Usporedba algoritama rudarenja podataka u društvenim znanostima

završni rad

• Naslov (engleski): Comparison of data mining algorithms in social sciences
• Autor: Stipe Tomaš
• Mentor: Dijana Oreški (mentor); MBZ: 318615
• Član povjerenstva: Nikola Kadoić (član povjerenstva); MBZ: 328945
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet organizacije i informatike; (Katedra za razvoj informacijskih sustava); Varaždin
• Datum i država obrane: 2022-09-26, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: DRUŠTVENE ZNANOSTI; Informacijske i komunikacijske znanosti; Organizacija i informatika

Sažetak

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.

• Ključne riječi: rudarenje podataka; stablo odlučivanja; neuronska mreža
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:211:471763
• Studijski program: Naziv: Informacijski sustavi; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) informatike (univ.bacc.inf.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2022-10-03 04:25:02