prikaz prve stranice dokumenta Uporaba metoda strojnog učenja za analizu podataka iz turističkog sektora
Rad nije dostupan
završni rad
Uporaba metoda strojnog učenja za analizu podataka iz turističkog sektora
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. urn:nbn:hr:168:016983
Elez, Mateo
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Elez, M. (2022). Uporaba metoda strojnog učenja za analizu podataka iz turističkog sektora (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:016983

Elez, Mateo. "Uporaba metoda strojnog učenja za analizu podataka iz turističkog sektora." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:016983

Elez, Mateo. "Uporaba metoda strojnog učenja za analizu podataka iz turističkog sektora." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:016983

Elez, M. (2022). 'Uporaba metoda strojnog učenja za analizu podataka iz turističkog sektora', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 26.06.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:016983

Elez M. Uporaba metoda strojnog učenja za analizu podataka iz turističkog sektora [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 26.06.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:016983

M. Elez, "Uporaba metoda strojnog učenja za analizu podataka iz turističkog sektora", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:016983

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:016983
Podaci o radu
NaslovUporaba metoda strojnog učenja za analizu podataka iz turističkog sektora
Naslov (engleski)Analyzing Data from the Tourist Sector Domain Using Machine Learning Methods
AutorMateo Elez
MentorDamir Pintar (mentor)
Član povjerenstvaDamir Pintar (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaAna Šarčević (član povjerenstva)
Član povjerenstvaLuka Humski (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-07-12, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
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.
Sažetak (engleski)
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.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:016983
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-15 10:05:18