Comparison of Statistical Models with Deep Learning in Business Practice – Miroslav Navrátil
Miroslav Navrátil
Master's thesis
Comparison of Statistical Models with Deep Learning in Business Practice
Comparison of Statistical Models with Deep Learning in Business Practice
Abstract:
Tato diplomová práce se zaměřuje na využití predikce časových řad v aplikaci na podniková data. Hlavním cílem této práce je porovnat vybrané predikční modely na datech o poptávce z vybrané společnosti a zhodnotit, který z modelů je nejvhodnější pro použití v podnikové praxi. Dílčími cíli jsou definování základních pojmů a konceptů, které jsou spojeny s predikcí poptávky. Dále popsat několik predikčních …moreAbstract:
This diploma thesis focuses on the use of time series prediction in business practice. The main aim of this work is to compare selected prediction models on demand data from a selected company and to evaluate, which of the models is best suited for use in business practice. The partial goals are to define the basic concepts and concepts that are associated with the time series forecasting. Furthermore …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 7. 5. 2020
Identifier:
http://hdl.handle.net/10084/139668
Thesis defence
- Date of defence: 25. 6. 2020
- Supervisor: Andrea Kolková
- Reader: Radim Maňák
Citation record
ISO 690-compliant citation record:
NAVRÁTIL, Miroslav. \textit{Comparison of Statistical Models with Deep Learning in Business Practice}. Online. Master's thesis. Ostrava: VŠB - Technical University of Ostrava, Ekonomická fakulta. 2020. Available from: https://theses.cz/id/c23zh3/.
Full text of thesis
Accessibility: Plné texty vysokoškolských kvalifikačních prací obhájených na Vysoké škole báňské - Technické univerzitě Ostrava jsou uloženy v repozitáři DSpace. Přístup k plným textům mají všichni uživatelé bez omezení. Přístup je omezen pouze ve výjimečných případech, zpravidla z důvodu ochrany duševního vlastnictví. Nepřístupné práce jsou označeny jako closedAccess nebo embargoedAccess. Tištěné verze prácí jsou uloženy v Ústřední knihovně VŠB-TUO a jsou prezenčně přístupné ve studovně diplomových prací. Další nakládání s prací (kopírování, opisy, MVS)se řídí Knihovní a výpůjčním řádem Ústřední knihovny VŠB-TUO.
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: VŠB – Technická univerzita OstravaVSB – Technical University of Ostrava
Ekonomická fakultaMaster programme / field:
Ekonomika a management / Ekonomika podniku
Theses on a related topic
-
Development of Time Series AI Framework and Blood Glucose Level Forecasting
Andrej Kubanda -
Time Series Forecasting Using Machine Learning
Katarína Hertelová -
A Comparative Study of Financial Time Series Forecasting Using Machine Learning and Traditional Statistical Methods - An Application To Stock Market Data
Mesut Yasar Ozturk -
Leveraging Machine Learning for Time Series Predictive Analysis
Samuel Ambros -
Time Series Forecasting Using Machine Learning
Islam Elrefaei -
Time Series Forecasting Using Machine Learning
Islam Elrefaei -
A comparison of time series models for revenue and product demand forecasting in smart fridges.
Hrithik Rai SAXENA -
Predikce časových řad pomocí hlubokých neuronových sítí
Matej Gallo