Usporedba algoritama rudarenja podataka u društvenim znanostima

undergraduate thesis

• Title (english): Comparison of data mining algorithms in social sciences
• Author: Stipe Tomaš
• Mentor: Dijana Oreški (mentor); MBZ: 318615
• Committee member: Nikola Kadoić (član povjerenstva); MBZ: 328945
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Organization and Informatics; (Department of Information Systems Development); Varaždin
• Defense date and country: 2022-09-26, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: SOCIAL SCIENCES; Information and Communication Sciences; Organization and Informatics

Abstract

Tema ovog rada je „Usporedba algoritama rudarenja podataka u društvenim znanostima“. Na početku rada napravit će se pregled literature na temu rudarenja podataka, koja će biti temelj za razmatranja u ovom radu. Zatim slijedi teoretsko objašnjenje pojmova, odnosno algoritama vezanih uz rudarenje podataka. Konkretno, riječ je o konceptu CRISP-DM, klaster analizi, stablu odlučivanja i neuronskoj mreži. Navedeni algoritmi primijenit će se na skupu podataka o zločinima počinjenima u Los Angelesu, preuzetih sa platforme Kaggle. Za analizu ovog skupa podataka koristit će se alat BigML te će se primijeniti gore navedeni algoritmi rudarenja podataka. Na kraju rada usporedit će se dobiveni rezultati prediktivnih modela te njihova točnost.

• Keywords: rudarenje podataka; stablo odlučivanja; neuronska mreža
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:211:471763
• Study programme: Title: Information Systems; Study programme type: university; Study level: undergraduate; Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) informatike (sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) informatike)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Open access
• Created on: 2022-10-03 04:25:02