1. Pregled in primerjava sistemov za spletno analitiko : diplomsko deloTimotej Vošinek, 2022, diplomsko delo Opis: Spletno analitiko uporablja večina spletnih strani. Omogoča nam zbiranje in analizo podatkov o uporabi spletnih mest. V delu smo si ogledali razliko med notranjo in zunanjo analitiko. Pogledali smo najbolj pogosti metodi zbiranja podatkov, to sta označevanje strani in analiza strežniških zapisov. Pregledali smo šest sistemov za spletno analitiko, med njimi so Google Analytics, Adobe Analytics, Mixpanel, Plausible, Open Web Analytics in GoAccess. Ugotovili smo, da je potrebno plačati za uporabo večine orodij vsaj za večje število uporabnikov in funkcij. Večina sistemov z največjim tržnim deležem uporablja metodo označevanja strani. Uvedli smo Google Analytics in ugotovili, da sama uvedba ni zahtevna.
Ključne besede: spletna analitika, označevanje strani, zbiranje podatkov, sledenje uporabnikom
Objavljeno v DKUM: 20.10.2022; Ogledov: 127; Prenosov: 11
 Celotno besedilo (1,25 MB) |
2. Spletni vmesnik za integracijo in vizualizacijo podatkov gibanja slovenskega prebivalstva : diplomsko deloMatic Mesner, 2020, diplomsko delo Opis: Namen diplomskega dela je pridobiti podatke iz nacionalnega portala Odprti podatki Slovenije, jih vizualno predstaviti na spletni strani in učinkovito analizirati. Pri izbiri podatkov bomo omejeni na temo slovenskega prebivalstva. Podane bodo informacije o gibanju prebivalcev v Sloveniji in posameznih regijah. Pri pripravi spletne strani se bodo za pomoč uporabljale dosegljiva dokumentacija in dostopne knjižnice za vizualizacijo podatkov. V namene boljšega razumevanja priprave spletne rešitve se bomo spoznali tudi s fazami zbiranja, integracije, analize in vizualizacije podatkov. Končna rešitev daje enoten vpogled v različne zbirke podatkov, katerih analiza vodi do novih informacij glede naravnega in selitvenega gibanja slovenskega prebivalstva. Ob rednem posodabljanju podatkov na izvirnem viru bo rešitev vedno dajala vpogled v najnovejše podatke.
Ključne besede: podatki o prebivalstvu, uporaba podatkov, zbiranje in integracija podatkov, podatkovna analitika, spletna stran, vizualizacija podatkov, odprti podatki
Objavljeno v DKUM: 04.11.2020; Ogledov: 541; Prenosov: 46
Celotno besedilo (972,07 KB) |
3. Profiliranje in sledenje uporabnikom na spletuDenis Vodišek, 2017, diplomsko delo Opis: Na današnjem spletu je skorajda težko ostati neviden. Podjetja, mediji in posamezniki se čedalje bolj zavedajo, da lahko s poznavanjem svojih strank oziroma uporabnikov ugotovijo njihove želje, interese in omogočijo odlično uporabniško izkušnjo, saj je ravno to tisto, kar odloča o nadaljnjem ravnanju uporabnika na strani. V diplomskem delu smo vzpostavil storitev za sledenje uporabnikom z brezplačno storitvijo Google Analytics. Pridobljene podatke smo z orodjem za podatkovno rudarjenje R združili v skupine in ustvarili uporabniške profile. Zajeli smo glavne metodologije zbiranja podatkov, piškotke in orodje, ki jih bomo uporabili za spletno analitiko. Prav tako smo obravnavali tudi zasebnost uporabnika na spletu in načine sledenja ter profiliranja uporabnikov. V diplomskem delu smo tudi implementirali storitve na že obstoječo spletno stran in zbirali podatke s po meri ustvarjenimi razsežnosti in meritvami. Podatke smo obdelali v programu R in jih vizualno predstavili. Ugotovili smo, da lahko s spletno analitiko natančno odkrijemo, kaj uporabniki počnejo na strani, kaj jih zanima in na podlagi teh informacij ustvarili uporabniške profile. Tako lahko z ustvarjenimi profili uporabnikom iste skupine priporočamo podobne rezultate.
Ključne besede: Spletna analitika, sledenje, profiliranje, Google Analytics, splet, zbiranje podatkov, R, podatkovno rudarjenje
Objavljeno v DKUM: 09.10.2017; Ogledov: 1167; Prenosov: 205
Celotno besedilo (1,45 MB) |
4. INTERNET STVARI IN ANALITIKA VELIKIH PODATKOVVladimir 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 v DKUM: 29.05.2017; Ogledov: 1314; Prenosov: 201
Celotno besedilo (1,16 MB) |
5. Razvoj spletne aplikacije za analitiko podatkov v realnem času s Spring XDGrega Vrbančič, 2015, diplomsko delo Opis: Živimo v sodobni informacijski družbi, katera nevedoč, na vsakem koraku z uporabo trenutnih razpoložljivih tehnologij ter spleta, dnevno ustvari več eksabajtov podatkov v različnih oblikah. Želja po pridobivanju dodane vrednosti – znanja, iz na prvi pogled nepomembnih podatkov, je v gospodarstvu prisotna že dalj časa, kot so tudi že dalj časa prisotne tehnike, metode za analitiko podatkov. Te so se razvile do te mere, da nam lahko v sprejemljivem času ponudijo rezultate naših povpraševanj. Kljub temu pa ostaja želja po instantnem pridobivanju rezultatov, analitiki podatkov praktično v trenutku, ko se ti ustvarijo. V diplomskem delu smo se posvetili uporabi platforme Spring XD ter v povezavi z njo razvili spletno aplikacijo za analitiko podatkov v realnem času.
Ključne besede: analitika podatkov, spletna aplikacija, Spring XD, masovni podatki
Objavljeno v DKUM: 14.10.2015; Ogledov: 1535; Prenosov: 103
Celotno besedilo (4,80 MB) |
6. |
