|
|
Analysis of Czech football from the content of social networks
Zálepa, Martin ; Jelínek, Ivan (vedoucí práce) ; Oškera, Radek (oponent)
Práce se zabývá analýzou nestrukturovaných dat na sociální síti Facebook, což je neustále rozvíjející se oblast. Zdrojem dat je český fotbalový trh. Cíle práce obsahují definování pojmů z oblasti analýzy dat na sociálních sítích a české fotbalové komunity, nalezení nejoblíbenějšího klubu, zjištění reakce na kluby na nezávislých sportovních portálech a nalezení závislosti mezi sentimentem a aktuálními výsledky klubu. K dosažení cílů jsou definovány metody, kterými jsou výběr, sběr dat a jejich následná analýza, definice metrik datové analýzy, rešerše literatury související s danou problematikou, vizualizací výsledků analýzy. Práce je rozdělena na teoretickou a praktickou část a tyto části jsou strukturovány do pěti kapitol. Do teoretické části spadají tři kapitoly, a to konkrétně úvod do analýzy sociálních sítí, která se zabývá rešerší literatury z oblasti analýzy dat na sociálních sítích a ukázkou online analytických nástrojů, představení českého fotbalu, kde je definovaný sport z obchodní a marketingové oblasti a představen český fotbalový trh a poslední kapitolou v této části je postup stahování dat a jejich analýzy, která popisuje výběr zdrojů k analýze a popisuje architekturu a nástroje použité k analýze. Praktická část se skládá z definice metrik, které jsou nejprve definovány jako byznys otázky, a ty aby mohly sloužit k analýze jsou transformovány na otázky analytické. Poslední kapitolou je samotná analýza dat a vyhodnocení, vizualizace dílčích výsledků. Hlavním přínosem práce je ukázka možnosti analýzy nestrukturovaných dat ze sociálních sítí pomocí konektoru na stahování dat z Facebooku a nástrojů Elasticsearch a Kibana, který umožňuje data zobrazovat, filtrovat a vizualizovat. Práce nese přínos i ve výsledcích analýzy pro sponzory, respektive samotné kluby, kde mohou zjistit úroveň svého marketingu, nebo jako je jejich klub vnímán zvenčí.
|
|
|
Virtuální obraz českého sportu skrze analýzu nestrukturovaných dat
Levý, Jan ; Jelínek, Ivan (vedoucí práce) ; Profousová, Lenka (oponent)
Analýza nestrukturovaných dat ze sociálních sítí patří mezi významné a stále se rozvíjející složky aplikace informačních technologií v marketingové praxi. Cíle práce zahrnují vytvoření testovací platformy pro analýzu nestrukturovaných dat ze sociální sítě Facebook, nalezení a aplikace metod a metrik pro analyzování těchto dat, shrnutí výsledků analýzy a vizualizace vybraných metrik pomocí ukázkového dashboardu. Struktura práce odpovídá metodám pro dosažení cílů a obsahuje sedm částí. První část shrnuje důvody, proč analyzovat data ze sociálních sítí, zkoumá přístupy k analýze sociálních sítí v současných vědeckých pracích a pojednává o komerčních nástrojích pro takovou analýzu. Druhá část rozebírá vytvoření přístupu k datovým zdrojům, strukturu vytvořených dokumentů a výběr vhodných datových zdrojů. Třetí část zpracovává téma použitých analytických nástrojů - Elasticsearch a Kibana. Čtvrtá část definuje některé otázky, které je možné si položit v rámci obrazu českého sportu na sociální síti Facebook. Pátá část určuje metriky pro vyhodnocení těchto otázek a popisuje potřebné filtrování dat. Šestá část se zaobírá samotnou analýzou a shrnuje její výsledky. Sedmá část ukazuje použití dashboardu z nástroje Kibana pro efektivní shrnování výsledků. Hlavním přínosem práce je ukázka možností analýzy sociálních sítí na příkladu obrazu českých sportovců a sportovních odvětví na síti Facebook. K analýze byl využit konektor pro stahování dat z Facebooku a nástroje Elasticsearch a Kibana, které umožnily data procházet, filtrovat a vizualizovat. Jednotlivými kroky analýzy bylo definování analytických otázek, dále definice analytických metod a metrik pro nalezení odpovědí, samotná analýza a shrnutí výsledků. Mezi nálezy analýzy patří určení sportovců s nejvyšším marketingovým potenciálem, seřazení analyzovaných sportů podle jejich obrazu mezi fanoušky a stanovení stránek s nejvíce navzájem interagujícími fanoušky.
|
|
|
Příprava a provedení analýzy poštovních konferencí Debianu
Buriánek, Jan ; Bruckner, Tomáš (vedoucí práce) ; Jelínek, Ivan (oponent)
Tato bakalářská práce je věnována technologiím a technikám z oblasti celého procesu analýzy nestrukturovaných dat od infrastrukturních požadavků, přes pořizování dat, až po samotnou analýzu. Hlavním cílem této práce je připravit a zrealizovat výzkum nad veřejnými poštovními konferencemi Debianu. Za účelem naplnění hlavního cíle byly staženy a zpracovány kompletní poštovní konference operačního systému Debian. Tyto konference jsou hodnotným zdrojem, který obsahuje know-how projektu Debian a jeho periferií. Rozsahem těchto poštovních konferencí je dokázáno, že Debian včetně svých softwarových komponent jsou konkurenceschopné nástroje. Je předpokládáno, že pomocí tohoto zdroje dat může být odhaledno velké množství neočekávaných souvislostí. Využitá data a technologie jako například analytický nástroj Elasticsearch jsou vhodnými prostředky, kterými lze vést analýzu nad takovým typem dat, pomocí kterých lze porovnávat výstupy lidské mysli a počítačových programů jako jsou Searlovy axiomy z článku "Is Brain's mind a computer program?". Tato práce se pokouší dokázat, že tento typ analýzy je proveditelný i v domácích podmínkách.
|
|
|
Analysis of IT public tenders
Vikorová, Dana ; Bruckner, Tomáš (vedoucí práce) ; Šebesta, Michal (oponent)
Veřejné zakázky v oblasti informačních technologií patří mezi významné investice veřejných institucí, které mají pomáhat při efektivnější práci státních orgánů. Ústřední téma této práce je zmapování investicí orgánů veřejné správy do informačních technologií, získání přehledu o dodavatelských vztazích, které při tomto procesu vznikají a položení základů ceníku manday sazeb IT profesí. K práci byla využita analýza nestrukturovaných dat pomocí softwaru Elasticsearch a dotazování IT firem sídlících v Praze. Hlavním přínosem práce je nalezení největších investorů do informačních technologií, porovnání výdajů ministerstev, vlády a měst, nalezení nejčastějších dodavatelů těchto služeb pro jednotlivá ministerstva i celkově, a to z pohledu počtu zadaných zakázek a sumy cen těchto zakázek, a získání jednotlivých ceníků manday sazeb třiceti IT firem a tím položení základů celkového ceníku dvaceti IT profesí. Práce je rozdělená na čtyři hlavní části, přičemž v první se věnuje základnímu popisu veřejných zakázek, analýze nestrukturovaných dat a systému Elasticsearch. V druhé části se zaobírá nalezením největších investorů z veřejného sektoru do oblasti IT. V třetí části analyzuje dodavatelské vztahy mezi ministerstvy a jejich dodavateli informačních technologií a sestavuje žebříček dvaceti nejčastějších dodavatelů pro veřejný sektor. V poslední části popisuje analýzu dotazníku manday sazeb dvaceti IT profesí, u kterých klade základy ceníku těchto sazeb.
|
host ::
RSS.