1. Varstvo podatkov in pravice potrošnikov v digitalnem marketinguMirjana Založnik, 2025, magistrsko delo Opis: Magistrska naloga raziskuje varstvo osebnih podatkov in pravice potrošnikov v kontekstu digitalnega trženja, področja, kjer hitra rast spletnih storitev in obdelava osebnih podatkov postavljata zasebnost v ospredje razprav. V teoretičnem delu smo analizirali ključne evropske zakonodajne akte – Splošno uredbo o varstvu podatkov (GDPR), Zakon o digitalnih storitvah (DSA), Zakon o digitalnih trgih (DMA), Zakon o upravljanju podatkov (DGA) in Zakon o podatkih (Data Act), ki skupaj predstavljajo temelje za pregledno, odgovorno in pošteno obravnavo osebnih podatkov v digitalnem okolju.
Empirični del temelji na anketi med 108 potrošniki in se osredotoča na njihovo ozaveščenost o pravicah, izkušnje s kršitvami ter odnos do obdelave osebnih podatkov. Rezultati kažejo, da potrošniki poznajo predvsem osnovne vidike GDPR, medtem ko novejši akti in celoten nabor pravic ostajajo večini neznani. Zakonodajo pogosto zaznavajo kot zapleteno, kar zmanjšuje njihovo pripravljenost na ukrepanje ob kršitvah. Večina se ob zaznanih nepravilnostih ne odloči za formalno pravno varstvo, saj jim primanjkuje jasnih informacij, zaupanja v učinkovitost sistema ali občutijo, da situacija ni dovolj resna.
Kljub temu raziskava potrjuje, da zasebnost ni zgolj formalno zapisana v zakonodaji, temveč jo potrošniki razumejo kot ključen element zaupanja v digitalno okolje. Pogosto se odločijo, da določenih storitev ne bodo uporabljali, kadar menijo, da podjetja preveč posegajo v njihove osebne podatke. To nakazuje, da so potrošniki zasebnost pripravljeni braniti tudi z lastnimi odločitvami, čeprav redko ukrepajo po formalnih pravnih poteh.
Naloga tako pokaže, da je evropski zakonodajni okvir sicer obsežen in napreden, a njegova učinkovitost v praksi ostaja omejena zaradi nizke ravni ozaveščenosti, nepreglednosti pravil in pomanjkanja enostavnih mehanizmov za uveljavljanje pravic. Potrošniki ob tem jasno izražajo pričakovanja po večji preglednosti, strožjem izvrševanju zakonodaje ter širšem ozaveščanju in izobraževanju. Magistrsko delo zato poudarja potrebo po celovitem pristopu, ki združuje pravne, regulatorne in izobraževalne ukrepe ter zagotavlja ravnovesje med razvojem digitalnega marketinga in zaščito temeljnih pravic posameznika.
Ključne besede: digitalni marketing, pravice, podatki, GDPR, DSA, DMA, DGA, Data Act.
Objavljeno v DKUM: 04.11.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 3
 Celotno besedilo (1,24 MB) |
2. Uporaba orodja Power BI za analizo demografskih podatkov s ciljem izboljšanja uspešnosti prodajeMedina Mešanović, 2025, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo obravnava uporabo orodja Power BI za analizo demografskih podatkov z namenom podpore podatkovno podprtemu odločanju v trženju. Namen dela je prikazati, kako lahko podjetja z analizo demografskih in vedenjskih vzorcev sprejemajo učinkovitejše marketinške odločitve in izboljšajo prodajno uspešnost. Raziskava temelji na simuliranem naboru podatkov, ki so bili najprej analizirani v Excelu, nato pa vizualizirani v orodju Power BI. Uporabljene metode vključujejo deskriptivno statistiko, primerjavo skupin in interaktivne prikaze za prepoznavanje vzorcev. Rezultati kažejo, da vizualna analiza omogoča boljše razumevanje ciljne skupine in olajša sprejemanje strateških odločitev. Zaključki poudarjajo pomen vključevanja sodobnih analitičnih orodij v trženjske procese in priporočajo širšo uporabo orodja Power BI v poslovnem okolju.
Ključne besede: Excel, Power BI, podatkovna analitika, demografski podatki, trženjsko odločanje
Objavljeno v DKUM: 21.10.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 9
Celotno besedilo (1,30 MB) |
3. Uporaba orodij umetne inteligence za analizo podatkovValentina Đukanović, 2025, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu smo raziskali, kako lahko različna analitična orodja – klasična (Microsoft Excel, Orange) in generativna (ChatGPT, Claude) – podprejo proces analize podatkov. Namen raziskave je bil preveriti, ali lahko generativna orodja, ki temeljijo na velikih jezikovnih modelih, zagotovijo enakovredno natančnost in uporabnost kot tradicionalna orodja, hkrati pa ponudijo prednosti v hitrosti in razumljivosti rezultatov.
Metodološko smo izvedli eksperiment na javno dostopnih podatkih o povprečnih bruto plačah v javnem sektorju (2018). Vsi postopki so bili izvedeni z enakimi vhodnimi podatki in enakimi nalogami: izračun povprečja, standardnega odklona in koeficienta variacije, kategorizacija po frekvencah ter priprava vizualizacij (histogram, stolpčni graf). Rezultati so bili primerjani glede na natančnost, hitrost, jasnost interpretacij in uporabniško izkušnjo, ki smo jo ovrednotili tudi z Likertovo lestvico.
Rezultati kažejo, da Excel in Orange zagotavljata deterministično natančnost in popolno ponovljivost, vendar sta počasnejša in zahtevnejša za manj izkušene uporabnike. Generativna orodja so bila najhitrejša (≈ 2 minuti do prvih rezultatov) ter najbolje ocenjena pri jasnosti interpretacij in enostavnosti uporabe. Kljub temu so se pri njih pojavila manjša odstopanja v standardnih odklonih in kategorizacijah. To potrjuje hipotezo, da so generativna orodja ob ustrezni pripravi vhodnih podatkov enakovredna klasičnim, pri čemer ponujajo dodatno prednost v hitrosti in dostopnosti.
Zaključimo lahko, da optimalne rezultate zagotavlja hibridni pristop: klasična orodja so primerna za čiščenje, validacijo in sledljivost, generativna pa za hitro prototipiranje, narativne povzetke in podporo uporabnikom brez tehničnega predznanja. Praktična priporočila vključujejo standardizacijo podatkovnih tokov, validacijo ključnih rezultatov v Excelu ali Orangeu ter usposabljanje uporabnikov za kombinirano uporabo obeh pristopov.
Ključne besede: umetna inteligenca, analiza podatkov, Excel, Orange, ChatGPT, Claude
Objavljeno v DKUM: 20.10.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 2
Celotno besedilo (2,89 MB) |
4. Uporaba odprtih podatkov za podporo odločanju pri nakupu nepremičnineHana Feratović, 2025, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo obravnava pomen uporabe odprtih podatkov pri analizi nepremičninskega trga v Sloveniji. Namen raziskave je bil preučiti, kako lahko javno dostopni podatkovni viri, kot so GURS, portal Prostor, OPSI ter specializirani nepremičninski portali, prispevajo k večji preglednosti, zanesljivosti in učinkovitosti odločanja na trgu. Poseben poudarek je namenjen primerjavi različnih virov in analizi njihove uporabnosti za vrednotenje nepremičnin, spremljanje tržnih trendov ter podporo strateškemu načrtovanju.
Pri raziskavi so bili uporabljeni deskriptivna analiza, študij primerov in pregled dokumentacije. Rezultati kažejo, da odprti podatki bistveno zmanjšujejo informacijsko asimetrijo med udeleženci trga ter omogočajo hitrejši in transparentnejši vpogled v dejansko stanje nepremičnin. Kljub številnim prednostim se kažejo tudi izzivi, kot so neenotna ažurnost podatkov, pomanjkanje standardizacije med občinami ter omejitve dostopa pri določenih zbirkah.
Zaključek dela poudarja, da kombinacija različnih virov podatkov predstavlja najzanesljivejši okvir za analizo nepremičninskega trga. Priporočila vključujejo večjo standardizacijo podatkovnih zbirk, redno posodabljanje ter širšo uporabo digitalnih orodij, ki bi lahko dodatno okrepila transparentnost in zaupanje na nepremičninskem trgu.
Ključne besede: Odprti podatki, nepremičninski trg, prostorski podatki, odločanje, preglednost.
Objavljeno v DKUM: 17.10.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 5
Celotno besedilo (3,06 MB) |
5. Spletna platforma za razvoj letnih načrtov treninga in spremljanje vpliva treninga na športno formo posameznikaLuka Lah, 2025, magistrsko delo Opis: Magistrsko delo naslavlja problematiko tradicionalnih pristopov k načrtovanju treningov v športu, kjer se trenerji zanašajo na intuicijo namesto na znanstveno podprte metode. Posledično je delo z večjim številom športnikov pogosto neučinkovito. Ta problem naslavljamo z razvojem funkcionalne prototipne spletne aplikacije Q-LAP (angl. Quick layered annual periodization), ki temelji na sodobni tehnični arhitekturi z čelnim delom Vue.js, Python Flask zaledjem in Oracle avtonomno bazo podatkov z implementacijo Oracle PL/SQL paketov za poslovno logiko. Razvit sistem omogoča avtomatsko ustvarjanje letnih ciklizacij z deset-stopenjsko lestvico težavnosti, pametno distribucijo več kot 200 standardiziranih vaj po petih gibalnih sposobnostih ter biomehansko normalizacijo testnih rezultatov za objektivno primerjavo napredka. Validacija z intervjuji trenerjev Atletskega kluba Velenje je potrdila potrebe po avtomatizaciji administrativnih nalog in boljši vizualizaciji napredka. Aplikacija uspešno implementira znanstveno podprte metode ciklizacije z aktivnim počitkom vsak četrti teden, vendar ostajajo omejitve pri upravljanju lastnih vaj in dinamičnem prilagajanju obremenitev, kar predstavlja priložnosti za nadaljnji razvoj sistema.
Ključne besede: Ciklizacija treningov, digitalizacija športa, biomehanski indeksi, spletna aplikacija, motorične sposobnosti
Objavljeno v DKUM: 16.10.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 5
Celotno besedilo (3,01 MB) |
6. Kje ravnamo bolj trajnostno - doma ali v službi?Vid Matjaš, 2025, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo z naslovom obravnava trajnostno vedenje posameznikov v zasebnem in poklicnem okolju. Namen raziskave je primerjati, v kateri sferi ljudje pogosteje ravnajo obnovljivo, ter ugotoviti, v kolikšni meri se vedenje prenaša iz doma v službo in obratno.
Teoretični del zajema pregled zgodovinskega razvoja trajnostnega koncepta, ključnih avtorjev in zakonodajnih okvirov. Empirični del temelji na anketni raziskavi.
Rezultati naše naloge kažejo, da obstajajo razlike glede na kontekst, vendar se trajnostne navade pogosto prenašajo med obema sferama. Posamezniki, ki doma ravnajo trajnostno, so k temu bolj zavezani tudi na delovnem mestu, še posebej, če jih podjetja pri tem podpirajo.
Ključne besede: trajnost, odgovornost, okolje, dom, služba
Objavljeno v DKUM: 09.10.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 1
Celotno besedilo (1,84 MB) |
7. Using data mining to improve decision-making : case study of a recommendation system developmentHyrmet Mydyti, Arbana Kadriu, Mirjana Pejić Bach, 2023, izvirni znanstveni članek Opis: Background and purpose: This study aims to provide a practical perspective on how data mining techniques are used in the home appliance after-sales services. Study investigates on how can a recommendation system help a customer service company that plans to use data mining to improve decision making during its digital transformation process. In addition, study provides a detailed outline on the process for developing and analyzing platforms to improve data analytics for such companies. Methodology: Case study approach is used for evaluating the usability of recommendation systems based on data mining approach in the context of home appliance after-sales services. We selected the latest platforms based on their relevance to the recommender system and their applicability to the functionality of the data mining system as trends in the system design. Results: Evaluation of the impact on decision making shows how the application of data mining techniques in organizations can increase efficiency. Evaluation of the time taken to resolve the complaint, as a key attribute of service quality that affects customer satisfaction, and the positive results achieved by the recommendation system are presented. Conclusion: This paper increases the understanding of the benefits of the data mining approach in the context of recommender systems. The benefits of data mining, an important component of advanced analytics, lead to an increase in business productivity through predictive analytics. For future research, other attributes or factors useful for the recommender systems can be considered to improve the quality of the results. Acknowledgement: The author Hyrmet Mydyti’s PhD thesis has been extended in this paper.
Ključne besede: digital transformation, data mining, decision tree algorithm, decision-making, home appliances after-sales services
Objavljeno v DKUM: 08.10.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 0
Celotno besedilo (1,95 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
8. Ragweed leaf beetle Ophraella communa LeSage, 1986 (Coleoptera, Chrysomelidae) successfully crossing the Slovenian-Austrian borderMirjana Šipek, Eva Horvat, Nina Šajna, 2025, izvirni znanstveni članek Opis: In the past two decades, several alien insect species have been introduced to Europe. One of these is the chrysomelid beetle Ophraella communa, a promising biocontrol agent against its host plant, Ambrosia artemisiifolia. Ambrosia artemisiifolia produces highly allergenic pollen that causes significant health issues, leading to substantial healthcare costs. Since its first recorded occurrence in Italy and Switzerland in 2013, O. communa has been rapidly spreading across Europe. In 2023 and 2024, we monitored 27 populations of A. artemisiifolia in various habitats in northeastern Slovenia and one population across the border in Austria. We recorded the presence of O. communa, its developmental stages, herbivory damage, and associated fauna. Ambrosia artemisiifolia population sizes ranged from a single plant to entire fields with over 100 individuals. We confirmed the presence of O. communa in 89% of the monitored Slovenian populations as well as in the Austrian site. Ophraella communa was observed in Radkersburg, Austria, on July 31, 2024, with a single adult specimen found in a large A. artemisiifolia population growing in a pumpkin field. One week later, eggs were detected, and by the end of August, all developmental stages of O. communa were present. Despite this, the herbivory rate remained relatively low in all monitored populations. The accompanying fauna of A. artemisiifolia in agricultural fields included several specimens of Corythucha arcuata. In an urban environment, at a ruderal parking lot in Maribor, we observed one adult Cicadella viridis on an A. artemisiifolia stem and a final instar of Zicrona caerulea preying on a larva of O. communa. This research provides valuable insights into the dynamics of invasive species and their rapid range expansion.
Ključne besede: biological invasions, alien insects, herbivory, biocontrol, range expansion, ambrosia
Objavljeno v DKUM: 01.10.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 0
Celotno besedilo (1,13 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
9. The impact of usability and reliability on ChatGPT satisfaction among gen Z and gen YMirjana Pejić Bach, Mirko Palić, Vanja Šimićević, 2025, izvirni znanstveni članek Opis: Background/Purpose: ChatGPT’s rapid diffusion has transformed large-language-model (LLM) technology from a specialist tool into a mainstream companion for study and work. However, empirical evidence on what drives user satisfaction outside medical settings remains scarce. Focusing on future business and management professionals in Croatia, this study examines how perceived ease of use and perceived reliability shape satisfaction with ChatGPT and whether those effects differ between Generation Z (18–25 years) and Generation Y (26–35 years). Methodology: An online survey administered in August 2024 yielded 357 valid responses. The measurement model met rigorous reliability and validity criteria (CFI = 0.96, SRMR = 0.04). Results: Structural-equation modelling showed that, in the pooled sample, ease of use (β = 0.42) and reliability (β = 0.46) jointly explained 72 % of satisfaction. Multi-group analysis revealed a generational split: both predictors were significant for Gen Z. However, only reliability remained significant for Gen Y. Gaussian graphical models corroborated these findings, indicating a densely interconnected attitude network for younger users and a reliability-centred network for older users. Conclusion: The study extends technology-acceptance research to the management domain, underscores the moderating role of generation and illustrates the value of combining SEM with network analytics. Insights inform designers and educators aiming to foster informed, responsible and gratifying engagement with generative AI.
Ključne besede: artificial intelligence, large language models (LLM), marketing, user satisfaction, Croatia, ChatGPT
Objavljeno v DKUM: 04.09.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 0
Celotno besedilo (1,06 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
10. Open government data topic modeling and taxonomy developmentAljaž Ferencek, Mirjana Kljajić Borštnar, 2025, izvirni znanstveni članek Opis: : The expectations for the (re)use of open government data (OGD) are high. However, measuring their impact remains challenging, as their effects are not solely economic
but also long-term and spread across multiple domains. To accurately assess these impacts,
we must first understand where they occur. This research presents a structured approach
to developing a taxonomy for open government data (OGD) impact areas using machine
learning-driven topic modeling and iterative taxonomy refinement. By analyzing a dataset
of 697 OGD use cases, we employed various machine learning techniques—including
Latent Dirichlet Allocation (LDA), Non-Negative Matrix Factorization (NMF), and Hierarchical Dirichlet Process (HDP)—to extract thematic categories and construct a structured
taxonomy. The final taxonomy comprises seven high-level dimensions: Society, Health,
Infrastructure, Education, Innovation, Governance, and Environment, each with specific
subdomains and characteristics. Our findings reveal that OGD’s impact extends beyond
governance and transparency, influencing education, sustainability, and public services.
Our approach provides a scalable and data-driven methodology for categorizing OGD impact areas compared to previous research that relies on predefined classifications or manual
taxonomies. However, the study has limitations, including a relatively small dataset, brief
use cases, and the inherent subjectivity of taxonomic classification, which requires further
validation by domain experts. This research contributes to the systematic assessment of
OGD initiatives and provides a foundational framework for policymakers and researchers
aiming to maximize the benefits of open data.
Ključne besede: open government data, topic modeling, taxonomy development, machine learning
Objavljeno v DKUM: 28.08.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 2
Celotno besedilo (600,19 KB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
