1. Razvoj napovednih modelov z uporabo strojnega učenja za zmanjšanje izmeta v proizvodnji podjetja Talum, d.d.Alen Gojkošek, 2024, magistrsko delo Opis: Magistrsko delo se osredotoča na razvoj napovednih modelov za napovedovanje izmeta aluminijastih izdelkov v proizvodnji podjetja Talum. Raziskava vključuje analizo proizvodnega procesa, obdelavo podatkov in uporabo različnih tehnik strojnega učenja. Z uporabo metod, kot so eksplorativna analiza podatkov, inženiring značilk in k-kratno prečno preverjanje, so bili razviti in ovrednoteni modeli za napovedovanje izmeta. Rezultati kažejo na izboljšano razumevanje dejavnikov, ki vplivajo na izmet, in ponujajo priložnosti za optimizacijo proizvodnega procesa. Delo zaključujejo priporočila za implementacijo modelov in nadaljnje raziskave na tem področju.
Ključne besede: strojno učenje, aluminijasti ulitki, napovedovanje izmeta, optimizacija proizvodnje, analiza podatkov
Objavljeno v DKUM: 22.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 17
 Celotno besedilo (2,61 MB) |
2. Model igre in taktika nogometnega kluba Ajax v ligi prvakov v sezoni 2018/2019 : diplomsko deloJan Puhner, 2024, diplomsko delo Opis: Model igre in taktika v obrambi in napadu sta ena izmed ključnih faktorjev za doseganje vrhunskih moštvenih dosežkov v nogometu. Model in taktika morata biti razdelana in premišljena glede na tip nasprotnika proti kateremu ekipa igra. V primeru, da ima ekipa odlično razdelan model ter taktiko tako v napadu kot v obrambi, ne potrebuje največjih zvezdnikov nogometne igre za doseganje vrhunskih rezultatov. Dokaz temu je bila mlada ekipa Ajaxa, ki je v Ligi prvakov v sezoni 2018/2019 prišla v polfinale preko poraza močnega Real Madrida ter Juventusa in bila le par minut oddaljena od velikega finala lige prvakov.
Namen diplomske naloge je predstaviti model nogometne igre in taktiko v nogometu, kar je opisano v začetku diplomske naloge, kjer je prav tako predstavljen razvoj lige prvakov ter zgodovina nogometnega kluba Ajax. Rezultate video analize in analize statističnih podatkov so prikazani ter opisani v drugem delu diplomske naloge. Cilj analiz je bil raziskati model igre in taktiko, ki je prinesla ekipi Ajaxa odličen rezultat v Ligi prvakov v sezoni 2018/2019. Pridobljeni podatki in rezultati so prikazani v tabelah ter med seboj grafično primerjani.
Ključne besede: nogomet, model igre, taktika, analiza podatkov
Objavljeno v DKUM: 27.02.2024; Ogledov: 397; Prenosov: 50
Celotno besedilo (4,04 MB) |
3. Primeri uporabe podatkov iz velikih baz v nogometu : diplomsko deloMarcel Koren, 2023, diplomsko delo Opis: V svetu športa je nenehno izobraževanje pri trenerskem poklicu neizbežno, saj le tako ti
kot strokovni delavec in tvoja ekipa neprestano napredujeta in ne zaostajata za
konkurenco. Ne glede na raven športnega udejstvovanja, si lahko s pregledom
aktualnih znanstvenih raziskav pridobimo nova znanja.
Predstavili smo mnoga spoznanja iz strokovnih del, ki so privedla do korenitih
sprememb v nogometni igri. Z neučinkovitostjo strelov z razdalje se je temu prilagodil
slog nogometne igre (Harper, 2021) . Čeprav se je povišala intenziteta obremenitev v
zadnjih letih (Bush, Barnes, Archer, Hogg, & Bradleya, 2015) se je zmanjšalo število
poškodb (Henriques, 2018) . Moč je opaziti višji odstotek natančnosti podaj (McKenna,
2017) , zmanjšal se je čas nogometaša na žogi (igralec je med igro 98,8 % časa brez
žoge (Di Salvo, 2007) in mnogo več.
Potrebno je poudariti, da obstaja nepredstavljivo velik razkorak med neprofesionalno in
profesionalno ravnjo, ne zgolj s finančnega vidika, ampak tudi med količino in
dostopnostjo informacij o lastnih igralcih, medsebojni primerjavi ekip, zunanjih
dejavnikih, nogometnem tržišču in navijačih, vendar izhodišča in spoznanja lahko delno
uporabimo tudi na amaterskem nivoju.
Naloga je predstavljena iz analitičnega in statističnega razmišljanje na karseda zanimiv
in praktičen način.
Dandanes se v nogometnem svetu popolnoma nič ne prepušča golemu naključju.
Ključne besede: nogomet, šport, baza podatkov, statistična analiza
Objavljeno v DKUM: 12.12.2023; Ogledov: 530; Prenosov: 22
Celotno besedilo (973,89 KB) |
4. Vzpostavitev ekosistema Hadoop : diplomsko deloMitja Cesar, 2023, diplomsko delo Opis: V tej diplomski nalogi smo raziskali ogrodje Hadoop, ki s svojimi komponentami tvori celovito rešitev za hranjenje in analiziranje velikih podatkov. V diplomski nalogi najprej predstavimo ogrodje in njegove glavne oziroma najbolj uporabljene komponente, kot so HDFS, MapReduce in YARN. Sledi primer vzpostavitve ogrodja na Linux distribuciji Ubuntu, ter primeri uporabe, ki podajajo smernice za shranjevanje in analiziranje različnih vrst podatkov s Hadoop.
Ključne besede: Hadoop, vele podatki, porazdeljen datotečni sistem, shranjevanje in analiza podatkov
Objavljeno v DKUM: 05.10.2023; Ogledov: 418; Prenosov: 24
Celotno besedilo (2,32 MB) |
5. Tehnike za zagotavljanje veljavnosti in zanesljivosti podatkov v marketinških raziskavah in analiza podatkov v marketinguBorut Milfelner, 2023 Opis: Znanstvena monografija »Tehnike za zagotavljanje veljavnosti in zanesljivosti podatkov v marketinških raziskavah in analiza podatkov v marketingu« se osredotoča na zbiranje informacij za marketinške namene v organizacijah in zagovarja znanstveni pristop pri merjenju marketinških konceptov. Utemeljuje znanstvene principe kvantitativnega merjenja v marketingu za zagotavljanje natančnih in zanesljivih podatkov ter metode za analizo podatkov v marketingu. Obravnavane so tudi napredne tehnike analiziranja podatkov, kot so modeliranje strukturnih enačb, s katerimi merimo vplive latentnih spremenljivk, ki lahko so v vlogi odvisne, kot tudi neodvisne spremenljivke. Monografija vsebuje sedem poglavij, ki obsegajo razumevanje informacijskega sistema v marketingu, tržne naravnanosti, teorije merjenja v marketingu, veljavnosti in zanesljivosti merilnih lestvic, metode za preverjanje povezav med parametričnimi in neparametričnimi spremenljivkami ter modeliranje strukturnih enačb.
Ključne besede: veljavnost merjenja, zanesljivost merjenja, faktorska analiza, analiza podatkov v marketingu, modeliranje strukturnih enačb
Objavljeno v DKUM: 18.09.2023; Ogledov: 491; Prenosov: 87
Celotno besedilo (7,29 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
6. Poslovna statistikaPolona Tominc, Maja Rožman, Dunja Legat, 2023, delovni zvezek za višje in visoke šole Opis: Predmet Poslovna statistika, za katerega je namenjena ta zbirka vaj, je pomemben za to, da študenti razvijejo sposobnost razumevanja informacij v podatkih. Gradivo obravnava naslednje vsebinske sklope: prikazovanje podatkov v tabelah in grafih, relativna števila, mere centralne tendence, mere variabilnosti, asimetrije in sploščenosti, intervalno ocenjevanje vrednosti statističnih parametrov in osnove preizkušanja domnev o statističnih parametrih, osnove enostavne regresije ter osnove analize in napovedovanja vrednosti v časovnih vrstah.
Ključne besede: urejanje in prikazovanje podatkov, deskriptivna statistika, enostavna regresijska analiza, osnove vzorčenja, časovne vrste
Objavljeno v DKUM: 26.05.2023; Ogledov: 701; Prenosov: 158
Celotno besedilo (4,83 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
7. Digitalizacija proizvodnega procesaGorazd Čadež, 2022, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu je predstavljena rešitev za digitalno zbiranje podatkov iz proizvodnega procesa. Podatki so se pred implementacijo te rešitve zbirali na staromoden način, torej s pisanjem na list papirja.
Opisan je celoten razvoj programske opreme. Začetek temelji na kreiranju uporabniškega vmesnika, ki je napisan v programskem jeziku Python in je oblikovan po obrazcu, na katerega se je prej podatke zapisovalo ročno. V nadaljevanju je predstavljeno oblikovanje MSSQL baze ter povezave med bazo in vmesnikom. Zaključek naloge opisuje obdelavo digitalno zajetih podatkov.
Implementacija aplikacije v proizvodnjo okolje podaja večjo sledljivost in preprostejši dostop do informacij, kar uporabniku precej olajša delo.
Ključne besede: Digitalizacija, Python, SQL, analiza podatkov, avtomatizacija proizvodnje.
Objavljeno v DKUM: 01.02.2023; Ogledov: 685; Prenosov: 87
Celotno besedilo (1,75 MB) |
8. Analiza izvajanja kazenskih strelov v nogometu : diplomsko deloAljoša Flajšman, 2022, diplomsko delo Opis: Kazenski strel, pomemben element nogometne igre, velja za najtežjo obliko tehnične kazni v igri. Izvedba kazenskega strela mora biti kakovostna, zelo velik pomen imajo tehnika udarca, položaj telesa in šolsko pravilna izvedba. Dejavniki, kot so lega, čas in rezultat, ne vplivajo na uspešnost izvedbe kazenskega strela; najpomembnejša je smer strela.
Namen diplomske naloge je predstavitev razvoja nogometa in pravil nogometa, kar je opisano v začetku diplomske naloge, kjer sta prav tako predstavljena model nogometne igre in delitev taktike. Rezultati video analize in analize statističnih podatkov so predstavljeni v drugem delu diplomske naloge. Cilj analiz pa je bil raziskati tehniko izvajanja kazenskih strelov enega igralca ter vpliv različnih dejavnikov na uspešnost izvedbe. Pridobljeni podatki in rezultati so prikazani grafično ter med seboj primerjani.
Ključne besede: nogomet, kazenski strel, analiza podatkov
Objavljeno v DKUM: 23.09.2022; Ogledov: 817; Prenosov: 98
Celotno besedilo (1,01 MB) |
9. Analiza podatkov sistema SUMO s pomočjo storitev računalništva v oblaku : magistrsko deloMiha Lenko, 2022, magistrsko delo Opis: V želji po izboljšanju napovedi vremenskih podatkov, ki jih za svoje delovanje potrebuje sistem za ugotavljanje meja obratovanja SUMO, smo v sodelovanju s podjetjem Operato d.o.o. raziskali možnosti uporabe računalništva v oblaku za izvajanje strojnega učenja napovednih modelov. Prvi del magistrske naloge je namenjen predstavitvi različnih vrst podatkovnih baz za hrambo podatkov v oblaku ter ponudnikov računalništva v oblaku, ki ponujajo navidezne računalniške vire kot spletno storitev, drugi del pa predstavitvi procesa vzpostavitve izvajalnega okolja za izvedbo analize in strojnega učenja v oblaku.
Ključne besede: računalništvo v oblaku, podatkovne baze, analiza podatkov, strojno učenje
Objavljeno v DKUM: 07.07.2022; Ogledov: 792; Prenosov: 91
Celotno besedilo (6,90 MB) |
10. Statistika : gradiva za seminarske vaje za 2. del predmetaPolona Tominc, Maja Rožman, 2021 Opis: Predmet Statistika (2. del predmeta), za katerega je namenjena ta zbirka vaj, je pomemben za to, da študenti razvijejo sposobnost razumevanja informacij v podatkih. Gradivo obravnava naslednje vsebinske sklope: prikazovanje podatkov v tabelah in grafih, relativna števila, mere centralne tendence, mere variabilnosti, asimetrije in sploščenosti, intervalno ocenjevanje vrednosti statističnih parametrov in osnove preizkušanja domnev o statističnih parametrih, osnove enostavne regresije ter osnove analize in napovedovanja vrednosti v časovnih vrstah.
Ključne besede: urejanje in prikazovanje podatkov, deskriptivna statistika, enostavna regresijska analiza, osnove vzorčenja, časovne vrste
Objavljeno v DKUM: 02.12.2021; Ogledov: 1443; Prenosov: 118
Celotno besedilo (5,01 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
