Analysis of ordering system of company Stavebniny DEK ČR
| Thesis title: | Analýza objednávkového systému Stavebnin DEK ČR |
|---|---|
| Author: | Tesař, Jakub |
| Thesis type: | Bakalářská práce |
| Supervisor: | Chudán, David |
| Opponents: | Strnad, Pavel |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | Tématem této práce je data mining na reálných firemních datech společnosti Stavebniny DEK ČR. Data obsažená v interních systémech společnosti nabývají velkých rozměrů a bez použití datové analýzy zůstává jejich potenciál nevyužit, proto jsem si za cíl vytyčil vyextrahovat z transakčních dat zajímavé skutečnosti. V teoretické části práce je nejprve představena společnost Stavebniny DEK ČR, nastíněna situace na trhu stavebnin a následně popsán pojem data mining. Následuje popis konkrétní metodiky CRISP-DM a jejích fází: Porozumění doménové oblasti, seznámení se s daty, příprava dat, modelování, vyhodnocení výsledků a využití výsledků. Druhou částí práce je samotná analýza vycházející z fází CRISP-DM. Je provedeno celkem 5 metod data miningu, z toho 2 metody učení bez učitele a 3 metody učení s učitelem. Výsledky analýzy jsou prezentovány ve formě srozumitelné pro osoby, které s datovou analýzu nemají zkušenosti. Na závěr je uvedena sada doporučení. Z výsledků metod bylo zjištěno, že s vidinou lepšího předpovídání úspěšnosti obchodních případů by měly budoucí analýzy vycházet z datasetu, který obsahuje více atributů týkajících se zákazníka. Výsledek práce může být využit obchodním oddělením firmy k úpravě parametrů obchodní strategie a jako případný podklad pro rozvoj hlubší datové analýzy. |
| Keywords: | data mining; CRISP-DM; objednávkový systém; databáze |
| Thesis title: | Analysis of ordering system of company Stavebniny DEK ČR |
|---|---|
| Author: | Tesař, Jakub |
| Thesis type: | Bachelor thesis |
| Supervisor: | Chudán, David |
| Opponents: | Strnad, Pavel |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | Theme of this thesis is data mining on data of real company Stavebniny DEK ČR. Massive volume of data in intern systems lacks potential without proper usage of data analysis, therefore my goal was to extract interesting information from company’s transactional data.In theoretical part, company Stavebniny DEK ČR is introduced, enlightened the situation on construction material market, followed by description of data mining. Follows description of particular methodology CRISP-DM and its partial phases: Business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, and deployment.In practical part of thesis there is analysis based on phases of CRISP-DM itself. Five methods of data mining are performed, including 2 unsupervised methods and 3 supervised. Results of analysis are presented, as they would be presented to people, who don’t have experience with data analysis. In the end, a set of recommendation is presented. Results of performed methods led to conclusion, that future analysis should be based on dataset containing more attributes related to customer in purpose of more successful prediction of business cases. Outcome of this thesis could be used by sales department to change parameters of partial business strategy or as foundation for deeper business analysis. |
| Keywords: | data mining; ordering system; CRISP-DM; database |
Information about study
| Study programme: | Aplikovaná informatika/Aplikovaná informatika |
|---|---|
| Type of study programme: | Bakalářský studijní program |
| Assigned degree: | Bc. |
| Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: | Faculty of Informatics and Statistics |
| Department: | Department of Information and Knowledge Engineering |
Information on submission and defense
| Date of assignment: | 14. 12. 2022 |
|---|---|
| Date of submission: | 9. 5. 2023 |
| Date of defense: | 12. 6. 2023 |
| Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/83156/podrobnosti |