diplomsko delo
Natan Šemrl (Avtor), Martin Možina (Mentor)

Povzetek

V diplomskem delu se soočamo z odkrivanjem najslabših podskupin v napovednem modelu redne prodaje sadja in zelenjave. Osnovna želja je, da bi lahko model izboljšali tako, da vidimo, kje naredi napako, nato pa lahko z analizo ugotovimo, zakaj je napaka nastala. Problem smo rešili z uvedbo samodejnega postopka, ki išče kritične podskupine, tako da pridobi podatke, jih prečisti in pripravi, nato pa z uporabo algoritma za odkrivanje najde nekaj podskupin, ki so problematične. Poleg tega je bil velik del reševanja tudi analiza posameznih primerov za izboljšavo postopka. Po implementaciji se postopek redno izvaja in uporablja za poslovne potrebe podjetja.

Ključne besede

napovedovanje povpraševanja;prodaja;časovne vrste;napovedni model;podatkovna analiza;odkrivanje podskupin;visokošolski strokovni študij;diplomske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UL FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Založnik: [N. Šemrl]
UDK: 004(043.2)
COBISS: 190817027 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 47
Št. prenosov: 9
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Discovery of critical subgroups in demand forecasting
Sekundarni povzetek: The thesis deals with finding the worst subgroups in the forecasts of a machine learning model for fruits and vegetables. The primary goal is the improvement of the model, by seeing where it made a mistake, then analyzing that mistake and attempting to learn why it happened. We solved the problem by defining a process that searches for critical subgroups, first gathering and preparing the data, then running an algorithm to find a few problematic subgroups. Beside that, another part of problem solving was analyzing the cases themselves, to further improve the process. After the implementation, the process runs weekly and is used for the business needs of the company.
Sekundarne ključne besede: demand forecasting;sales;time series;forecasting model;data analysis;subgroup discovery;computer science;diploma;Napovedovanje;Povpraševanje (ekonomija);Analiza časovnih vrst;Računalništvo;Univerzitetna in visokošolska dela;
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Študijski program: 1000470
Konec prepovedi (OpenAIRE): 1970-01-01
Komentar na gradivo: Univ. v Ljubljani, Fak. za računalništvo in informatiko
Strani: 42 str.
ID: 23215657