Predikce vývoje počtu licencí v RPA systémech a řízení rizika nepostačitelnosti - Paralič, Ondrej; Zimmermann, Pavel, 1980-; Karel, Tomáš; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2022)
Rôzne typy metód prediktívnej analytiky sú v oblasti biznisu využívané na odhaľovanie kľúčových informácií, pomocou ktorých podnik môže vykonávať efektívne rozhodnutia pre vybrané typy problémov. Aplikácie modelov na predikciu časových rád ako jeden z prístupov prediktívnej anlytiky, sú pravidelne využívané na vytváranie odhadov a prognóz vývoja rôznych ukazateľov a metrík dôležitých pre fungovanie podniku. V tejto práci sa zameriame na aplikáciu štatistických metód a stromových modelov strojového učenia na modelovanie vývoja nelineárnej časovej rady. Využitie takýchto modelov je určené pre vybraný biznis problém, ktorého cieľom bude poskytnúť informácie o budúcom vývoji časovej rady pre zefektívnenie alokácie dostupných prostriedkov a odstránenie nadbytočných nákladov firmy pri technológii RPA. Základný element modelovanej časovej rady je počet simultánne bežiacich robotov na systémoch firmy. Samotná bodová predikcia avšak neprináša žiadnu ďalšiu informáciu o pravdepodobnostnom rozložení cieľovej premennej. Pre adresovanie tohto problému v práci budeme aplikovať rôzne metódy tvorenia predikčných intervalov, ktoré pomôžu firme lepšie riadiť riziká nepostačiteľnosti. Nadobudnuté zistenia budú prezentované formou interaktívneho dashboardu, kde budú znázornené predikcie doplnené o predikčné intervaly ako aj predpokladaný čas dosiahnutia maximálnych hodnôt realizácie cieľovej premennej.
Vedoucí práce: Pavel Zimmermann
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2022
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2022
Způsob přístupu: Internet
Keywords: data a analytika pro business [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses