Big Data koncept a aplikace algoritmů strojového učení v podnikových procesech

Dostál, Jakub

Big Data koncept a aplikace algoritmů strojového učení v podnikových procesech

DSpace Repository

Language: English čeština

Big Data koncept a aplikace algoritmů strojového učení v podnikových procesech

dc.contributor.advisor	Urbánek, Tomáš
dc.contributor.author	Dostál, Jakub
dc.date.accessioned	2023-12-20T13:25:15Z
dc.date.available	2023-12-20T13:25:15Z
dc.date.issued	2023-02-10
dc.identifier	Elektronický archiv Knihovny UTB
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10563/53986
dc.description.abstract	Bakalářská práce je rozdělena na teoretickou a praktickou část. V teoretické části se nachází vypracovaná obecná literární rešerše na téma big data, strojové učení, podnikové procesy a řízení zásob. Dále se teoretická část věnuje významu strojového učení v kontextu big data a podnikových procesů. V praktické části se nachází popis vybrané společnosti a rozbor konsolidovaných účetních výkazů. Následuje aplikace strojového učení za účelem predikce prodejů nářadí této společnosti. Z této predikce je odvozeno doporučení na optimalizaci skladových zásob.
dc.format	57
dc.language.iso	cs
dc.publisher	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	big data	cs
dc.subject	strojové učení	cs
dc.subject	podnikový proces	cs
dc.subject	řízení zásob	cs
dc.subject	podnikové systémy	cs
dc.subject	big data	en
dc.subject	machine learning	en
dc.subject	business process	en
dc.subject	inventory management	en
dc.subject	enterprise systems	en
dc.title	Big Data koncept a aplikace algoritmů strojového učení v podnikových procesech
dc.title.alternative	Big Data Concept and Application of Machine Learning Algorithms in Business Processes
dc.type	bakalářská práce	cs
dc.contributor.referee	Kunčar, Aleš
dc.date.accepted	2023-06-12
dc.description.abstract-translated	The bachelor thesis is divided into theoretical and practical sections. The theoretical section includes a comprehensive literature review on big data, machine learning, business processes and inventory management. Additionally, the importance of machine learning within the context of big data and business processes is discussed. The practical section contains a description of the selected company and an analysis of its consolidated financial statements. This is followed by the application of machine learning in order to predict sales of this company's tools. Recommendations for inventory optimization are derived from these predictions.
dc.description.department	Ústav statistiky a kvantitativních metod
dc.thesis.degree-discipline	Ekonomika a management podniku	cs
dc.thesis.degree-discipline	Business Economics and Management	en
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta managementu a ekonomiky	cs
dc.thesis.degree-grantor	Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Management and Economics	en
dc.thesis.degree-name	Bc.
dc.thesis.degree-program	Ekonomika a management	cs
dc.thesis.degree-program	Economics and Management	en
dc.identifier.stag	63926
dc.date.submitted	2023-05-19