Vývoj prediktivních modelů pro optimalizaci předpovědi objednávek v technologické společnosti - Nová, Michaela; Kovářová, Marie; Maryška, Miloš; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2025)
Tato diplomová práce se zaměřuje na tvorbu prediktivního modelu pro předpověď objednávek s využitím metod pro zpracování časových řad. Cílem bylo automaticky předpřipravit data pro datově odlišné soubory zákazníků a nalézt takový model, který by dokázal vhodně predikovat a vystihnout odlišnosti mezi těmito soubory. Vývoj modelu vycházel z metodologie CRISP-DM, která strukturovala jednotlivé kroky od porozumění byznysu až po nasazení. V rámci teoretické části byly představeny jednotlivé přístupy pro modelaci časových řad, které byly následně využity v části praktické. Klíčovým krokem pro vývoj modelu bylo předzpracování dat, v jehož rámci byla data logaritmována, vyhlazena exponenciálně a pomocí klouzavých průměrů, a dále připravena pomocí pipelines. Jelikož se v datech vyskytovaly výrazné fluktuace, byly nejlepších výsledků dosaženo pomocí exponenciálního vyhlazení s většími okny. Nejnižší chyby na validační sadě dosáhl model XGBRegressor, jehož hyperparametry byly laděny pomocí Grid search z důvodu časových omezení a paralelního zpracování, které tento algoritmus umožňuje. Výsledky ukázaly, že klíčovým krokem pro přesnost predikcí byla zejména agregace dat na měsíční úroveň a následné předzpracování dat. Model XGBRegressor je v současnosti ve fázi testování, aby byla ověřena jeho stabilita a spolehlivost v praxi.
Vedoucí práce: Marie Kovářová
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2025
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2025
Způsob přístupu: Internet
Keywords: data a analytika pro business [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses