Search the digital library catalog

Abstract: Področje medorganizacijske (B2B) prodaje je zahtevno. Običajno ne predvideva le prodaje končnih izdelkov, temveč so predmet prodaje kompleksnejše rešitve, prilagojene kupcu. Kupci pri tem sledijo svojim internim procesom, želijo doseči prilagoditve elementov pogodbe, se pogajajo in podobno. To zahteva od prodajalcev dobro poznavanje pričakovanj strank, njihovih želja in potreb. Proces B2B prodaje je zato daljši in kompleksnejši. V disertaciji se osredotočamo na napovedovanje prodajnega izida v medorganizacijski prodaji, ki v praksi večinoma temelji na subjektivni presoji prodajalcev. Glede na napovedi prodajalcev se podjetja odločajo o virih in aktivnostih, zato netočne napovedi lahko vodijo v nepopravljive posledice. Raziskave so pokazale, da podjetja, ki svoje odločitve temeljijo na podatkih (angl. ``data driven decison-making''), izkazujejo boljše poslovne rezultate. Vendar pa raziskave kažejo tudi, da je uporaba metod in orodij, ki temeljijo na podatkih, v praksi še vedno šibka. To lahko pripišemo slabemu razumevanju metod in orodij za podporo odločanju ter tudi nezaupanju v tehnologijo. Motivacija za raziskavo izhaja iz zaznanega problemskega stanja v medorganizacijski prodaji in vrzeli, ki smo jo zaznali v akademski literaturi. Izhajamo iz teze, da je mogoče z uporabo modelov stojnega učenja pomagati prodajalcu in podjetju tako, da pri napovedovanju poslovnega izida delajo manj napak. V ta namen smo po metodologiji akcijske raziskave in razvoja (angl. ``action design research'', s kratico ADR) razvili model napovedovanja prodajnih priložnosti v medorganizacijskem poslovanju z uporabo metod strojnega učenja. Pri tem sta nastala dva artefakta: informacijsko-tehnološki (IT) artefakt, ki temelji na modelih strojnega učenja, podkrepljenih s transparentnimi razlagami, ter organizacijski artefakt, ki spodbuja vključevanje spoznanj iz IT-artefakta v proces napovedovanja in organizacijsko učenje. Prednost ADR je v tem, da vključuje uporabnike v razvoj in evalvacijo modela že na začetku raziskave. Na ta način uporabniki lahko izrazijo svoja pričakovanja, sproti vrednotijo model ter tudi sproti predlagajo spremembe. To krepi zaupanje v razvit model in povečuje zavezanost h kasnejši uporabi v praksi. Jedro disertacije predstavlja model napovedovanja prodajnih priložnosti v medorganizacijskem poslovanju z uporabo metod strojnega učenja. Metode strojnega učenja se iz prodajne zgodovine naučijo prepoznati značilnosti prodaje. Ko se pojavijo nove priložnosti, metode ocenijo njihovo zrelost in ponudijo odločevalcem razlago vplivnih dejavnikov, omogočajo pa tudi analizo vpliva različnih prodajnih aktivnosti s pomočjo ``kaj-če'' analize. Pri tem uporabljamo poenoten format napovedi in njihovih razlag, ki podpirajo različne modele. Tako omogočamo uporabo visoko zmogljivih metod strojnega učenja (npr. naključni gozd), ki so običajno zaradi svoje zapletenosti netransparentne in jim uporabniki stežka zaupajo. Da smo lahko razvili model, smo opravili dodatne raziskave za oblikovanje nabora atributov, ki opisujejo proces B2B prodaje in razvili optimizacijske postopke za detekcijo šuma in redundance atributov. Za učinkovito detekcijo kvalitete učne množice smo razvili vizualno metodo. Potrdili smo domnevo, da je želen organizacijsko-informacijski model mogoče zgraditi, saj je večina uporabljenih metod dosegla klasifikacijsko točnost nad 70\%. Za podrobnejšo analizo vpliva atributov smo razvili simulacijske in optimizacijske algoritme. Praksa potrjuje koristnost razvitega modela, saj se je v realnem podjetju z uporabo modela točnost napovedi bistveno izboljšala. S kombinacijo uporabe modelov, znanja in prakse ekspertov, smo tako prispevali k preseganju pomanjkljivosti posameznih pristopov. Uporabljene metode predstavljajo novost na področju organizacijskih znanosti in tako prispevajo k znanstveni literaturi na področju organizacijskega učenja in uporabe metod strojnega učenja.
Keywords: strojno učenje, medorganizacijska prodaja, organizacijsko učenje, napovedovanje izida, razlaga modelov, analiza kaj-če
Published: 24.04.2017; Views: 158; Downloads: 12
Full text (3,49 MB)

Abstract: Cilj študije je ugotoviti, ali vozniki, bolniki z epilepsijo, kroničnim alkoholizmom in/ali tveganim pitjem, uživalci psiho aktivnih substanc (PAS), bolniki z drugimi boleznimi živčevja, z duševnimi in vedenjskimi motnjami, s kardiovaskularnimi boleznimi, z diagnozo težjega diabetesa in težjimi okulističnimi boleznimi obravnavani na posebni zdravstveni komisiji (PZK), predstavljajo večje tveganje za povzročitev prometnih nesreč (PN)/cestno prometnih prekrškov (CPP) od voznikov povzročiteljev PN/CPP v Sloveniji, ki teh diagnoz nimajo. Narejenih je bilo šestnajst študij primerov s kontrolami. Primeri so vozniki, ki so bili v opazovanem obdobju pregledani na PZK in so imeli naslednje diagnoze: epilepsija, kronični alkoholizem /tvegano pitje, uživanje PAS, duševne in vedenjske motnje, bolezni živčevja, kardiovaskularne bolezni, diabetes in bolezni oči. Za vsak primer smo kot kontrolo definirali po spolu in starosti usklajene osebe iz kohorte povzročiteljev PN/CPP v istem opazovanem obdobju. Deskriptivni statistiki je sledilo izračunavanje korelacij med spremenljivkami, izračun t testov oziroma χ2 med primeri in kontrolami za vsako spremenljivko in izračun razmerja obetov. Vozniki z vodilno diagnozo predhodne poškodbe imajo več kot štirikrat večje obete za povzročitev PN (RO= 4,44; 95% IZ=1,69-11,63) in trikrat večje obete z diagnozo odvisnost (RO= 3,52; 95% IZ= 2,10-5,88), da povzročijo CPP, medtem ko imajo vozniki z boleznimi živčevja petkrat večje obete kot kontrole, da bodo povzročili PN (RO = 5,18; 95% IZ= 2,59 -10,34). Visoko tveganje imajo tudi vozniki z duševnimi in vedenjskimi motnjami (RO = 3,64; 95% IZ = 1,91 - 6,94) in vozniki, ki so odvisni od alkohola ( RO = 1,71; 95% IZ = 1,01 – 2,89). Rezultati za voznike z vodilno diagnozo epilepsija ne kažejo večjega tveganja za CPP/PN. Novo je odkritje visokega tveganja za PN pri voznikih z diagnozo predhodne poškodbe. Rezultati potrjujejo tudi ugotovitev, da so odvisni vozniki in vozniki s kroničnimi boleznimi dejansko tvegani vozniki. Rezultati za voznike z vodilno diagnozo epilepsija prispevajo k dosedanjim raziskavam, ki voznikov z epilepsijo ne obravnavajo kot tvegane voznike.
Keywords: posebna zdravstvena komisija za promet, tvegani vozniki, nesreče v prometu, alkoholizem, epilepsija
Published: 17.10.2016; Views: 500; Downloads: 34
Full text (1,53 MB)

Abstract: V doktorski disertaciji so uvodoma predstavljeni teoretični vidiki e-izobraževanja, opredeljena različna pojmovanja e-izobraževanja, od splošnih do bolj specifičnih, opisujemo pa tudi poglavitne značilnosti in različne oblike e-izobraževanja. Nadalje predstavljamo začetke in razvoj e-izobraževanja od študija na daljavo do sodobnih oblik mobilnega izobraževanja ter ključne razlike med klasičnim načinom izobraževanja v učilnici in e-izobraževanjem. E-izobraževanje se pojavlja v različnih izvedbenih modelih, ki jih po posameznih fazah razvoja predstavljamo v poglavju o modelih izobraževanja, prikazujemo pa tudi prednosti in pomanjkljivosti e-izobraževanja ter vlogo in kompetence različnih udeležencev e-izobraževanja. Specifičnost tujejezikovnega poučevanja zahteva uporabo drugačne metodike. Razvoj različnih metod za učenje in poučevanje angleščine ter razlogi za prelom od klasičnega načina izobraževanja so pojasnjeni iz različnih zornih kotov, teoretičnega, praktičnega kakor tudi z vidika uporabe informacijsko-komunikacijskih tehnologij. Eno od osrednjih poglavij naloge predstavlja razvoj modela e-izobraževanja angleškega poslovnega jezika, kjer se osredotočamo na opredelitev ciljev, pogojev in izhodišč za eksperimentalno uvedbo modela v pedagoški proces na Univerzi v Mariboru, Fakulteti za organizacijske vede ter razčlenjujemo posamezne faze razvoja modela. Poglobljeno se lotevamo tudi predstavitve zgradbe modela z opisom vsebine, študijskih gradiv in posameznih učnih aktivnosti. V empiričnem delu naloge analiziramo rezultate raziskave o testiranju modela, kjer smo ovrgli dve od treh zastavljenih hipotez, saj smo ugotovili statistično pomembne razlike med skupino, ki se je izobraževala prek modela e-izobraževanja, in skupino, ki je imela le klasično izobraževanje. Podatke za raziskavo smo pridobili z anketo o zadovoljstvu, kakovosti in uporabnosti modela e-izobraževanja, o vplivih na učni dosežek, o motivacijskih dejavnikih za učenje in o odnosu do predmeta oz. učenja poslovne angleščine. Posebna pozornost je bila pri testiranju modela usmerjena na stopnjo zadovoljstva udeležencev z izvedbo izobraževanja, oceno udeležencev glede strukture modela, zanimivosti in privlačnosti učnih vsebin ter aktivnosti, odgovorili pa smo na tudi vprašanje, kako model izpolnjuje svojo funkcijo in kakšen je njegov vpliv na učinkovitost e-izobraževanja.
Keywords: e-izobraževanje, model e-izobraževanja, klasično izobraževanje, poslovni angleški jezik, učno okolje Moodle
Published: 13.10.2016; Views: 470; Downloads: 14
Full text (3,21 MB)

Abstract: V doktorski disertaciji smo skozi celoten analitično raziskovalni del sledili namenu posvojitve v Sloveniji in protislovju samega socialno varstvenega ukrepa pomoči otroku. Rezultati so pokazali, da obstaja v sedanji organizaciji posvojitve otrok vrsta spregledanih dejavnikov, ki vplivajo na strokovno ravnanje v smeri protislovja posvojitve in tako ni omogočeno, da bi posvojitev optimalno sledila koristi otroka. Pomenljiv je tudi podatek raziskave, da sedanja organizacija posvojitev pri nas ne omogoča strokovnemu delavcu ustreznega znanja in usposobljenosti za kakovostno izpeljavo posvojitve. Prav tako ne omogoča bodočim posvojiteljem ustreznih informacij, znanja in usposobljenosti za kakovostno odločitev glede posvojitve, posvojencu in posvojiteljskim staršem pa ne omogoča podpore po posvojitvi. Bodoče posvojitelje pušča brez ustreznih informacij in motivacijskega poriva za vključitev v skupinsko pripravo na posvojitev otroka, ob stran vsej posvojiteljski dejavnosti pa je postavljena tudi pomoč biološkim staršem posvojenca. Ugotovitve doktorske disertacije kažejo, da sedanja organizacijska izvedba posvojitve otrok pri nas ne upošteva dejavnikov, ki so napovedniki uspešnosti posvojitve in tudi ne sledi sodobni strokovni doktrini. Rezultati porajajo vrsto nerazumljivih dilem in protislovij. Na eni strani velika večina strokovnih delavcev izraža, da razumejo, kako pomembne so za posvojenega otroka skupinske priprave bodočih posvojiteljev na posvojitev, na drugi strani praksa kaže, da isti strokovni delavci dajejo otroke v posvojitev parom brez ustreznih priprav. Tako njihova izražena mnenja o tem, kako pomembna da je priprava, vzbujajo dvom, saj porajajo bistveno protislovje, ki pomeni odmik od prvenstvenega namena posvojitve. Prav tako je z upoštevanjem neplodnosti in njenih posledic v postopku posvojitve. Rezultati pokažejo visoko stopnjo ozaveščenosti o pomembnem vplivu nepredelane bolečine zaradi neplodnosti in njenih posledic, torej o stiski, ki jo doživlja neploden par, hkrati pa rezultati pokažejo, da strokovni delavci kljub temu ne svetujejo, naj si poiščejo psihosocialno pomoč zaradi posledic neplodnosti, da bi s posvojenim otrokom lažje vzpostavili družinsko skupnost. Kljub poznavanju posledic, jim strokovni delavci brez priprave dodeljujejo otroke v posvojitev. Tudi njihovo večinsko mnenje, da je posvojitev pomoč otroku brez staršev, nakazuje protislovje v primeru posvojitve, ko potrebe bodočih posvojiteljev postavijo kot prvenstveno upoštevane pri naših posvojitvah in hkrati na načelni ravni menijo, da se s posvojitvijo sledi koristi otroka. Rezultati tudi kažejo, da strokovni delavci s posvojitvijo pomagajo paru rešiti bolečo situacijo neplodnosti in odpraviti strah in dolgočasje, ki ga prinaša življenje brez otroka, da prevzemajo rešiteljsko vlogo za par brez otroka. Otroka na ta način instrumentalizirajo. Protislovnost organizacijskih dejavnikov posvojitve v Sloveniji, ki smo ji sledili z rezultati raziskave, je teoretska konceptualna osnova za raziskovanje protislovnosti organizacijskih modelov posvojitve drugod v svetu, hkrati pa inicira variable, na katere moramo biti pozorni v postopku posvojitve otroka, še posebej, ko gre za posvojitev otroka s strani parov in posameznikov, ki imajo izkušnjo neplodnosti. Rezultati doktorske disertacije ponujajo na aplikativni ravni izvirno rešitev za tak model organizacije posvojitev, ki vključuje organizacijske dejavnike, kakršnih do sedaj v slovenski praksi, kot tudi v praksi v svetu, še ni vključeval. Posebej širi možnosti za dograjevanje modela priprave na posvojitev, ki ga hkrati tudi izpostavi kot pomembnejši člen pri izvedbi socialno-varstvenega ukrepa za otroka in od katerega je pogosto odvisen uspeh posvojitve. S tem ponuja nadgradnjo doktrine ne le strokovnega dela na področju posvojitev otrok, da se teorija in praksa posodobi ter obrne od tradicionalnih pristopov k sodobnejšim, otroku koristnejšim, pač pa pomeni tudi doktrinarno nadgradnjo spoznanj znanstvene misli na področju posvojitve o
Keywords: organizacijski dejavniki, posvojitev, korist otroka, priprava na posvojitev, neplodnost para, protislovje posvojitve
Published: 26.03.2015; Views: 649; Downloads: 179
Full text (2,61 MB)

Abstract: Sodoben sistem za podporo odločanju mora učinkovito podpreti procese pridobivanja ustreznih informacij ter omogočiti uporabo metod za proces odločanja v čim krajšem času od nastanka dogodkov. V ta namen se uporabljajo različna orodja in metode, pod krovnim imenom poslovna inteligenca, ki preoblikujejo velike količine podatkov v uporabne informacije. Veliko sistemov za poslovno inteligenco ne zaživi v praksi, ali pa je njihova izkoriščenost nizka, predvsem zaradi kompleksnosti prikaza informacij in načina uporabe. Sistemi so običajno konfigurirani enako za vse vrste uporabnikov in niso prilagojeni specifičnim potrebam, zato si morajo prilagoditve izvesti uporabniki sami, kar je zamudno in lahko privede do zakrivanja pomembnih odločitvenih informacij. V doktorski disertaciji je predstavljen metoda za optimizacijo sistema poslovne inteligence, ki na osnovi različnih poslovnih vlog in preferenc posameznih uporabnikov, ustrezno spreminja karakteristike niza večdimenzionalnih modelov. Vhod v model so rezultati analize sledi uporabe sistema za poslovno inteligenco in atributi večrazsežnostnih podatkovnih modelov. Z uporabo predlagane metode se zmanjšuje kompleksnost sistema za poslovno inteligenco, na ta način pa se povečuje njegova uporabnost in izkoriščenost ter posledično kakovost odločitvenega procesa. Razvoj predlaganega modela optimizacije temelji na povezavi treh uporabljenih metod: segmentacije uporabnikov, večrazsežnostnih podatkovnih modelov in večparametrskega odločanja. S segmentacijo uporabnikov na osnovi opazovanja uporabe sistema ločimo vse uporabnike v manjše število skupin z različnimi preferencami. Z namenom poenostavitve in prilagoditve večrazsežnostnih podatkovnih modelov, uporabimo metodo kvalitativnega večparametrskega odločitvenega modeliranja DEX. Rezultat kvalitativne večparametrske analize mer in dimenzij je spremenjen večrazsežnostni model, ki je poenostavljen in prilagojen potrebam posamezne skupine uporabnikov. Metodo smo preizkusili na dejanskih podatkih o prodaji srednje velikega podjetja, kjer smo primerjali tri konfiguracije sistema za poslovno inteligenco: ne-optimiziran sistem, sistem, optimiziran z našim modelom, ter sistem, optimiziran z metodo Topsis. Rezultati kvalitativnega vrednotenja kažejo, da pri uporabi predlagane metode dosegamo optimalnejšo uporabo sistema za poslovno odločanje v smislu nižjih povprečnih časov uporabe in nižjega povprečnega števila klikov. Tudi analiza kvalitativnega vrednotenja je pokazala, da je tako konfiguriran sistem za poslovno inteligenco enostavnejši za uporabo. Pričujoča raziskava potrjuje smer razvoja predlaganega modela v smislu učinkovitejše uporabe sistema in večjega zadovoljstva uporabnikov. Hkrati odpira številne možnosti za nadaljnje raziskave v smeri kot je npr. samodejno prilagajanje atributov večparametrskih metod, personalizacija informacijskih vsebin z upoštevanjem vseh posebnosti osebnega načina dela, prilagajanje grafičnih vsebin s poudarkom na mobilni tehnologiji.
Keywords: podatkovna skladišča, večrazsežnostni podatkovni model, samodejna gradnja, usmerjenost k profilu uporabnika, večparametrska odločitvena analiza.
Published: 12.03.2015; Views: 586; Downloads: 121
Full text (3,18 MB)