Original title: Analýza obchodních dat využitím metod rozpoznání vzoru
Translated title: Analysis of business data using methods of pattern recognition
Authors: Prišť, Lukáš ; Burget, Radim (referee) ; Atassi, Hicham (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2015
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato práce se věnuje základním metodám analýzy časových řad a jejich rozkladu s použitím aditivního modelu. Popisuje tvorbu tříd v jazyce Python pro tvorbu časové řady a její rozklad. Zabývá se také tvorbou grafického rozhraní pro program v prostředí MATLAB pro generování a značkování časových řad. Rozebírám zde implementaci funkcí pro rozklad časových řad vytvořených dříve v jazyce Python. Vybral jsem sedm vlastností, které jsem u časových řad značkoval. Stanovil jsem jak obecné, tak konkrétně volené příznaky pro reprezentaci sledovaných vlastností. Časové řady vygenerované pomocí tohoto programu jsou použity pro trénování klasifikátoru pro automatický sémantický popis. Takto natrénovaný klasifikátor jsem poté použil pro predikci označení vlastností neznámých časových řad. This project explores basic methods of time series analysis and decomposition of these series using the additive model. It describes creation of classes for generating and decomposition of time series in Python. This project also guides the reader through creation of Matlab user interface which is used to generate time series and mark chosen parameters. I also go through implementation of functions for time series decomposition previously created in Python. I chose seven parameters of which I kept track. I also chose general features for representing chosen parameters as well as features which were chosen carefully for each parameter. Every time series generated by this user interface are then used to train a program, which classifies them for semantic description. After training the created model was used to predict chosen parameters of previously unknown time series.
Keywords: analysis; business intelligence; classification; machine learning; MATLAB; prediction; Python; time series; analýza; business intelligence; klasifikace; MATLAB; predikce; Python; strojové učení; časová řada

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/39979

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-220412


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses