dc.contributor.advisor |
Kašparová, Miloslava |
cze |
dc.contributor.author |
Gažovčiaková, Michala
|
|
dc.date.accessioned |
2009-07-03T08:45:55Z |
|
dc.date.available |
2009-07-03T08:45:55Z |
|
dc.date.issued |
2009 |
|
dc.identifier |
Univerzitní knihovna (sklad) |
cze |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10195/33657 |
|
dc.description.abstract |
Diplomová práce je zaměřena na modelování úrovně zadluženosti domácností Královéhradeckého kraje. Prvotní modelování i následné analýzy jsou realizovány v prostředí programu SPSS Clementine 10.1. Pro dosažení stanovených cílů je použito 2 metod. Na základě některých algoritmů rozhodovacích stromů dochází ke klasifikaci domácností dle klíčových atributů stanovených určitým algoritmem. Pomocí shlukové analýzy dochází ke stanovení nejdůležitějších atributů ovlivňujících zadluženost. |
cze |
dc.format |
85 s., 6 s. příloh |
cze |
dc.format.extent |
1742695 bytes |
cze |
dc.format.mimetype |
application/pdf |
cze |
dc.language.iso |
cze |
|
dc.publisher |
Univerzita Pardubice |
cze |
dc.rights |
Bez omezení |
cze |
dc.subject |
Zadluženost |
cze |
dc.subject |
datové matice |
cze |
dc.subject |
Modelování |
cze |
dc.subject |
Klasifikace |
cze |
dc.subject |
domácnosti |
cze |
dc.subject |
shlukové analýzy |
cze |
dc.subject |
rozhodovací stromy |
cze |
dc.subject |
indebtedness |
eng |
dc.subject |
Data Matrix |
eng |
dc.subject |
modeling |
eng |
dc.subject |
Classification |
eng |
dc.subject |
households |
eng |
dc.subject |
cluster analyses |
eng |
dc.subject |
decision trees |
eng |
dc.title |
Modelování úrovně zadluženosti domácností Královéhradeckého kraje |
cze |
dc.title.alternative |
Modeling the level of household indebtedness in Hradec Králové region |
eng |
dc.type |
diplomová práce |
cze |
dc.date.accepted |
2009 |
cze |
dc.description.abstract-translated |
Diploma work is focused on the modeling level of household indebtedness in Hradec Králové region. Initial modeling and subsequent analysis are implemented in the SPSS Clementine 10.1. To achieve the stated objectives is to use 2 methods. On the basis of some decision tree algorithms is to classify households according to the key attributes of a set algorithm. Using cluster analysis is to determine the most important attributes influencing the debt. |
eng |
dc.description.department |
Ústav systémového inženýrství a informatiky |
cze |
dc.thesis.degree-discipline |
Regionální a informační management |
cze |
dc.thesis.degree-name |
Ing. |
cze |
dc.thesis.degree-grantor |
Univerzita Pardubice. Fakulta ekonomicko-správní |
cze |
dc.identifier.signature |
D19997 |
cze |
dc.identifier.signature |
D19997 |
|
dc.thesis.degree-program |
Systémové inženýrství a informatika |
cze |
dc.description.grade |
Dokončená práce s úspěšnou obhajobou |
cze |