prikaz prve stranice dokumenta Metode otkrivanja ekstremnih vrijednosti u skupovima podataka
Pristup korisnicima matične ustanove
završni rad
Metode otkrivanja ekstremnih vrijednosti u skupovima podataka
2023. urn:nbn:hr:146:487303
Skorin, Ivan
Sveučilište VERN

Citirajte ovaj rad

Skorin, I. (2023). Metode otkrivanja ekstremnih vrijednosti u skupovima podataka (Završni rad). Zagreb: Sveučilište VERN. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:146:487303

Skorin, Ivan. "Metode otkrivanja ekstremnih vrijednosti u skupovima podataka." Završni rad, Sveučilište VERN, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:146:487303

Skorin, Ivan. "Metode otkrivanja ekstremnih vrijednosti u skupovima podataka." Završni rad, Sveučilište VERN, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:146:487303

Skorin, I. (2023). 'Metode otkrivanja ekstremnih vrijednosti u skupovima podataka', Završni rad, Sveučilište VERN, citirano: 01.09.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:146:487303

Skorin I. Metode otkrivanja ekstremnih vrijednosti u skupovima podataka [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište VERN; 2023 [pristupljeno 01.09.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:146:487303

I. Skorin, "Metode otkrivanja ekstremnih vrijednosti u skupovima podataka", Završni rad, Sveučilište VERN, Zagreb, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:146:487303

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:146:487303
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovMetode otkrivanja ekstremnih vrijednosti u skupovima podataka
Naslov (engleski)Outlier detection methods in datasets
AutorIvan Skorin
MentorIgor Buzov (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište VERN
Zagreb
Datum i država obrane2023-12-20, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		DRUŠTVENE ZNANOSTI
Informacijske i komunikacijske znanosti
Sažetak
U ovom istraživanju se analiziraju različite metode otkrivanja ekstremnih vrijednosti unutar skupova podataka. Fokus je na istraživanju različitih pristupa kojima se identificiraju i obrađuju outlier-i, tj. ekstremne vrijednosti unutar podataka koje mogu značajno utjecati na statističke analize, rezultate modeliranja i donošenje odluka. Razmatraju se metode koje se koriste za identifikaciju i obradu tih vrijednosti kako bi se osigurala pouzdanost analize i interpretacija rezultata. Kroz primjere i praksu u radnom okruženju Pythona i Jupyter Notebooka, istražuju se ove tehnike s ciljem pružanja boljeg razumijevanja njihove primjene i efikasnosti u praksi.
Sažetak (engleski)
In this study, various methods for detecting outliers within datasets are examined. The focus is on exploring different approaches to identify and address outliers, which are extreme values within dana that can significantly influence statistical analyses, modeling outcomes, and decision-making. Methods used to detect and process these values are considered to ensure the reliability of analyses and the interpretation of results. Through examples and practical implementation in the Python and Jupyter Notebook environments, these methods are explored to provide a better understanding of their application and effectiveness in real-world scenarios.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:146:487303
Studijski programNaziv: Poslovna informatika
Vrsta studija: stručni
Stupanj studija: prijediplomski
Akademski / stručni naziv: prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) poslovne informatike (bacc. inf.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaPristup korisnicima matične ustanove
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-01-17 15:18:20