Prikupljanje podataka za dnevničke datoteke provjerom sukladnosti

završni rad

• Naslov (engleski): Data Acquisition for Data Collection Logs with Conformance Testing
• Autor: Josip Delač
• Mentor: Bruno Blašković (mentor)
• Član povjerenstva: Bruno Blašković (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Mirko Randić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Frano Škopljanac-Mačina (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2020-08-27, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

U okviru dubinske analize procesa potrebno je prikupiti velike količine podataka te ih formatirati u oblik pogodan za otkrivanje poslovnih procesa. Svrha ovog rada je pokazati primjer načina kako dohvatiti veliku količinu podataka s interneta te ih provjerom sukladnosti te formatiranjem prebaciti u oblik koji nam je povoljan za dubinsku analizu procesa. U radu se prikazuje dohvaćanje I formatiranje podataka o dionicama koje su dostupne na Tiingo web servisu. Podaci se iz prikupljenog csv formata skriptom prebacuju u XES format koji je pogodan za dubinsku analizu procesa.

Sažetak (engleski)

As part of in-depth process analysis, it is necessary to collect large amounts of data and format them in a form suitable for business process detection. The purpose of this paper is to show an example of how to retrieve a large amount of data from the Internet and, by checking compliance and formatting, transfer it to a form that is favorable for in-depth analysis of the process. The paper presents the retrieval and formatting of stock data available on the Tiingo web service. The data is transferred from the collected csv format by a script to the XES format, which is suitable for in-depth analysis of the process.

• Ključne riječi: dubinska analiza procesa; XES standard; Process mining; Python; Dnevničke datoteke
• Ključne riječi (engleski): business process; XES standard; Process mining; Python; Log files; event; trace
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:420746
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-13 14:48:23