|
Business Intelligence - využití data miningu ve firemních procesech
Skalický, Tomáš ; Veselý, Martin (oponent) ; Kříž, Jiří (vedoucí práce)
Cieľom danej bakalárskej práce je zoznámiť sa s pojmom Business Intelligence, rovnako ako aj s pojmom datamining a jeho využitím vo firemnej sfére. V úvodnej teoretickej časti priblížim nástroje Business Intelligence a datamining algoritmy. V nasledujúcej praktickej časti dané algoritmy využijem pre analýzu poskytnutých firemných dát. Následne získané analýzy môžu byť použité ako podpora pre firemné rozhodovanie.
|
|
Zpracování velkých dat z rozsáhlých IoT sítí
Benkő, Krisztián ; Podivínský, Jakub (oponent) ; Krčma, Martin (vedoucí práce)
Cieľom tejto diplomovej práce je návrh a vytvorenie systému pre zber, spracovanie a ukladanie dát z rosiahlych IoT sietí. Vytvorený systém predstavuje komplexné riešenie, umožňujúce spracovanie dát z rôznych IoT sietí, s využitím Apache Hadoop ekosystému. Dáta sú spracované v reálnom čase a ukladané do NoSQL databázy, ale ukladajú sa dáta aj do súborového systému pre prípadné neskoršie spracovanie. Systém je optimalizovaný a testovaný na dátach zo siete IQRF. Dáta uložené v NoSQL databázi sa vizualizujú a vykonávajú sa predikcie v pravidelných intervaloch. Používateľ je prepojený s týmto systémom cez informačný systém, kam mu v prípade hodnôt mimo rozsah chodia notifikácie.
|
| |
|
Determinanty mzdového vývoje v regionech České republiky
Brodová, Zuzana ; Dohnal, Mirko (oponent) ; Luňáček, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá tvorbou modelu, jenž vysvětluje vztahy mezi výší hrubé mzdy a zvolenými ekonomickými faktory v jednotlivých regionech České republiky. První část obsahuje vysvětlení termínů z ekonomické a statistické oblasti. Druhá část se zabývá tvorbou datové základny a numerickými výpočty modelu. Zde jsou uvedeny výsledky použitých analýz. Třetí část práce se věnuje zhodnocení získaných výsledků.
|
|
Genetické programování v úlohách predikce
Machač, Michal ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
V této práci jsou představeny různé metody strojového učení, jež lze využít v úlohách predikce založených na regresi. Detailněji je popsáno stromové a lineární genetické programování. S vybranými algoritmy strojového učení (lineární regrese, náhodný les, vícevrstvý perceptron a stromové genetické programování) jsou provedeny experimenty na volně dostupných datových sadách za využití knihoven scikit-learn a gplearn, a získané výsledky jsou porovnány z pohledu kvality predikce. Stěžejní částí této práce byla implementace systému lineárního genetického programování v programovacím jazyce C++, která byla nejprve testována na umělých úlohách symbolické regrese, a následně na reálných datových sadách. Výsledky získané pomocí vytvořené implementace jsou porovnány vůči výsledkům získaným pomocí knihovny gplearn.
|
| |
|
Stanovení výkonnosti chladicího okruhu - chladící věž
Velešík, Aleš ; Hanzal, Luděk (oponent) ; Baláš, Marek (vedoucí práce)
Cílem této práce je stanovení výkonnosti chladícího okruhu a jeho popis. K tomu je zapotřebí sestavení struktury empirického modelu chladící věže, jež jsem sestavil za pomocí lineární regrese. Data jsem zpracovával pomocí softwaru QC expert, který při užití správných parametrů, mi pomáhal s identifikací správného modelu u konkrétní věže. Vytvořené modely budou sloužit k diagnostice chladícího okruhu a porovnání s dalšími modely stejných chladících věží v průběhu let. Výstupem práce jsou tedy polynomy, které charakterizují modely chladících věží v tomto technologickém celku.
|
| |
| |
|
Evoluční návrh simulátoru založeného na celulárních automatech
Brigant, Vladimír ; Šperka, Svatopluk (oponent) ; Mrnuštík, Michal (vedoucí práce)
Tato práce popisuje návrh simulátoru založeného na celulárních automatech, který je schopen předpovědet chování komplexního prostorového systému. Tato predikce je založena na dostupních datech a přechodové funkci získané pomocí regresní analýzy ve spolupráci s evolučními algoritmy. Dvě metody regresné analýzy (lineární a logistická regrese) jsou navrhnuty, implementovány a porovnány na predikci rastu urbanizace města Brno.
|