Využití analýzy dat pro zlepšení procesu

Ondrej Paralič

Bakalářská práce

Using data analytics for process optimisation

Abstract:

Data analysis is a modern form of getting valuable insights from data, by utilizing various techniques that vary according to expected outcome. The subject of this bachelor work is application of predictive and descriptive analysis to unveil the phases where a process is being held. This tight place, also called a bottleneck, leads to overall process delay. Goal of this work is to prevent creation of bottlenecks by giving the firm knowledge of how to enhance that process. Each process is represented by phases through which an idea for innovation goes from creation to final evaluation. Algorithms applied in predictive analysis were decision trees and support vector machines. Output of the predictive analysis were classification models with source code in programming language Python. Output of the descriptive analysis was a modelled interactive dashboard, which shows essential information about individual ideas in the process, as well as visualizations that reveal places where the whole process is being held.

Abstract:

Dátová analýza je novodobá forma získavania cenných informácií z dát pomocou aplikovania rôznych techník, špecifických v závislosti od požadovaného výstupu. V tejto bakalárskej práci sa zaoberáme aplikáciou prediktívnej a deskriptívnej dátovej analýzy v konkrétnych firemných podmienkach. Cieľom práce je poskytnúť firme informácie, ako zefektívniť vnútro-podnikový proces od nového nápadu na inováciu, ktorý je predložený zamestnancom, až po jeho konečné vyhodnotenie. Algoritmy aplikované pri prediktívnej analýze, boli rozhodovacie stromy a support vector machines. Výstupom prediktívnej analýzy sú klasifikačné modely strojového učenia so zdrojovým kódom v programovacom jazyku Python. Výstupom z deskriptívnej analýzy sú vymodelovaný interaktívny dashboard, v ktorom sú znázornené podstatné informácie o jednotlivých nápadoch v procese, ako aj vizualizácie, ktoré odhaľujú miesta, v ktorých dochádza k spomaleniu celého procesu.

Klíčová slova

dátová analýza, strojové učenie, klasifikačné algoritmy, CRISP – DM, spracovanie dát, proces, deskriptívna analýza, prediktívna analýza, vizualizovanie, data analysis, machine learning, classification algorithms, data processing, process, descriptive analysis, predictive analysis, visualization

Jazyk práce: slovenština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 11. 5. 2020

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 16. 6. 2020
• Vedoucí: Ing. Mgr. Michal Krčál, Ph.D.
• Oponent: Ing. Peter Aláč

Masarykova univerzita

Ekonomicko-správní fakulta

Bakalářský studijní program / obor:
Podniková informatika / Podniková informatika