03788ntm a22005297i 4500 000215684 CZ-PrVSE 20210619205335.0 m d cr n|||||||||| 210619s2021 xr fsbm 000 0 slo d NEZPRACOVANÝ IMPORT ABA006 cze ABA006 ABA006 rda Szücs, Juraj ISIS:121616 dis Analýza reálnych dát s cieľom predikcie nehôd v cestnej doprave / Juraj Szücs 2021 ?? stran : digital, PDF soubor Vedoucí práce: Petr Berka Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2021 Obsahuje bibliografii Textový (vysokoškolská kvalifikační práce) Rok obhajoby 2021 Cieľom tejto práce bolo vytvorenie predikčných modelov závažnosti nehôd pre Českú republiku a Veľkú Britániu. Sekundárnym cieľom bolo porovnanie modelov a zistenie ich spoločných a rozdielnych charakteristík. Práca je rozdelená na 2 časti, a to teoretickú a praktickú. V teoretickej časti bol predstavená oblasť dolovania znalostí a úlohy, ktoré pod ňu patria a ktoré sa snaží riešiť. Ďalej bola predstavená metodika dolovania znalostí CRISP-DM a jej jednotlivé fázy. Ako posledné boli predstavené metódy a techniky, ktoré sú vhodné pre úlohu predikcie a ich detailnejší pocit a princípy, na ktorých sú založené. V praktickej časti bola riešená reálna úloha podľa metodiky CRISP-DM. Boli rozpísané všetky fázy a činnosti, ktoré sa vykonali, od porozumenia problematike až po využitie výsledkov. Úloha bola riešená v nástroji Rapidminer. Vo fáze modelovania boli zvolené 4 modelovacie techniky a následne bolo vytvorených 8 modelov, 4 pre každú krajinu. Z týchto modelov boli vybrané 2 najlepšie, 1 pre každú krajinu. Ako najlepšie sa v prípade britských dát ukázal model rozhodovacieho stromu. V prípade českých dát sa ukázali ako najlepšie modely neurónovej siete a logistickej regresie, ktoré však boli až príliš dobré. Pravdepodobne pri týchto modeloch došlo k preučeniu a preto sa ako vhodnejší model pre predikciu závažnosti nehody v Českej republike javí model naivného Bayesovského klasifikátoru. V prípade britských dát sa ukázal ako najlepší model rozhodovacieho stromu. Modely boli následne porovnané a boli zistené spoločné a rozdielne charakteristiky. V poslednej fáze bolo navrhnuté využitie výsledkov v praxi vo forme doporučení. Způsob přístupu: Internet znalostní a webové technologie [obor dipl. práce] diplomové práce fd132022 czenas master's theses eczenas dolovanie znalostí z databáz data mining predikcia dopravné nehody RapidMiner CRISP-DM Berka, Petr, 1959- jn20001103427 ths Kliegr, Tomáš ISIS:8484 opn Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky kn20010709399 dgg https://insis.vse.cz/zp/74963/podrobnosti VŠKP v InSIS https://insis.vse.cz/zp/74963 Hlavní práce https://insis.vse.cz/zp/74963/posudek/vedouci Hodnocení vedoucího https://insis.vse.cz/zp/74963/posudek/oponent/70257 Oponentura https://insis.vse.cz/zp/74963/priloha/21980 Přiloha k práci https://insis.vse.cz/zp/74963/podrobnosti dc:identifier NEPOSILAT VSKP vse74963 210611 74963