<?xml version="1.0"?>
<metadata xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><dc:title>Napovedovanje prodaje z dodatnimi odprtimi podatkovnimi viri</dc:title><dc:creator>Kolman,	Denis	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Kljajić Borštnar,	Mirjana	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>Odprti (javni) podatki</dc:subject><dc:subject>napovedovanje</dc:subject><dc:subject>podatkovno rudarjenje</dc:subject><dc:subject>model CRISP-DM.</dc:subject><dc:description>Rešitev, predstavljena v nalogi, se osredotoča na izboljšanje procesa napovedovanja prodajnih rezultatov izdelkov ali storitev s pomočjo vpeljave dodatnih odprtih virov podatkov. Z nalogo želimo poudariti, kako enostavno lahko pridobimo podatke in jih zelo dragoceno uporabimo v procesu poslovanja. Za končno primerjavo in vrednotenje smo najprej postavili dva modela v različnih sistemih za napovedovanje prodajnih rezultatov na podlagi enega vira, to so zgodovinski podatki prodaje. V nadaljevanju smo napovedni model s historičnimi podatki nadgradili. Dodali smo še podatke o številu zabeleženih bolezni, ki smo jih pridobili preko spletnega portala z javno objavljenimi podatki (odprti podatki). Korelacija med omenjenimi podatki obstaja, vendar je povezovanje te vrste podatkov kompleksno, zato je interpretacija rezultatov po eni strani lahko zelo zahtevna, po drugi strani pa povsem logična in zanimiva. Cilj, ki smo si ga zadali, je torej pokazati tri različne modele za napovedovanje, jih primerjati in ugotoviti, kakšen doprinos prinesejo odprti podatki. Rezultati naloge so pokazali, da smo zgradili zelo dobro osnovo za nadaljnji razvoj rešitve in enostavno implementacijo v uporabo.</dc:description><dc:date>2021</dc:date><dc:date>2021-10-27 17:00:40</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>80846</dc:identifier><dc:identifier>COBISS_ID: 88108035</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></metadata>
