email konzulatcia 25.5.2020

AGENDA:
— zaslana verzia ku konzultacii: …\Moderní dataminingové nástroje a jejich využití v ekonomice.docx
— JuPa upravena verzia ku konzultacii: …\200525 DP BAUDYS Moderní dataminingové nástroje a jejich využití v ekonomice ver.B.docx
— ULOHA: verziovat zaslane texty (do nazvu suboru doplnit datum a cislo verzie)
— ULOHA: zaradit vo Worde pracu s PREHLADOM a OSNOVOU (zobrazi sa pootm navigacne okno so strukturou dokumentu a umozni to automaticky generovat obsah ….), treba parcovat so stylmi – vyrobil som 1,2 a 3 nazov a normal – vid. verzia JuPa
— verzia JuPa ku konzultacii obsahuje pracu s urovnami v osnove vratne zobrazenia navigacnej tabule a automatickeho obsahu a vygenerovaneho automatickeho odkazu
— ULOHA: vsetku uvedenu literaturu treba vlozit do systemu zdrojova a odkazov Word (MENU:Reference–> Citace a Bibliografie –> Vlozit citaci), zdroje su knihy, webove odkazy na stranky a el. dokumenty
— verzia JuPa ku konzultacii: vlozil som cislo strany
— verzia JuPa ku konzultacii: uroven 1 zacina vzdy na novej strane (t.j. kap.1,2,…)

POZNAMKY K DALSIEMU POSTUPU:
— dokoncit kap.3 NN a ostatne nedokoncene podkapitolky ak treba – vznikne cca 40 stran textu
— kap.4 Metodologie bude mat cca 10 stran
— kap.5 Metodologie bude mat cca 15 stran
— spolu by to mohlo mat 65 a > stran co by bolo OK

— OBSAH PODLA:

JuPa upravena verzia ku konzultacii: …\200525 DP BAUDYS Moderní dataminingové nástroje a jejich využití v ekonomice ver.B.docx

Obsah
1 Vymedzení základních pojmů v předmetní oblasti 12
1.1 Big Data 12
1.2 Big data a jejich rozdělení 14
1.3 Big data a jejich využití 14
1.3.1 Strojové učení 14
1.3.2 Populární metody strojového učení 16
1.3.3 Předvídání údržby 17
1.4 Datamining 18
1.4.1 Průřez historií data miningu 19
1.4.2 Jednotlivé moderní nástroje data miningu 20
1.4.3 Základní výhody a uplatnění data mingu v praxi 22
1.5 Business Intelligence 22
1.5.1 Business inteligence vs data mining 24
1.5.2 Synchronizace data miningu a business intelligence 25
2 Umělá inteligence (AI) 26
2.1 Využití umělé inteligence 27
2.2 Umělá inteligence for Good 27
2.3 Umělá inteligence v zemědělství 27
2.4 Umělá inteligence v informatice 28
2.5 Umělá inteligence ve vzdělání 28
2.6 Výhody a nevýhody umělé inteligence 28
2.6.1 Snížení lidské chyby 28
2.6.2 Omezení riskování člověka 29
2.6.3 Umělá inteligence funguje bez odpočinku 29
2.6.4 Náhrada rutinních záležitostí 29
2.6.5 Digitální pomoc 29
2.6.6 Rozhodování na úrovni milisekund 29
2.6.7 Nové vynálezy 30
3 Neuronové sítě 31
3.1 Využití neuronových sítí 33
4 Metodologie dataminingu a komparativní analýza moderných nástrojů určených pre datamining 34
5 Případové studie využití metod dataminingu v ekonomice 35
5.1 Market Basket Analysis [3] 35
5.2 Churn analysis [4] 35
5.3 Karuselové podvody s DPH 35
5.4 Diskuse 35
6 Zaver 36
Seznam použitých zdrojů 37

email KONZULTACIA 24.3.2020

• emailova refres uz skor vymenenych informacii, termin odovzdania  a  obsah prace (vid. tato stranka)
• p. B: KICK OFF prac na DP 

17.3. 2020  kontaktny email doc.P –> p. B

1.11. 2019  Ziadna aktivita v poslednom obdobi 

• TEMA DIPLOMOVEJ PRACE: „Moderní dataminingové nástroje a jejich využití v managementu“
  MODRY TEXT: Navrh textu pre zadavaci list diplomovej prace 
  HLAVNY CIEL:   Vymezení základních pojmů  v oblasti BigData a dataminingu, porovnání moderních softvérových nástrojů pro datamining a vybrané  případová studie využití metod dataminingu v ekonomice   
  CIASTKOVE CIELE:
  1. TEORIE: Vymedzení základních pojmů v předmetní oblasti
• — Big Data (BI)
• — dolovanie dat (datamining, DM)
• — porovnat pojmy BI, DM
• — umela inteligencia (AI)
• — deep learning (DM, DL)
• — neuronove siete (NN)
• 2. ANALÝZA: Metodologie dataminingu a komparativní analýza moderných nástrojů určených pre datamining 
• – -WEKA [5] , Jazyk R [6], Rapid Miner
• 3. NÁVRHOVO REALIZAČNÍ ČÁST: případové studie využití metod dataminingu v ekonomice 
• — Market Basket Analysis [3] , Churn analysys [4], Karuselové podvody s DPH
• — vid. diplomove rpace