21. Uvedba elektronske izmenjave podatkov v skladišču podjetja Savatech PtujUrška Slana, 2017, diplomsko delo/naloga Opis: Živimo v času hitrega razvoja tehnologije ter večanja zahtev in potreb kupcev. Zaradi tega se vsako podjetje trudi, da bi poslovalo čim bolj učinkovito s čim manjšimi stroški, hkrati pa bi imelo konkurenčne produkte oz. storitve. Da pa lahko podjetja to dosežejo, se morajo nenehno izpopolnjevati, vpeljevati nove rešitve, slediti trendom ter uporabljati sodobne tehnologije na vseh področjih.
Da bi ostali v koraku s časom, so se v programu stiskani izdelki podjetja Savatech odločili posodobiti obstoječi logistični sistem in vpeljati elektronsko izmenjavo podatkov. Skoraj 85 odstotkov kupcev, s katerimi sodeluje podjetje Savatech Ptuj, izhaja iz avtomobilske industrije, kar posledično pomeni nenehne spremembe v odpoklicih in naročilih. Prav tako so zelo pogosti povsem novi izdelki in z njimi povezana vsa dokumentacija. V podjetju se zaradi vedno večjega obsega dela soočajo s pomanjkanjem časa, ter posledično z napakami pri delu.
V diplomski nalogi smo podali in opisali težave, s katerimi se vsakodnevno sooča podjetje. Opisali smo trenuten proces poslovanja podjetja ter podali kritično analizo najpogostejših vzrokov napak. Za rešitev težav smo opisali proces vpeljave elektronske izmenjave podatkov ter podali prednosti posodobljenega sistema na področju dokumentacije in skladiščenja.
Ključne besede: elektronska izmenjava podatkov, dokumentacija, skladiščenje, kritična analiza
Objavljeno v DKUM: 23.07.2018; Ogledov: 1115; Prenosov: 104
 Celotno besedilo (1,37 MB) |
22. Zajem in analiza kontekstnih podatkov o uporabnikuDavid Vrbančič, 2018, magistrsko delo Opis: Svetovni splet je zaradi velikega števila podatkov postal bogat vir informacij, zato je pomembno, da uporabniku zagotovimo ustrezne informacije ob pravem času. Zajem in analiza kontekstnih podatkov nam lahko pomagata pri zagotavljanju ustreznih informacij. V sklopu magistrskega dela smo predstavili kje in na kakšen način pridobiti kontekstne podatke o uporabniku, kako le-te primerno shraniti, obdelati in predstaviti uporabniku.
Na podlagi sistematičnega pregleda literature smo ugotovili, da je zavedanje uporabnikov o pridobivanju kontekstnih informacij odvisno od predstavitve uporabe kontekstnih podatkov (pravilniki o zasebnosti). Ali pridobivanje kontekstnih podatkov uporabnike moti, je odvisno od namena uporabe kontekstnih informacij. Starost je faktor, ki ima največji vpliv na zavedanje pridobivanja kontekstnih informacij med starejšimi in mlajšimi uporabniki. Za namen izboljšanja uporabniške izkušnje uporabniki niso pripravljeni deliti kontekstne informacije, vendar verjamejo, da lahko dostop do kontekstnih podatkov izboljša učinkovitost storitev. Na podlagi pridobljenih rezultatov testiranja klasifikatorja, ki temelji na naivnem Bayesovem algoritmu, smo ugotovili, da le-ta doseže visoko natančnost klasifikacije in je posledično primeren za klasifikacijo vsebine pridobljene iz socialnih omrežij.
Možnosti za nadaljnje delo vidimo v nadgradnji inteligentnega sistema ter s tem izboljšanju natančnosti klasifikacije algoritma. Nadgrajen klasifikacijski algoritem bi pri klasifikaciji znal povezati in upoštevati čim več odvisnih dejavnikov, ki vplivajo na rezultat klasifikacije.
Ključne besede: kontekst, kontekstni podatki (informacije), socialna omrežja, analiza podatkov, klasifikacija podatkov, inteligentni sistemi, sistemi priporočil
Objavljeno v DKUM: 21.06.2018; Ogledov: 1456; Prenosov: 149
Celotno besedilo (3,02 MB) |
23. Primerjalna analiza varnosti oblačnih storitevMatic Kotnik, 2017, diplomsko delo Opis: Računalništvo v oblaku je v zadnjih nekaj letih spremenilo celotno IT-industrijo. Pri računalništvu v oblaku ne gre samo za storitve, ki jih ponujajo številni ponudniki, ampak gre tudi za strojno in programsko opremo v podatkovni centrih, ki te storitve omogočajo. Vidik računalništva v oblaku, ki je v preteklih letih dvignil največ prahu, je varnost. Iz tega izhaja tudi naša radovednost, zaradi katere smo se odločili, da bomo natančneje raziskali to področje. Največji ponudniki oblačnih storitev Amazon Web Services, Google Cloud Platform in Microsoft Azure ponujajo oblačne storitve, ki so načeloma varne. Vsa tri podjetja investirajo ogromno finančnih sredstev, da bi zagotovila čim bolj varne storitve. Ponudniki ščitijo podatke tako fizično kot logično. V diplomskem projektu smo primerjali ponudnike oblačnih storitev na podlagi več dejavnikov, kot so skladnost, podatkovna varnost, varnost fizične infrastrukture, podpora, upravljanje identitet in omrežna varnost. Na podlagi primerjave smo podali naše ugotovite. V našem diplomskem projektu smo potrdili vse tri hipoteze, ki so se navezovale na računalništvo v oblaku in samo varnost na tem področju. Ugotovili smo, da računalništvo v oblaku prinaša številne prednosti in da so podatki, ki so danes shranjeni v oblaku, po našem mnenju varni. Še vedno pa obstaja potencial za izboljšave in zagotavljanje še večje varnosti na tem področju.
Ključne besede: računalništvo v oblaku, varnost oblačnih storitev, zasebnost, varstvo osebnih podatkov, primerjalna analiza
Objavljeno v DKUM: 05.12.2017; Ogledov: 2011; Prenosov: 230
Celotno besedilo (1,08 MB) |
24. Razvoj sistema za pridobivanje in analizo nogometnih rezultatovSamo Šimenko, 2017, diplomsko delo Opis: S športnimi stavami se je v tem novodobnem času srečal že prav vsak, saj so na voljo že skoraj na vsakem koraku, v raznih gostinskih obratih kot tudi tobačnih prodajalnah ter poštah, kjer lahko vsaka polnoletna oseba zastavi določeno vsoto denarja v upanju na večkratno povrnjeno vsoto. Ker so športne stave zelo nepredvidljive, kar se tiče napovedi rezultatov, bomo v diplomski nalogi poskušali na podlagi predhodnih rezultatov ter z uporabo različnih prijemov za sestavljanje stavnih listkov izdelati program, s katerim bomo čimbolj natančno napovedati prihajajoče dogodke in pridobiti večji denarni znesek, kot je bil vložen.
V različnih poglavjih diplomskega dela so opisane uporabljene tehnologije, orodja in metode, ki so bile uporabljene pri napovedi športnih dogodkov. Naloga prav tako vsebuje opise postopkov pridobivanja rezultatov, pridobivanja prihajajočih tekem, izračuna verjetnosti posameznega dogodka, uporabljenih metod in načinov za kombiniranje posameznih športnih dogodkov v skupine (stavni listki), ter analizo pridobljenih rezultatov.
Ključne besede: športne stave, LiveScore, stavni listek, analiza dogodkov, SQL, pridobivanje podatkov
Objavljeno v DKUM: 06.10.2017; Ogledov: 1592; Prenosov: 129
Celotno besedilo (2,24 MB) |
25. |
26. Analiza in primerjava tehnik za shranjevanje podatkov na mobilnih napravahKlemen Sagadin, 2017, magistrsko delo Opis: V magistrski nalogi smo raziskali področje tehnik za obdelavo podatkov na mobilnih napravah in opredelili potrebe po lokalnem shranjevanju in obdelavi podatkov. Na podlagi preliminarne analize smo izbrali tehnike shrambe podatkov, ki smo jih na podlagi komparativne metode in eksperimentov podrobneje analizirali z vidika njihove uporabnosti za razvijalca, zmogljivosti delovanja in kompleksnosti pri razvoju programskih rešitev. V analizo smo vključili relacijsko bazo SQLite, objektno bazo Realm in relacijsko-objektni preslikovalnik OrmLite. Ugotovili smo, da tehnika shrambe podatkov vpliva na analizirane koncepte, saj med izbranimi tehnikami obstajajo signifikantne razlike v njihovi uporabnosti za razvijalca, zmogljivosti delovanja in kompleksnosti pri razvoju programskih rešitev.
Ključne besede: tehnike obdelave in shrambe podatkov na mobilnih napravah, analiza zmogljivosti, kompleksnost razvoja z uporabo shrambe podatkov, funkcionalnosti tehnik shrambe podatkov, objektna podatkovna baza Realm, relacijska podatkovna baza SQLite, preslikovalnik OrmLite
Objavljeno v DKUM: 28.08.2017; Ogledov: 1491; Prenosov: 214
Celotno besedilo (5,00 MB) |
27. STROJNO UČENJE NA VELIKIH PODATKIH Z UPORABO MONGODB, R IN HADOOPDaniel Adanza Dopazo, 2016, magistrsko delo Opis: Osrednji namen tega magistrskega dela je testiranje različnih pristopov in izvedba več eksperimentov na različnih podatkovnih zbirkah, razporejenih na infrastrukturi za obdelavo velikih podatkov. Da bi dosegli ta cilj, smo magistrsko nalogo strukturirali v tri glavne dele.
Najprej smo pridobili deset javno dostopnih podatkovnih zbirk z različnih področij, ki so dovolj kompleksne (glede na obseg podatkov in število atributov) za namen izvajanja analize velikih podatkov na ustrezen način. Zbrane podatke smo najprej predhodno obdelali, da bi bili združljivi s podatkovno bazo MongoDB.
V drugem delu smo analizirali zbrane podatke in izvedli različne poskuse s pomočjo orodja R, ki omogoča izvedbo statistične obdelave podatkov. Orodje R smo pri tem povezali s podatkovno bazo MongoDB.
V zadnjem delu smo uporabili še ogrodje Hadoop, s pomočjo katerega smo dokončali načrtovano infrastrukturo za obdelavo in analizo velikih podatkov. Za namen tega magistrskega dela smo vzpostavili sistem v načinu enega vozlišča v gruči. Analizirali smo razlike z vidika učinkovitosti vzpostavljene infrastrukture in delo zaključili z razpravo o prednostih in slabostih uporabe predstavljenih tehnologij za obdelavo velikih podatkov.
Ključne besede: veliki podatki, strojno učenje, analiza podatkov
Objavljeno v DKUM: 08.12.2016; Ogledov: 1417; Prenosov: 190
Celotno besedilo (5,92 MB) |
28. OPTIMIZACIJA PROCESA NAROČANJA Z ORODJEM ANYLOGICSanja Zajc, 2016, diplomsko delo/naloga Opis: Glede na številne prednosti, ki jih ponuja računalniška izmenjava podatkov, gre pričakovati, da se je bo vse več podjetij pri svojem poslovanju tudi posluževalo. Dokler niso zagotovljeni in pravilno nastavljeni vsi osnovni parametri, pa lahko pri izmenjavi elektronskih dokumentov nastane več težav kot koristi.
Namen diplomskega dela je predstaviti vnos ter obdelavo prodajnega naloga, prejetega preko RIP (računalniško izmenjavanje podatkov) sistema. Analizo stanja bomo izvedli na primeru partnerske organizacije, ki je zaradi želje po zaupnosti ne moremo imenovati. Dosedanji način naročanja je dokaj preprost in razumljiv, vendar se ob neustreznem vnosu enega izmed matičnih podatkov izkaže kot počasen oz. neučinkovit. Elektronsko naročilo z neustrezno vsebino obvisi v medmrežju in ga mora referent ročno popraviti ter vnesti v sistem.
Vse ključne podatke smo beležili in jih z Excelom ustrezno obdelali. S pomočjo orodja Anylogic smo izdelali simulacijo procesa in z njo določili število čakajočih naročil v določenem časovnem obdobju, kakšna je zasedenost zaposlenega ter kakšen je povprečen čas, ki ga naročilo preživi v sistemu.
Cilj naloge je ugotoviti upravičenost vpeljave nove aplikacije, kjer bi se hranili vsi matični podatki proizvodov obravnavanega podjetja, ki so pomembni pri procesu naročanja. Zavedamo se, da obravnavano podjetje potrebuje poenoteno bazo, ki bi jo lahko uporabljali tudi drugi ključni kupci, ki jih želi podjetje vključiti v računalniško izmenjavo podatkov. Predlagano rešitev smo s pomočjo simulacije tudi ovrednotili.
S prehodom na računalniško izmenjavo naročil se bo izvajalni čas v prodajnem procesu skrajšal, sam poslovni proces pa bo postal hitrejši in preglednejši. Ker rek »Čas je zlato« v sedanjih časih še kako drži, bo skrajšanje izvajalnih časov lahko prineslo določeno prednost pred konkurenco, saj bodo izdelki na prodajnih policah prej in z manj stroška. Celoten postopek bo tako izveden elektronsko, zato bodo odpravljene človeške napake, kar podjetjema predstavlja bolj kakovostno, hitrejšo in bolj pregledno oddajo naročila ter njegovo potrditev.
Ključne besede: Naročilo, Simulacija, Analiza, Podvojen podatek, Računalniška izmenjava podatkov
Objavljeno v DKUM: 04.10.2016; Ogledov: 1496; Prenosov: 184
Celotno besedilo (1,16 MB) |
29. PROMET NA CESTAH V ZGORNJI SAVINJSKI DOLINI IN SOCIO-EKONOMSKI POKAZATELJITanja Pahovnik, 2016, diplomsko delo Opis: Temeljni pogoj za projektiranje prometne infrastrukture so uspešno napovedane prometne obremenitve, ki jih pridobimo z različnimi analizami in oblikami štetja prometa. Obseg prometa je najbolj odvisen od rasti gospodarstva in posledično števila delovno aktivnih prebivalcev.
V teoretičnemu delu diplomske naloge je predstavljeno območje Zgornje Savinjske doline nekoč in danes. Opisane so različne metode avtomatskega štetja prometa in najpogostejši način tehtanja vozil med vožnjo. V praktičnem delu sta opravljeni analiza socio-ekonomskih podatkov in analiza izbranih števcev za območje Zgornje Savinjske doline in njene okolice. V zadnjem delu je prikazana primerjava obeh analiz in vpliv ene na drugo.
Ključne besede: prometna obremenitev, avtomatsko štetje prometa, analiza socio-ekonomskih podatkov, Zgornja Savinjska dolina
Objavljeno v DKUM: 22.06.2016; Ogledov: 1411; Prenosov: 166
Celotno besedilo (2,68 MB) |
30. VPELJAVA FUNKCIJ ZA ANALIZO PODATKOV V PROGRAM MISMARTGoran Ambrožič, 2016, diplomsko delo/naloga Opis: Tema diplomske naloge je bila priprava predloga za vpeljavo funkcij za analizo podatkov v programu MiSmart. Program MiSmart je namenjen zbiranju podatkov iz raznih merilnikov proizvajalca Iskra d.d., ki so nameščeni na merilnih mestih uporabnika. V diplomskem delu smo se osredotočili na njegovo uporabo v elektrodistribucijskih podjetjih, ki nameščajo merilnike električnih veličin v srednje/nizkonapetostne (SN/NN) transformatorske postaje (TP) za potrebe permanentnega monitoringa. V programu MiSmart se tako zbirajo meritve, alarmi ter podatki o kvaliteti električnega omrežja iz različnih merilnih mest. Omogočen je prikaz zbranih podatkov v grafični in tabelarični obliki, dodano uporabno vrednost uporabniku pa bi dala statistična obdelava teh podatkov. Funkcije za analizo, kot so histogram, percentil, deviacija parametra, simetrija, konična moč … dajejo uporabniku podrobnejšo sliko o delovanju omrežja ter pomoč pri analizi okvar, planiranju vzdrževanja, načrtovanju omrežja … Poleg tega podobna orodja vsebujejo tudi konkurenčni produkti.
Cilj diplomske naloge je bil priprava dokumenta, ki je v pomoč razvojni ekipi podjetja Iskra d.d. in predstavlja osnovo za vpeljavo funkcij za analizo podatkov. Do njega smo prišli s pomočjo analize konkurenčnih produktov, lastnim poznavanjem problematike ter s prepoznavanjem težav in potreb končnih uporabnikov, ki so na koncu tudi potrdili uporabnost.
Ključne besede: daljinski zajem podatkov, analiza podatkov, program MiSmart, transformatorska postaja, nadzor omrežja, elektrodistribucijsko omrežje
Objavljeno v DKUM: 22.06.2016; Ogledov: 1005; Prenosov: 129
Celotno besedilo (1,78 MB) |
