prikaz prve stranice dokumenta Uporaba metoda strojnog učenja za analizu podataka iz turističkog sektora
No public access
undergraduate thesis
Uporaba metoda strojnog učenja za analizu podataka iz turističkog sektora
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2022. urn:nbn:hr:168:016983
Elez, Mateo
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Elez, M. (2022). Uporaba metoda strojnog učenja za analizu podataka iz turističkog sektora (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:016983

Elez, Mateo. "Uporaba metoda strojnog učenja za analizu podataka iz turističkog sektora." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:016983

Elez, Mateo. "Uporaba metoda strojnog učenja za analizu podataka iz turističkog sektora." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:016983

Elez, M. (2022). 'Uporaba metoda strojnog učenja za analizu podataka iz turističkog sektora', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 28 July 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:016983

Elez M. Uporaba metoda strojnog učenja za analizu podataka iz turističkog sektora [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2022 [cited 2024 July 28] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:016983

M. Elez, "Uporaba metoda strojnog učenja za analizu podataka iz turističkog sektora", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2022. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:016983

Metadata
TitleUporaba metoda strojnog učenja za analizu podataka iz turističkog sektora
Title (english)Analyzing Data from the Tourist Sector Domain Using Machine Learning Methods
AuthorMateo Elez
MentorDamir Pintar (mentor)
Committee memberDamir Pintar (predsjednik povjerenstva)
Committee memberAna Šarčević (član povjerenstva)
Committee memberLuka Humski (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2022-07-12, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Turistički sektor može polučiti velike benefite od kvalitetne primjene analize podataka. Kvalitetan uvid u dinamiku rezervacija smještaja, potražnju i potrebe klijenata može ponuđaču turističkih usluga dati mogućnost donošenja poslovnih odluka koje će s jedne strane dodatno podići kvalitetu ponude i zadovoljstvo klijenata, a s druge rezultirati većim profitima. Zadatak ovog rada jest prikupiti podatkovni skup povezan uz turistički sektor, provesti eksploratornu analizu nad tim podacima i razviti prediktivni model za odabrane zavisne varijable. Konačno rješenje potrebno je realizirati u obliku programske skripte koje će implementirati razvijene modele i evaluirati njihovu učinkovitost uz komparativnu analizu korištenih metoda.
Abstract (english)
The tourism sector can benefit from the quality application of data analysis. Quality insight into the dynamics of accommodation reservations, demand and customer needs can give the tourism service provider the opportunity to make business decisions that will on the one hand, further raise the quality of the offer and customer satisfaction, and on the other hand, result higher profits. The task of this paper is to collect a data set related to the tourism sector, to implement exploratory analysis of these data and develop a predictive model for selected dependent variables. The final solution needs to be implemented in the form of a program script that will implement the developed models and evaluate their effectiveness with comparative analysis of used methods.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:016983
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2023-01-15 10:05:18