Analýza vědeckých textů pro téma data-driven business

Štuchal, Jan

Publikace:
Analýza vědeckých textů pro téma data-driven business

Diplomová práceopen access

dc.contributor.advisor	Hájek, Petr
dc.contributor.author	Štuchal, Jan
dc.contributor.referee	Hub, Miloslav
dc.date.accepted	2025-06-05
dc.date.accessioned	2025-07-07T07:33:36Z
dc.date.issued	2025
dc.date.submitted	2025-04-30
dc.description.abstract	Cílem práce je analyzovat vědecké texty pro téma data-driven business s využitím textové analytiky a souvisejících metod. Práce začíná teoretický základem data-driven business. Dále je popsán systematický postup vyhledávání a výběru literatury podle metodiky PRISMA a hlavní přístupy pro textovou a bibliometrickou analýzu. Další část se zabývá praktickém zpracováním dat v Pythonu a aplikaci vybraných metod. Nakonec jsou výsledky shrnuty prostřednictvím dashboardů pro vizualizaci.	cze
dc.description.abstract-translated	The aim of this thesis is to analyze scientific texts for the topic of data-driven business using text analytics and related methods. The thesis starts with explaining the theoretical basis of data-driven business. In the next chapter, a systematic procedure for literature search and selection according to the PRISMA methodology and the main approaches for textual and bibliometric analysis were described. The third chapter deals with practical data processing in Python and the application of the selected methods. The final chapter summarizes the results through dashboards for visualization.	eng
dc.description.defence	Student přednesl obhajobu práce s názvem: Analýza vědeckých textů pro téma data-driven business. Cílem práce bylo provést analýzu vědeckých textů zaměřených na téma data-driven business. Během rozpravy byly položeny dotazy dle posudku vedoucího a oponenta diplomové práce: Otázka vedoucího práce.: Jak by bylo možné rozšířit analýzu, aby zahrnovala i šedou literaturu a jaké výzvy by to přineslo? Otázka vedoucího práce.: Jaké pokročilé prvky Power BI by bylo možné doplnit do stávajícího dashboardu a jak by to případně zlepšilo přehlednost pro uživatele? Otázka oponenta práce.: Ve své práci aplikujete metodiku PRISMA, aniž byste její použití konkrétně zdůvodnil. Jsou i další metodiky, které by se v rámci vámi řešené práce daly aplikovat? Otázka oponenta práce.: Daly by se současné technologie umělé inteligence, např. generativní inteligence, využít při řešení vaší práce? Pokud ano, v jakých směrech by usnadnily zpracování vaší práce? Student na otázky reagoval. Následně byly během rozpravy položeny doplňující dotazy: Otázka 1.: Řešil jste afiliaci autorů? Student na otázku reagoval.	cze
dc.description.department	Fakulta ekonomicko-správní	cze
dc.description.grade	Dokončená práce s úspěšnou obhajobou	cze
dc.format	91 s.
dc.identifier.stag	49524
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10195/85042
dc.language.iso	cze
dc.publisher	Univerzita Pardubice	cze
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	data-driven business	cze
dc.subject	textová analýza	cze
dc.subject	python	cze
dc.subject	bibliometrická analýza	cze
dc.subject	data-driven business	eng
dc.subject	text analysis	eng
dc.subject	python	eng
dc.subject	bibliometric analysis	eng
dc.thesis.degree-discipline	Aplikovaná informatika - Data Science pro business	cze
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Pardubice. Fakulta ekonomicko-správní	cze
dc.thesis.degree-name	Ing.
dc.thesis.degree-program	Aplikovaná informatika - Data Science pro business	cze
dc.title	Analýza vědeckých textů pro téma data-driven business	cze
dc.title.alternative	Analysis of scientific texts for the topic of data-driven business	eng
dc.type	diplomová práce	cze
dspace.entity.type	Publication