preprocessed data, it is possible to classify user behavior into groups, to discover interesting associations in user behavior, or to discover previously unknown sequences in common user behavior.
|
host ::
RSS.