Detekce sezónnosti v časových řadách podnikových dat
Title Alternative:Detection of seasonality in the company data time series
Loading...
Date
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Tématem diplomové práce je detekce sezónnosti v časových řadách podnikových dat. Podnikem zvoleným pro práci s časovými řadami je podnik sídlící v Královéhradeckém kraji zabývající se mimo jiné kovovýrobou. Práci lze rozdělit na dva celky, teoretickou a praktickou část. První dvě kapitoly zahrnují teoretickou podstatu časových řad, je zde uvedena definice, dělení časových řad, grafická analýza či základní charakteristiky příslušné časovým řadám. Dále jsou zde popsány základní přístupy k modelování časových řad, analýza trendu včetně adaptivních přístupů, následně práce uvádí způsoby identifikace sezónnosti či princip sezónního očišťování. Třetí kapitola nejprve analyzuje odvětví, do kterého sledovaný podnik spadá, poté jsou zde analyzovány celkové tržby podniku a tržby od několika nejvýznamnějších zákazníků. Závěr práce shrnuje výsledky práce získané z analýzy dat tržeb sledovaného podniku.
The detection of seasonality in the company data time series. This dissertation is focused on the detection of seasonality in company data time series. The data analysis has been made in a corporation which provides metalworking services. This corporation is situated in Královehradecký region. This thesis consists of two parts theoretical and practical. First two chapters provide the theory of time series including its definition, division, graphic analysis and other basic characteristics of the time series. The chapters also describe the basic approaches to time series formation and adaptive approaches to trendanalysis. Then, this paper states the means of identifying the seasonality and the principle of seasonal smoothing. Finally, the third chapter first provides the analysis on the industry of the corporation and then the overall revenue as well as the revenue received from some of the top customers. The final part of this thesis summarizes the findings retrieved from the revenue data analysis of the corporation.
The detection of seasonality in the company data time series. This dissertation is focused on the detection of seasonality in company data time series. The data analysis has been made in a corporation which provides metalworking services. This corporation is situated in Královehradecký region. This thesis consists of two parts theoretical and practical. First two chapters provide the theory of time series including its definition, division, graphic analysis and other basic characteristics of the time series. The chapters also describe the basic approaches to time series formation and adaptive approaches to trendanalysis. Then, this paper states the means of identifying the seasonality and the principle of seasonal smoothing. Finally, the third chapter first provides the analysis on the industry of the corporation and then the overall revenue as well as the revenue received from some of the top customers. The final part of this thesis summarizes the findings retrieved from the revenue data analysis of the corporation.