| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 6 / 6
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Inovacije na področju poslovanja maloprodajnih podjetij
Matej Magyar, 2019, diplomsko delo

Opis: Maloprodaja že od nekdaj predstavlja eno glavnih gonilnih sil svetovnega gospodarstva. Industrija prodaje na drobno velja za največjega delodajalca v večini držav. V diplomskem projektu bomo opisali tehnologije, ki so trenutno najbolj vpete v poslovanje prodaje na drobno, in spremembe, katere prinašajo. Opisali bomo pozitivne in negativne plati vsake izmed novosti in pokazali na izjemno tesno povezavo med odjemalci in potrebo maloprodajnih pojdetij za inovacije. Pravzaprav temeljijo vse inovacije na kupcih, saj so oni tisti, ki omogočajo prihodek podjetjem. Tehnologije, katere bomo opisali, so internet stvari, big data, RFID in dronska tehnologija. Ocene za prihodnost maloprodajnega trga, ki so napisane v diplomskem projektu, so opravile raziskovalne agencije, ki so s pomočjo analiz preteklih podatkov in trenutnega stanja ustvarile okvirne slike prihodnosti.
Ključne besede: maloprodaja, internet stvari, veliki podatki, RFID, droni, SWOT- analiza, mobilna denarnica
Objavljeno: 27.06.2019; Ogledov: 511; Prenosov: 60
.pdf Celotno besedilo (759,93 KB)

2.
INTERNET STVARI IN ANALITIKA VELIKIH PODATKOV
Vladimir Desanovski, 2016, diplomsko delo

Opis: Splet postaja vse širše dostopen, stroški povezave se zmanjšujejo, vse več naprav je opremljenih z brezžično povezljivostjo in z vgrajenimi senzorji, stroški tehnologije se zmanjšujejo itd. Vse to je botrovalo nastanku pravšnjega okolja za t. i. internet stvari. Izraz internet stvari je vse pogostejši predmet pogovorov, tako na delovnem mestu kot zunaj njega. Gre za koncept, ki nima le potenciala vplivati na način našega življenja, ampak tudi na način našega dela. Preprosto povedano, to je koncept, ki povezuje katerokoli napravo s spletom. Vključuje vse, od mobilnih telefonov, aparatov za kavo, pralnih strojev, svetilk in skoraj vsega drugega, kar si je sploh mogoče predstavljati. To velja tudi za sestavne dele strojev, na primer motor letala ali sveder v naftni industriji. Obstajajo veliko primerov, kako naj bi to izgledalo oziroma kakšna naj bi bila potencialna vrednost. Internet stvari se lahko uporablja za stvari, kot so prometna omrežja: t. i. pametna mesta, ki nam pomagajo pri zmanjševanju odpadkov in izboljševanju učinkovitosti za področja, kot je poraba energije. Industrija 4.0 in industrijski internet stvari sta izraza, ki ju je sprejelo združenje univerze, podjetij, sindikatov in državnih organov, z njima je povezana vizija proizvodnih sektorjev v prihodnosti. Industrijski internet stvari bo zahteval nove ravni sodelovanja med poslovnimi partnerji, ki združujejo svoje izdelke in storitve za zadovoljitev potreb strank. Spremenili se bodo celotni poslovni modeli, komunikacije med zaposlenimi in stroji ter odnosi in povezave med stroji. Najnovejši val tehnoloških sprememb bo prinesel povsem nove priložnosti za podjetja, skupaj z novimi tveganji. Industrijski internet stvari bo spodbujal rast produktivnosti s predstavitvijo novih priložnosti za nadgradnjo znanja zaposlenih ter ustvaril nove vrste delovnih mest. Količina podatkov v našem svetu je v velikem razvoju in nenehno narašča. Podjetja zajemajo bilijone bajtov informacij o svojih kupcih, dobaviteljih, poslovnih operacijah. Trend, ki se dodaja na velike podatke, je seveda internet stvari. Osnovna ideja tega revolucionarnega koncepta je, da bo skoraj vsak objekt ali naprava imela IP naslov, ti pa bodo med seboj povezani. Glede na to, da bo povezano domala neskončno število naprav, bo količina generiranih podatkov ogromna, tako da bo učinkovitost mehanizmov zbiranja, analiziranja in varnosti podatkov vprašljiva.
Ključne besede: Internet stvari, industrijski internet stvari, veliki podatki, analitika velikih podatkov.
Objavljeno: 29.05.2017; Ogledov: 955; Prenosov: 149
.pdf Celotno besedilo (1,16 MB)

3.
STROJNO UČENJE NA VELIKIH PODATKIH Z UPORABO MONGODB, R IN HADOOP
Daniel 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: 08.12.2016; Ogledov: 801; Prenosov: 140
.pdf Celotno besedilo (5,92 MB)

4.
MERJENJE USPEŠNOSTI PRODAJNIH AKTIVNOSTI NA OSNOVI PROFILIRANJA IN SLEDENJA UPORABNIKOV PREKO STORITEV V OBLAKU
Bojan Kraut, 2016, magistrsko delo

Opis: V magistrski nalogi na kratko opišemo tehnologijo oblaka, ter velikih podatkov, ki so osnova za tehnološko platformo, s katero je bila naloga izvedena. Dotaknemo se razvoja mobilne tehnologije, ki nas dandanes spremlja že na vsakem koraku, in kako jo oglaševalci uporabljajo sebi v prid, ter tudi prihajajočih tehnologij, kot je obogatena resničnost ter nosljive tehnologije. Usmerimo se v televizijsko oglaševanje, profiliranje uporabnikov ter spremljavo gledanosti, ki jo je mogoče preko digitalne televizije spremljati, hkrati pa opišemo sistem za masovno zajemanje spletnega prometa ter poiščem korelacije med podatki gledanosti digitalne televizije in spletnim obiskom oglaševalcev. Zaključimo s predstavitvijo rezultatov merjenja in statistično analizo pridobljenih podatkov. Z vrednotenjem potrdimo, da je preko televizije mogoče spremljati gledalca ter mu celo ponuditi personalizirane reklame.
Ključne besede: marketing, televizijsko oglaševanje, personalizacija uporabnika, profiliranje uporabnika, veliki podatki, storitve v oblaku, spletna analitika, korelacije med podatki, prodaja
Objavljeno: 14.11.2016; Ogledov: 649; Prenosov: 80
.pdf Celotno besedilo (7,08 MB)

5.
UČINKOVITOST UČNIH ALGORITMOV NA VELIKIH PODATKIH
Jože Gobar, 2015, diplomsko delo

Opis: Tematika te diplomske naloge so veliki podatki, karakteristike velikih podatkov in učni algoritmi, ki jih uporabljamo za klasifikacijo. V diplomski nalogi predstavljam tudi rezultate eksperimenta, s katerim sem ugotavljal učinkovitost učnih algoritmov na velike podatke. Učinkovitost algoritmov sem ovrednotil s klasifikacijsko točnostjo in časovnim izvajanjem učnih algoritmov na podatkovnih množicah. Iz pridobljenih rezultatov lahko sklepam, da se algoritmi glede na dane podatkovne množice različno obnašajo ter da je izbira učnega algoritma za analizo podatkovnih množic odvisna predvsem od problema in zastavljenega cilja.
Ključne besede: veliki podatki, karakteristike velikih podatkov, strojno učenje, klasifikacija, učinkovitost učnih algoritmov
Objavljeno: 22.10.2015; Ogledov: 753; Prenosov: 63
.pdf Celotno besedilo (2,70 MB)

6.
Analiza in uporaba velikih količin podatkov na primeru portala za pametno mesto
Tadej Hertiš, 2015, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu obravnavamo spletne portale, velike podatke, tehnologijo Liferay za razvoj spletnih portalov in značilnosti pametnega mesta. Praktično je prikazana vzpostavitev delovnega okolja v integriranem razvojnem orodju Eclipse in opisana implementacija primera portala za pametno mesto, ki je temeljila na razvoju portletov in njihovem vključevanju na portalno stran. Na implementiranem portalu smo generirali velike količine podatkov in izvajali testiranja hitrosti shranjevanja podatkov v podatkovni bazi MySQL in MongoDB ter testiranja velikosti tabel. V zaključku smo analizirali rezultate testiranj in ugotovili, da shranjevanje velikih količin podatkov močno poslabša zmogljivost in delovanje portala Liferay.
Ključne besede: spletni portal, portlet, veliki podatki, portal Liferay, pametno mesto
Objavljeno: 14.10.2015; Ogledov: 875; Prenosov: 104
.pdf Celotno besedilo (2,47 MB)

Iskanje izvedeno v 0.19 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici