Search results

1

O możliwościach wykorzystania rotacyjnego lasu w badaniach rynkowych i marketingowych

100%

Łapczyński M.

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics

|

2017

|

issue 1 (55)

69-81

PL

Rotacyjny las (rotation forest) jest narzędziem analitycznym służącym do budowy zagregowanych modeli predykcyjnych. Pojedyncze modele drzew klasyfikacyjnych powstają na podstawie podprób bootstrapowych, a do ich budowy używa się innych zbiorów zmiennych niezależnych. Początkowo dzieli się zbiór tych zmiennych na k rozłącznych podzbiorów, a następnie w każdym z nich stosuje się analizę głównych składowych w celu uzyskania liniowej kombinacji zmiennych wejściowych. Celem artykułu jest porównanie skuteczności modeli prognostycznych zbudowanych za pomocą rotacyjnego lasu z innymi modelami zagregowanymi: metodą bagging, drzewami wzmacnianymi AdaBoost i losowym lasem. Do analiz wykorzystano 11 zbiorów obserwacji pobranych z popularnego repozytorium on-line. Obliczenia zostały wykonane w programie WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis), a ocena modeli została dokonana za pomocą czterech miar: dokładności, czułości, precyzji i miary F. Wyniki wskazują na ograniczone możliwości wykorzystania tego modelu zagregowanego w badaniach rynkowych i marketingowych. Najważniejsze przeszkody dotyczą poziomu pomiaru zmiennych niezależnych i zasobów sprzętowych niezbędnych do analizy dużych zbiorów danych.

2

Przewidywanie zachowań konsumentów za pomocą analizy scoringowej

75%

Trojanowski M.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2018

|

issue 525

83-95

PL

Przewidywanie zachowań nabywców, z jednej strony, jest coraz trudniejsze, z drugiej zaś rosną możliwości techniczne gromadzenia i analizowania wielu danych na temat nabywców (Big Data) oraz odkrywania niewidocznych na pierwszy rzut oka zależności w zachowaniach konsumentów (Data Mining). Celem artykułu jest przedstawienie sposobu przeprowadzenia analizy scoringowej, należącej do grupy analiz predykcyjnych, służących określaniu prawdopodobieństwa wystąpienia pewnych zdarzeń, w tym przypadku pozytywnej reakcji adresatów działań marketingowych. W tekście wykorzystano analizę przypadku organizacji społecznej SOS Wioski Dziecięce, której komunikaty marketingowe skierowane były do potencjalnych donatorów, wybranych na podstawie wyników analizy scoringowej. Analiza ta pokazuje, jak cennym uzupełnieniem tradycyjnych badań marketingowych może być analiza scoringowa. Artykuł jest jednocześnie postulatem szerszego zainteresowania się tym kierunkiem prowadzenia badań i analiz nabywców.

3

A Neural Network Approach for Predicting Production Volume of Biofuels in Poland

75%

Siuda K.

Ekonomia XXI Wieku

|

2021

|

issue 24

7-26

PL

W artykule skupiono się na tworzeniu sztucznych sieci neuronowych i ich wykorzystaniu do prognozowania wielkości produkcji biopaliw w Polsce na podstawie danych historycznych. Sztuczne sieci neuronowe są niezwykle przydatne w prognozowaniu zdarzeń, w których trudno doszukać się determinizmu i związków przyczynowo-skutkowych. W tym celu stworzono 30 sztucznych sieci neuronowych o różnej topologii. Analizowane sztuczne sieci neuronowe miały: jedną lub dwie warstwy, od 4 do 8 neuronów w warstwie pierwszej oraz 4 lub 6 neuronów w warstwie drugiej. Ponadto przeanalizowano wpływ opóźnionych wejść oraz wpływ wielkości zbioru uczącego na jakość predykcji. Jakość każdej ze struktur oceniono na podstawie współczynnika determinacji, błędu średniego oraz błędu średniokwadratowego. Stabilność prognozowania była oceniana na podstawie odchylenia standardowego próby RMSE oraz MAE. Wszystkie przedstawione struktury ANN były symulowane pięciokrotnie, a najlepsze pojedyncze wyniki zamieszczono w tabelach. Najlepsze wyniki uzyskano dla sztucznej sieci neuronowej z dwiema warstwami, czterema neuronami w każdej warstwie i jednym opóźnieniem. Druga warstwa zwiększyła stabilność predykcji.

EN

This article focuses on the creation of artificial neural networks (ANN) and their use in predicting the volume of biofuel production in Poland on the basis of historical data. Artificial neural networks are extremely useful in predicting events in which it is difficult to find determinism and cause-effect relationships. For this purpose 30 artificial neural networks of different topology were created. The analysed artificial neural networks had: one or two layers, from 4 to 8 neurons on the first layer and 4 or 6 neurons on the second layer. Moreover, the effect of delayed inputs and the effect of learning set size on prediction quality were analysed. The quality of each structure was evaluated based on the coefficient of determination, mean error, and mean square error. The stability of prediction was evaluated based on the sample standard deviation of RMSE and MAE. All the presented ANN structures were simulated five times and the best individual results included in the tables. The best results were obtained for an artificial neural network with two layers, four neurons in each layer and one delay. Overall, the second layer increased the stability of the prediction. Streszczenie: W artykule skupiono się na tworzeniu sztucznych sieci neuronowych i ich wykorzystaniu do prognozowania wielkości produkcji biopaliw w Polsce na podstawie danych historycznych. Sztuczne sieci neuronowe są niezwykle przydatne w prognozowaniu zdarzeń, w których trudno doszukać się determinizmu i związków przyczynowo-skutkowych. W tym celu stworzono 30 sztucznych sieci neuronowych o różnej topologii. Analizowane

4

Zintegrowane systemy zarządzania w największych firmach IT w Polsce

63%

Nawrocka M., Maszczyk A., Gołaś A., Mostowik A.

Ekonomika i Organizacja Przedsiębiorstwa

|

2015

|

issue 5 (784)

68-76

PL

Polski rynek sektora zintegrowanych systemów zarządzania charakteryzuje dynamiczność na przestrzeni ostatnich lat. Niezbędnym narzędziem analitycznym i prognostycznym jakim się posłużono w niniejszym badaniu, okazały się modele regresyjne. Wytworzono na podstawie analizy przychodów (w tys.) najlepszych firm IT sektora ERP modele prognostyczne na przestrzeni lat 2014-2017. Dane empiryczne pozyskano z serwisu internetowego Computerworld obejmujące lata 2008-2013. Dopasowanie modelu prognozy do danych zmierzono współczynnikiem determinacji i regresji. W ujęciu całościowym wykazano bardzo dobre dopasowanie danych empirycznych u większości firm IT. Kolejno oszacowano najwyższe wartości dynamiki rozwoju które przypadły na lata 2011, a najniższe w 2008 roku. Reasumując analiza poszczególnych firm daje do zrozumienia o ciągłych zmianach. Badania empiryczne w naukach o zarządzaniu usprawniają zarządzanie informacją w procesie podejmowanie właściwych decyzji [Sułkowski, 2005]. Spowodowane to może być tym, że na polskim rynku według danych GUS wciąż utrzymuje się bardzo mały odsetek korzysta z rozwiązań klasy ERP małych i średnich firm (ok. 10%). Jedynie duże przedsiębiorstwa wykazują większe zainteresowanie zintegrowanymi systemami zarządzania (ok. 60%).

EN

Polish market of sector of integrated management systems is characterized by dynamism over the past years. An indispensable tool for analysis and predictor which was used in this study proved to regression models. Created based on an analysis of income (in thou.) the best IT companies of sector ERP prediction models over the years 2014-2017. The empirical data were obtained from the website Computerworld covering the years 2008-2013. Fitting of prediction models to the data measured by the coefficient of determination and regression. Taken as a whole was obtained a very good fit empirical data for most IT companies. Consecutively estimated the dynamics of the highest values that were in the years 2011, and the lowest in 2008. Summing up the analysis of individual companies implicate of continuous changes. Empirical research in the sciences of managing enhance management of information in the process of making the right decisions [Sułkowski, 2005] This may be caused by the fact that the Polish market according to GUS data still remains a very small percentage of the use of ERP solutions for small and medium-sized companies (approx. 10%). Solely large companies demonstrate greater interest in integrated management systems (approx. 60%).

5

IDENTYFIKACJA KOMPONENTÓW DESTRUKCYJNYCH W MODELACH PREDYKCYJNYCH W PODEJŚCIU WIELOMODELOWYM

63%

Szupiluk R., Rubach P.

Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych

|

2017

|

vol. 18

|

issue 4

679-688

PL

W niniejszym artykule przedstawimy metodę identyfikacji komponentów destrukcyjnych występujących w podejściu wielomodelowym wykorzystującym algorytmy ślepej separacji sygnałów. Ocena charakterystyki poszczególnych komponentów dokonana zostanie na podstawie autorskich mierników zmienności/gładkości sygnałów. W celu potwierdzenia skuteczności prezentowanej metody przedstawimy praktyczny eksperyment poprawy wyników prognozy zużycia energii elektrycznej.

EN

In this paper we present a method of identification of destructive components in predictive models. This method may be applied in case of a multi-model approach and uses algorithms of blind signal separation. The evaluation of the characteristics of individual components will be based on the proposed metrics for evaluating the variation or smoothness of signals. In order to confirm the effectiveness of the presented method, we will present a practical experiment in which the results of the forecast of short-term electricity consumption are improved. Keywords: prediction, blind separation, ensemble methods, Theta noise measure

6

Approximating Financial Time Series with Wavelets

63%

Hadaś-Dyduch M.

Argumenta Oeconomica Cracoviensia

|

2017

|

issue 16

9-22

EN

Financial time series show many characteristic properties including the phenomenon of clustering of variance, fat-tail distribution, and negative correlation between the rates of return and the volatility of their variance. These facts often render standard methods of parameter estimation and forecasting ineffective. An important feature of financial time series is that they can be characterized by long samples. This causes the models used for their estimation to potentially be more extensive. The aim of the article is to use wavelets to approximate and predict a series. The article describes the author’s model for financial time forecasting and provides basic information about wavelets necessary for proper understanding of the proposed wavelet algorithm. The algorithm uses a Daubechies wavelet.

PL

Finansowe szeregi czasowe wykazują charakterystyczne własności. Wśród nich można wymienić m.in.: występowanie zjawiska grupowania wariancji, leptokurtyczność rozkładów stóp zwrotu (tzw. grube ogony rozkładu) oraz ujemną korelację pomiędzy stopami zwrotu a zmiennością ich wariancji. Zjawiska te powodują, że w wielu przypadkach stosowanie standardowych metod estymacji parametrów i prognozowania nie przynosi zadowalających rezultatów. Ważną cechą finansowych szeregów czasowych jest fakt, że szeregi finansowe charakteryzują się długimi próbkami, co powoduje, że stosowane do ich estymacji modele mogą być bardziej rozbudowane. Celem artykułu jest aproksymacja i predykcja szeregów finansowych z falkami z uwzględnieniem tzw. efektów brzegowych. W artykule opisano autorski model prognozowania finansowych szeregów czasowych oraz przedstawiono podstawowe informacje o falkach niezbędne do właściwego zrozumienia proponowanego algorytmu falkowego. W autorskim algorytmie wykorzystano falkę Daubechies.

7

Narzędzia Business Intelligence dedykowane do analityki big data

63%

Zabroń M., Wołoszyn J.

Dydaktyka informatyki

|

2023

|

vol. 18

|

issue 18

185-193

EN

In the era of digital transformation of enterprises, efficient business analytics is becoming a necessity. The use of appropriate IT systems dedicated to these operations can make making business decisions fast, simple and accurate. This paper describes a number of issues related to the term “Business Intelligence” (BI). The issue of the concept it self was explained, as well as dedicated tools were presented along with solutions based on elements of artificial intelligence. Basic consideration and description of IT tools dedicated to business data analysis can be an excellent starting point for detailed considerations in this field.

PL

W dobie transformacji cyfrowej przedsiębiorstw, sprawna analityka biznesowa staje się koniecznością. Zastosowanie odpowiednich systemów informatycznych dedykowanych do tych operacji może sprawić, że podejmowanie decyzji biznesowych stanie się szybkie, proste i trafne. W niniejszym opracowaniu opisano szereg zagadnień związanych z terminem „Business Intelligence” (BI). Wyjaśniono kwestię samego pojęcia, a także przedstawiono dedykowane do tego narzędzia wraz z rozwiązaniami opartymi na elementach sztucznej inteligencji. Podstawowe rozważania dotyczą opisu narzędzi informatycznych dedykowanych analizie danych biznesowych, może być doskonałym punktem wyjścia do szczegółowych rozważań w tej dziedzinie.

8

Wyjaśnianie naukowe i rozumienie a epistemologiczne problemy badań nad turystyką (rozważania na kanwie teorii Kurta Lewina i Johna Tribe’a)

63%

Alejziak W.

Turyzm

|

2019

|

vol. 29

|

issue 2

1-19

PL

W artykule scharakteryzowano istotę oraz różne modele wyjaśniania naukowego i eksplanacyjne walory rozumienia, wskazując na ich użyteczność oraz ograniczenia w poznawaniu praw i mechanizmów rządzących turystyką. Szczególną uwagę zwrócono na epistemologiczny wymiar dorobku wyłaniającego się z dotychczasowych badań i studiów nad turystyką, starając się ukazać nowe kierunki badań w tym zakresie. W pracy odwołano się do dwóch modeli rozważań o epistemologicznych aspektach badań nad turystyką, w których centralne miejsce zajmuje kategoria prawdy o turystyce, a które przedstawione zostały w dwóch artykułach J. Tribe’a.

9

Wprowadzenie do predykcji z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych i metod statystycznych

51%

Nawrocka M., Drozd M., Maszczyk A., Gołaś A.

Ogrody Nauk i Sztuk

|

2015

|

issue 5

203-211

PL

Podejście statystyczne umożliwia prowadzenie prognoz zdarzeń lub procesów. Wyróżnia się modele regresyjne liniowe i nieliniowe, modele szeregów czasowych oraz modele neuronowe. Predykcja określa przewidywanie przyszłych cech statystycznych zdarzeń losowych, które można zmierzyć. Wyznacza prognozy dla maksymalizacji. Korzyści, jakie wynikają z prognozowania, to: porównywanie, grupowanie, analizowanie zmienności, określania trendów oraz wyznaczania prognoz uzyskanych wyników, z wykorzystaniem optymalnego wektora zmiennych niezależnych predyktorów do wyciągania sukcesywnych wniosków.

EN

The statistical approach allows the introduction of predictions of events or processes. Among these are linear and nonlinear regression models, time series models and neural models. Prediction is defined by the anticipation of future statistical characteristics of random events which can be measured, and designates forecasts for maximizing. The benefits which stem from prediction are comparison, grouping, analysis of variation, determinion of trends and setting forecasts of the results obtained with the use of an optimal vector of independent variables predictors for drawing successive conclusions.

10

Z badań nad wykorzystaniem rafinacji informacji sieciowej Wybory prezydenckie i parlamentarne 2015

51%

Gogołek W., Jaruga D., Kowalik K., Celiński P.

Studia Medioznawcze

|

2015

|

issue 3 (62)

31-40

PL

Dzięki nowym technologiom informacyjnym możliwe stało się gromadzenie gigantycznych zbiorów informacji (Big Data, głównie sieciowych) i ich niestandardowa analiza – rafinacja informacji. Jej wynik jest cennym, tanim w uzyskaniu, nowym źródłem danych. Tworzą one wartościowy obraz przeszłości, czasu rzeczywistego i predykcji. Dowodzą tego m.in. wyniki badań dotyczących aktywności politycznej – wyborów prezydenckich i parlamentarnych w Polsce (2011, 2015).

EN

The new information technology makes a chance to collect enormous collections of information (Big Data, especially from the net) and to make their custom analysis – refining the information. The result is a valuable and inexpensive to obtain, the new source of the data. The data provide a genuine picture of the past, the real-time picture and the predictions. This is confi rmed by, among others, results of research on political activity during presidential and parliamentary elections in Poland (2011, 2015).

11

Normativity of Anticipation and Normativity of Prediction. Two Approaches: Phenomenology and Predictive Processing Theory

51%

Piekarski M.

Avant

|

2017

|

vol. 8

|

issue 3

PL

Celem niniejszego artykułu jest (1) przeanalizowanie normatywnego charakteru antycypacji, które są opisywane w fenomenologii; (2) wykazanie w ramach koncepcji przetwarzania predykcyjnego, że predykcje pełnią określone funkcje normatywne w procesach percepcyjnych; oraz (3) uzasadnienie tezy według której analizy mechanizmów normatywnych przeprowadzane przez badawczy przetwarzania predykcyjnego, są bardziej efektywne i pozwalają na pełniejsze wyjaśnienie normatywności, niż ma to miejsce w fenomenologii. Będę chciał uzasadnić tezę według której, wyjaśnienia oferowane przez badania z zakresu przetwarzania predykcyjnego mają charakter normatywny. Są one takie, ponieważ normatywne są same mechanizmy predykcyjne.

EN

The aim of the present article is (1) to analyse the normative character of anticipations described by phenomenology; (2) to demonstrate, within the framework of the predictive processing approach, that predictions fulfill a specific normative function in the perceptual process; and (3) to justify the thesis according to which the analyses of normative mechanisms performed by investigators of predictive processing are more effective and give better explanations of normativity than those offered by phenomenology. I would like to justify the thesis that explanations in the predictive processing approach are normative in nature. They are like that because prediction mechanisms themselves are normative.

12

Normativity of Anticipation and Normativity of Prediction. Two Approaches: Phenomenology and Predictive Processing Theory

51%

Piekarski M.

Avant

|

2017

|

vol. 8

|

issue 3

EN

The aim of the present article is (1) to analyse the normative character of anticipations described by phenomenology; (2) to demonstrate, within the framework of the predictive processing approach, that predictions fulfill a specific normative function in the perceptual process; and (3) to justify the thesis according to which the analyses of normative mechanisms performed by investigators of predictive processing are more effective and give better explanations of normativity than those offered by phenomenology. I would like to justify the thesis that explanations in the predictive processing approach are normative in nature. They are like that because prediction mechanisms themselves are normative.

PL

Celem niniejszego artykułu jest (1) przeanalizowanie normatywnego charakteru antycypacji, które są opisywane w fenomenologii; (2) wykazanie w ramach koncepcji przetwarzania predykcyjnego, że predykcje pełnią określone funkcje normatywne w procesach percepcyjnych; oraz (3) uzasadnienie tezy według której analizy mechanizmów normatywnych przeprowadzane przez badawczy przetwarzania predykcyjnego, są bardziej efektywne i pozwalają na pełniejsze wyjaśnienie normatywności, niż ma to miejsce w fenomenologii. Będę chciał uzasadnić tezę według której, wyjaśnienia oferowane przez badania z zakresu przetwarzania predykcyjnego mają charakter normatywny. Są one takie, ponieważ normatywne są same mechanizmy predykcyjne.

Refine search results

O możliwościach wykorzystania rotacyjnego lasu w badaniach rynkowych i marketingowych

Przewidywanie zachowań konsumentów za pomocą analizy scoringowej

A Neural Network Approach for Predicting Production Volume of Biofuels in Poland

Zintegrowane systemy zarządzania w największych firmach IT w Polsce

IDENTYFIKACJA KOMPONENTÓW DESTRUKCYJNYCH W MODELACH PREDYKCYJNYCH W PODEJŚCIU WIELOMODELOWYM

Approximating Financial Time Series with Wavelets

Narzędzia Business Intelligence dedykowane do analityki big data

Wyjaśnianie naukowe i rozumienie a epistemologiczne problemy badań nad turystyką (rozważania na kanwie teorii Kurta Lewina i Johna Tribe’a)

Wprowadzenie do predykcji z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych i metod statystycznych

Z badań nad wykorzystaniem rafinacji informacji sieciowej Wybory prezydenckie i parlamentarne 2015

Normativity of Anticipation and Normativity of Prediction. Two Approaches: Phenomenology and Predictive Processing Theory

Normativity of Anticipation and Normativity of Prediction. Two Approaches: Phenomenology and Predictive Processing Theory