Napovedovanje prodaje z dodatnimi odprtimi podatkovnimi viri

magistrsko delo

Denis Kolman (Avtor), Mirjana Kljajić Borštnar (Mentor)

Povzetek

Rešitev, predstavljena v nalogi, se osredotoča na izboljšanje procesa napovedovanja prodajnih rezultatov izdelkov ali storitev s pomočjo vpeljave dodatnih odprtih virov podatkov. Z nalogo želimo poudariti, kako enostavno lahko pridobimo podatke in jih zelo dragoceno uporabimo v procesu poslovanja. Za končno primerjavo in vrednotenje smo najprej postavili dva modela v različnih sistemih za napovedovanje prodajnih rezultatov na podlagi enega vira, to so zgodovinski podatki prodaje. V nadaljevanju smo napovedni model s historičnimi podatki nadgradili. Dodali smo še podatke o številu zabeleženih bolezni, ki smo jih pridobili preko spletnega portala z javno objavljenimi podatki (odprti podatki). Korelacija med omenjenimi podatki obstaja, vendar je povezovanje te vrste podatkov kompleksno, zato je interpretacija rezultatov po eni strani lahko zelo zahtevna, po drugi strani pa povsem logična in zanimiva. Cilj, ki smo si ga zadali, je torej pokazati tri različne modele za napovedovanje, jih primerjati in ugotoviti, kakšen doprinos prinesejo odprti podatki. Rezultati naloge so pokazali, da smo zgradili zelo dobro osnovo za nadaljnji razvoj rešitve in enostavno implementacijo v uporabo.

Ključne besede

Odprti (javni) podatki;napovedovanje;podatkovno rudarjenje;model CRISP-DM.;

Podatki

Jezik:	Slovenski jezik
Leto izida:	2021
Tipologija:	2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:	UM FOV - Fakulteta za organizacijske vede
Založnik:	[D. Kolman]
UDK:	004.8
COBISS:	88108035
Št. ogledov:	235
Št. prenosov:	27
Ocena:	0 (0 glasov)
Metapodatki:

Ostali podatki

Sekundarni jezik:	Angleški jezik
Sekundarni naslov:	Sales predictions with additional open data source
Sekundarni povzetek:	The solution presented in the thesis, focuses on improving the process of sales prediction results for products or services, with additional open data sources. With this paper, we want to emphasize how easy it is to obtain data and use it very valuable in the business process. For the final comparison and evaluation, we first set up two models in different systems, for forecasting sales results based on one source, i.e. historical sales data. In next step, we upgraded the second prediction model based on historical data with additional open data. We added data about the number of recorded diseases, which we obtained through the web portal with public published data. There is a correlation between these two data types, but connecting this data is complex in many cases. Because of that, the interpretation of the results can be very demanding from one prospective, but also completely logical and interesting from the other. The goal was therefore to show three different prediction models, to compare them and determine what contribution open data makes on it. The results of the task showed that we have built a very good basis for further development of the solution and easy implementation for proper usage.
Sekundarne ključne besede:	Podatkovno rudarjenje;Univerzitetna in visokošolska dela;
Vrsta dela (COBISS):	Magistrsko delo/naloga
Komentar na gradivo:	Univ. v Mariboru, Fak. za organizacijske vede
Strani:	V, 52 f.
ID:	13580443