prikaz prve stranice dokumenta Metode raspoznavanja uzoraka za analizu poslovno-financijskih podataka
Rad nije dostupan
magistarski rad
Metode raspoznavanja uzoraka za analizu poslovno-financijskih podataka
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2001. urn:nbn:hr:168:942109
Vrančić, Ivan
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zavod za elektroničke sustave i obradbu informacija

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Vrančić, I. (2001). Metode raspoznavanja uzoraka za analizu poslovno-financijskih podataka (Magistarski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:942109

Vrančić, Ivan. "Metode raspoznavanja uzoraka za analizu poslovno-financijskih podataka." Magistarski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2001. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:942109

Vrančić, Ivan. "Metode raspoznavanja uzoraka za analizu poslovno-financijskih podataka." Magistarski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2001. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:942109

Vrančić, I. (2001). 'Metode raspoznavanja uzoraka za analizu poslovno-financijskih podataka', Magistarski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 04.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:942109

Vrančić I. Metode raspoznavanja uzoraka za analizu poslovno-financijskih podataka [Magistarski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2001 [pristupljeno 04.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:942109

I. Vrančić, "Metode raspoznavanja uzoraka za analizu poslovno-financijskih podataka", Magistarski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2001. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:942109

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:942109
Podaci o radu
NaslovMetode raspoznavanja uzoraka za analizu poslovno-financijskih podataka
Naslov (engleski)Pattern Recognition Methods for Business Financial Data Analysis
AutorIvan Vrančić
MentorSven Lončarić (mentor)
Član povjerenstvaSven Lončarić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
(Zavod za elektroničke sustave i obradbu informacija)
Zagreb
Datum i država obrane2001, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Obradba informacija
Univerzalna decimalna klasifikacija
(UDC)		004 - Računalna znanost i tehnologija. Računalstvo. Obrada podataka
Sažetak
Postoji jedan cross-selling problem, specifičan financijskim institucijama, koji je u okviru ovog magistarskog rada rješavan analizom klijenata upotrebom metoda raspoznavanja uzoraka. U radu je detaljno razrađena zaokružena cjelina koja se sastoji od procesa prikupljanja podataka o klijentima, procesa transformacije istih s ciljem izdvajanja značajki, procesa analize značajki klijenata izradom prediktivnih modela metodama raspoznavanja uzoraka i na kraju procesa implementacije rezultata analize u poslovni proces. Prediktivni modeli su napravljeni upotrebom više tehnika triju metoda raspoznavanja uzoraka - regresijske metode, metode stabla odluke i metode umjetnih neuronskih mreža. Opisani su načini mjerenja kvalitete prediktivnih modela na temelju kojih su napravljene usporedbe. Opisano je i kako je reorganizacijom podataka i izdvajanjem dodatnih značajki klijenata poboljšana kvaliteta prediktivnih modela. Poslovni stručnjaci su vrlo pozitivno ocijenili rezultate analize. U trenutku završetka izrade rada, intenzivno se radilo na implementaciji analize u poslovni proces.
Sažetak (engleski)
Basic problem this work is dealing with is customer analysis using pattern recognition methods to solve a cross-selling problem, specific to financial institutions. The work describes the whole process cycle that consists of data collection and transformation, features extraction, analysis using predictive model development, and implementation of analysis results into business process. Predictive models are made using many techniques of three pattern recognition methods - regression, decision tree and artificial neural network. Several quality measurement methods are described and used to compare obtained models. Results are even improved by data reorganisation and extraction of extra features. Business experts are very pleased with analysis results. In work completion time, the complete analysis process has been implemented in business process.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:942109
Studijski programNaziv: Elektrotehnika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: poslijediplomski znanstveni (magistarski)
Akademski / stručni naziv: Magistar znanosti elektrotehnike (mag. ing. el.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2019-04-24 08:05:43