Használtautó-piaci adatelemzés és árelőrejelzés gépi tanulási módszerekkel

Szőke Máté (2023) Használtautó-piaci adatelemzés és árelőrejelzés gépi tanulási módszerekkel. Pénzügyi és Számviteli Kar.

	PDF Szőke_Máté_MENBLL_Szakdolgozat.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (1MB)
	PDF BA_O_Szőke_Máté.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (205kB)
	PDF BGE.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (1MB)
	PDF Szőke_Máté.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (163kB)

Absztrakt (kivonat)

<p>Kevés kivétellel minden iparágra igaz, hogy a jó minőségű, az eredmény szempontjából lényeges információkat tartalmazó adathalmazzal versenyelőnybe hozhatóak azon vállalatok, amelyek valamilyen módon támaszkodnak ezen adathalmazokra. Nincs ez másképp a használtautók piacánál sem. Szakdolgozatomban megkísérlem megtalálni azt a gépi tanulási algoritmust, amely a használt autók árát a lehető legpontosabban képes előrejelezni, illetve igyekszem arra a kérdésre is választ adni, hogy milyen tényezők befolyásolják leginkább egy használt gépjármű árát.&nbsp;<span style="font-size:1rem;">A szakdolgozat célja emellett az is, hogy a gépi tanulás tudományterületének lényeges és izgalmas kérdéseit is bemutassam.</span></p><p></p>

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Pénzügyi és Számviteli Kar

Tanszék

Gazdaságinformatika Tanszék

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Gazdaságinformatikus

Konzulens(ek)

Mű típusa:	diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak:	gépjármű értékesítés, machine learning, Python, sokváltozós adatelemzés, többváltozós regresszió, webautomatizáció
SWORD Depositor:	Archive User
Felhasználói azonosító szám (ID):	Archive User
Rekord készítés dátuma:	2024. Jan. 24. 15:45
Utolsó módosítás:	2024. Jan. 24. 15:45

Actions (login required)

Tétel nézet