{"id":29755,"date":"2025-10-31T13:32:51","date_gmt":"2025-10-31T12:32:51","guid":{"rendered":"https:\/\/umat.science.upjs.sk\/?p=29755"},"modified":"2025-10-31T15:00:42","modified_gmt":"2025-10-31T14:00:42","slug":"analitika-statistika-raziskave-zakonodaja-in-4","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/umat.science.upjs.sk\/en\/analitika-statistika-raziskave-zakonodaja-in-4\/","title":{"rendered":"Analitika, statistika, raziskave, zakonodaja in novice 4"},"content":{"rendered":"

statistika, analize, izobra\u017eevanja, biostatistika, farmacija, seminarji, statisti\u010dne analize<\/h1>\n

\u010ceprav re\u0161itve s podro\u010dja poslovnega obve\u0161\u010danja dostavljajo vrhunsko pripravljena poro\u010dila za klju\u010dne uporabnike, ne omogo\u010dajo dajanja odgovorov na novo zastavljena vpra\u0161anja glede dogajanja na trgu. Prav zato analitika tako zelo ceni in neguje podatke, saj z njimi nadvlada tekmece. \u010cim bolj kakovostne, natan\u010dne in realno-\u010dasovne podatke ima podjetje, pa tudi \u010de jih ima ve\u010d, tem bolj\u0161e pogoje ima za odkrivanje novih informacij v primerjavi s tekmeci. Seveda pa potrebuje tudi podatkovne znanstvenike in ljudi, ki znajo postavljati prava vpra\u0161anja, brez teh tudi vrhunskih odgovorov ni. Izraz v naslovu obravnava tako umetno kot \u010dlove\u0161ko inteligenco in seveda poslovno inteligenco.<\/p>\n

Definicija poslovno analizo ozna\u010duje kot disciplino, ki prepoznava poslovne potrebe in i\u0161\u010de re\u0161itve za konkretne poslovne izzive. Seveda se mo\u010dno prepleta s funkcijo analize poslovnih potreb, a s to razliko, da pogosto vsebuje tudi komponento razvoja razli\u010dnega sistema ali komponente. Prav tako je poslovna analiza pogosto povezana z organizacijskimi spremembami, izbolj\u0161avami procesov, strate\u0161kim na\u010drtovanjem in razvojem razli\u010dnih poslovnih politik.<\/p>\n

Na GZS deluje In\u0161titut za strate\u0161ke in gospodarske raziskave (ISGR), namenjen najzahtevnej\u0161im analizam in modeliranju dolgoro\u010dnih scenarijev gospodarskih gibanj. In\u0161titut za strate\u0161ke in gospodarske raziskave bo opravljal najzahtevnej\u0161e analize in modeliral dolgoro\u010dne scenarije gospodarskih gibanj. Sem statisti\u010darka Maja Krebl, magistrica psihologije z ve\u010dletnimi izku\u0161njami razli\u010dnih statisti\u010dnih analiz s programom SPSS. Moje storitve so namenjene \u0161tudentom in raziskovalcem, ki potrebujejo strokovno pomo\u010d pri zasnovi raziskave, statisti\u010dni analizi s programom SPSS ter interpretaciji rezultatov. Uspe\u0161nost poslovanja temelji na predhodnem raz\u0161irjenem poznavanju trga, ciljne publike in podro\u010dja dela. S strokovno opravljenimi statisti\u010dnimi analizami vam pomagamo pri izbolj\u0161avi va\u0161e poslovne storilnosti in uspeha.<\/p>\n

V preteklosti se je sicer \u017ee ne\u0161tetokrat primerilo, da je poslovna inteligenca povsem odpovedala. Re\u0161itve, ki delujejo na stati\u010dnih in preteklih (celo zgodovinskih) podatkih, imajo znatno omejeno sposobnost napovedovanja prihodnosti. V poslu, sploh v tako dinami\u010dnem poslovnem svetu, kot ga poznamo danes, se plus lahko hitro spremeni v minus in linearno v eksponentno \u2013 in nasprotno, seveda.<\/p>\n

Zgodba se je za\u010dela leta 2017, ko sva Matic (mag. med. fiz) in Zala (mag. fiz), takrat \u0161e \u0161tudenta Fizike (Fakulteta za matematiko in fiziko), uporabila osvojeno znanje in Mati\u010devi mami\t pomagala https:\/\/www.kurzrockvibe.si\/<\/a> pri analizi njenga projekta. Od takrat pri izdelavi statisti\u010dnih analiz pomagava vsem, ki potrebujejo pomo\u010d. Poleg sistema za pridobivanje, obdelavo in shranjevanje podatkov bo ARIS zagotovil orodja (storitve) za posredovanje podatkov in analiz internim in zunanjim uporabnikom. Storitve bodo uporabnikom omogo\ufffdala interaktivno delo ter izvoze podatkov (ro\ufffdno oz. kasneje tudi preko programskih vmesnikov). Kaj torej od podjetij zahteva obvladovanje upravljanja podatkov?<\/p>\n

Na drugi strani pa je poslovna analitika zbirka orodij, tehnik in znanj, ki zaposlenim in podjetjem pomagajo raziskati pretekle poslovne rezultate. Ob tem jim pomaga tudi napovedovati prihodnje poslovne dogodke. Na splo\u0161no si bomo razliko med poslovno analizo in analitiko zapomnili predvsem po tem, da se prva ukvarja z analizo poslovanja na strate\u0161ki ravni, druga pa se posve\u010da predvsem podatkom in statisti\u010dnim analizam. V prvem koraku je treba poskrbeti za podatkovno arhitekturo, ki bo hrbtenica njihovega upravljanja. Skladno z nara\u0161\u010dajo\u010do kompleksnostjo podatkov in \u0161tevil\u010dnostjo njihovih virov velja na\u010drtovati tudi podatkovno skladi\u0161\u010de, kjer jih bomo hranili, in ustrezno poskrbeti za varnost.<\/p>\n

Poslovna inteligenca je \u017ee desetletja vse tesneje povezana z ljudmi, procesi in aplikacijami. Obdeluje najrazli\u010dnej\u0161e vrste podatkov z namenom izbolj\u0161anja poslovnih odlo\u010ditev in razumevanja u\u010dinkov posameznih odlo\u010ditev. Prav zato v praksi re\u0161itve s podro\u010dja poslovne inteligence imenujemo tudi sistemi za podporo odlo\u010danju ali sistemi za poslovno obve\u0161\u010danje.<\/p>\n

Morebiti je prav to vir vse zmede, ki zadeva ta termina, saj zaposleni v podjetjih izbirajo med razli\u010dnimi kombinacijami orodij in storitev, ne da bi jih znali strogo lo\u010diti. Prosimo, da ne vna\u0161ate osebnih podatkov (na primer imena, priimka ali e-po\u0161tnega naslova).\u010ce \u017eelite prejeti odgovor pristojne institucije, boste to lahko zahtevali po kliku na gumb Po\u0161lji. V poslovnem svetu se pojma poslovna analitika in poslovna analiza pogosto zamenjujeta ali, kljub o\u010ditnim razlikam, celo ena\u010dita. Da je zmeda \u0161e ve\u010dja, imamo tu \u0161e poslovno inteligenco, ki jo v sloven\u0161\u010dino pogosto prevajamo tudi kot poslovno obve\u0161\u010danje ali poslovno odlo\u010danje.<\/p>\n

Statisti\u010dne analize hipotez za diplomsko, magistrsko ali doktorsko nalogo<\/h2>\n

Ta je v sodobni informatiki \u017eal podcenjena, vse dokler je podjetje ne potrebuje. Z razli\u010dnimi orodji za poslovno analitiko namre\u010d podjetja kupujejo algoritme in vizualizacijo podatkov, ne pa tudi \u017ee omenjenih podatkovnih skladi\u0161\u010d, vti\u010dnikov itd. Ob kliku na povezavo se bo odprl va\u0161 privzeti program za po\u0161iljanje elektronske po\u0161te in v njem samodejno pripravil osnutek sporo\u010dila, ki ga lahko po\u0161ljete instituciji, pristojni za vsebino na tej spletni strani.<\/p>\n

Najprej je treba poskrbeti za arhitekturo podatkovnega sistema ter modeliranje in zasnovo podatkovnega modela. \u0160ele, ko so ti temelji postavljeni, prideta na vrsto dejanska hramba podatkov in ustrezna za\u0161\u010dita. V naslednjem koraku lahko podjetje poskrbi za integracijo in zdru\u017eljivost podatkov z najrazli\u010dnej\u0161imi sistemi in aplikacijami. Da bodo vsi podatki govorili isti poslovni jezik, poskrbi izdelava \u0161ifrantov in podatkovnega slovarja, pa tudi implementacija re\u0161itve za preverjanje kakovosti podatkov. Za posamezna statisti\u010dna raziskovanja, in sicer za tista, ki jih izvaja SURS, so raziskovalcem na voljo tudi vpra\u0161alniki in metodolo\u0161ka pojasnila k tem raziskovanjem.<\/p>\n

Informacije in pomo\u010d<\/h3>\n

Za\u010dnimo z razumevanjem in lo\u010devanjem poslovne analize in poslovne analitike. Poleg podobnega imena imata tudi nekatere sorodne oziroma kar skupne funkcije. Najo\u010ditnej\u0161e med njimi so analiza in izbolj\u0161anje poslovanja, iskanje re\u0161itev za konkretne izzive in gradnja re\u0161itev glede na poslovne zahteve. Analiza podatkov jeklju\u010den del vsake empiri\u010dne raziskave, tako akademske kot tr\u017ene.<\/p>\n

Vempiri\u010dnem delu sta predstavljena dva pogosta pristopa u\u010dne analitikeopravljena s prosto dostopnimi programskimi orodji, pri \u010demer izra\u010dunitemeljijo na raznovrstnih podatkovnih zbirkah \u0161tudentov Fakultete za upravo. Zrudarjenjem izobra\u017eevalnih podatkov smo raziskali napovedno uspe\u0161nost razli\u010dnihmodelov napovedovanja kon\u010dne uspe\u0161nosti \u0161tudenta na osnovi njegove aktivnosti vspletni u\u010dilnici ter predispozicij (u\u010dni pristop, predhodna uspe\u0161nost). \u010cim ve\u010d ljudi bomo vpra\u0161ali po pojasnilih razlik med poslovno analizo in poslovno analitiko, tem ve\u010d razli\u010dnih odgovorov bomo prejeli. \u0160tevilni strokovnjaki bodo celo poenostavili vse skupaj in dejali, da poslovna analiza temelji na poslovni analitiki. Podjetje mora pred strate\u0161kimi in drugimi odlo\u010ditvami najprej zbrati podatke, se odlo\u010diti o metodah in tehnikah njihove obdelave ter ustrezno tolma\u010diti dobljene rezultate. Ljudem, ki se ukvarjajo s poslovno analitiko, je kristalno jasno, da bodo rezultati mo\u010dno odvisni od kakovosti podatkov, ki jih ima podjetje (oziroma lahko dostopa do njih).<\/p>\n

\"Analitika,<\/p>\n

Prediktivna analitika uporablja statisti\u010dne metode in tehnike strojnega u\u010denja za predvidevanje prihodnjih dogodkov. Napovedna analitika pa k bolj\u0161im odlo\u010ditvam pripomore z vrsto optimizacij zbranih informacij ter simulacijami mogo\u010dih scenarijev. Ko je kon\u010dana posamezna faza projekta, se podjetje premakne na drugo.<\/p>\n

Va\u0161e podatke bomo natan\u010dno analizirali in vam dobljene rezultate grafi\u010dno in tabelari\u010dno predstavili. Strokovno izvedemo velik nabor razli\u010dnih statisti\u010dnih analiz. Gospodarsko-poslovne informacije, ki jih morate vedeti za poslovanje v spreminjajo\u010dem mednarodnem in slovenskem okolju. V Sektorju za analize trenutno deluje \ufffdtiri\ufffdlanska ekipa, ki jo sestavljajo vodja sektorja, dva analitika in IT strokovnjak. Pri svojem delu bomo sledili na\ufffdelom nevtralnosti, objektivnosti, strokovne neodvisnosti, racionalnosti ter preglednosti. Podatki se bodo pridobivali in posredovali na podlagi uporabe znanstvenih spoznanj in strokovno ustreznih metod.<\/p>\n

Prav vrhunskih predvidevanj glede poslovnih odlo\u010ditev in napovedi poslovanja si v \u010dasu, ko \u017ee posamezna objava podjetja ali organizacije ali celo posameznika v panogi zamaje finan\u010dne trge, od te metodologije ne moremo obetati. \u010ce se ta pretres zgodi v petek popoldne, podjetju zelo uspe\u0161en teden bore malo pomaga \u2013 v ponedeljek bo v te\u017eavah, \u010detudi bo direktor dobil na mizo poro\u010dilo, da je s poslovanjem vse v najlep\u0161em redu. To te\u017eavo vsaj delno omilijo re\u0161itve BI, ki delujejo na teko\u010dih ali realno-\u010dasovnih podatkih \u2013 te bi v zgoraj opisanem primeru \u017ee spro\u017eile alarm. Poslovna analitika pa je tesno povezana s podatki in poro\u010dili. Pri svojem delu uporablja tehnologije in znanja, ki ji omogo\u010dajo temeljito preverjanje podatkov in iskanje informacij v njih. Glavni cilj poslovne analitike je pridobivanje bolj\u0161ega vpogleda v poslovanje podjetja in pravih odgovorov\/informacij, ki bodo odgovornim v pomo\u010d pri sprejemanju kar najbolj\u0161ih poslovnih odlo\u010ditev.<\/p>\n

Blatenje podjetja in izguba ugleda po dru\u017eabnih omre\u017ejih je \u0161e ena izmed negativnih posledic odpu\u0161\u010danj. Izdelava trdnega raziskovalnega na\u010drta je temelj vsake uspe\u0161ne raziskave. Pomagam vam postaviti raziskovalna vpra\u0161anja in hipoteze, ki so usklajene z va\u0161imi raziskovalnimi cilji. Rezultate kvalitetno opravljenih statisti\u010dnih analiz boste lahko uspe\u0161no implicirali v podro\u010dje va\u0161ega dela in ga s tem dvignili \u0161e na vi\u0161jo raven. Nudiva tudi naprednej\u0161e statisti\u010dne storitve, kot so faktorska analiza, izdelava modelov, strojno u\u010denje (UI). Raziskovalci zaprosijo za pridobitev dostopa do podatkov tako, da izpolnijo Vloga za pridobitev podatkov za raziskovalce.<\/p>\n

Zagovor magistrske naloge – \u017diga Nagelj<\/h2>\n

Za vse, ki ste trenutno v fazi pripravljanja dispozicije. Kako se postavi dobra hipoteze, s katero pri samem pisanju naloge ne boste imeli te\u017eave. Imate izku\u0161nje s tem podjetjem, ki jih \u017eelite deliti z drugimi? Pomo\u010d na poti od raziskovalnega na\u010drta do u\u010dinkovite analize, pri \u010demer zagotavljam iz\u010drpna navodila in osebno svetovanje, prilagojeno va\u0161im projektnim potrebam. \u010ce vam analizo naredi strokovnjak si prihranite vsaj 20 ur lastnega dela in stresa, za samo analizo pa pla\u010date pribli\u017eno 200 \u20ac medtem, ko v slu\u017ebi zaslu\u017eite 120 \u20ac. Potrebujete pomo\u010d pri analizi pridobljenih podatkov?<\/p>\n

    \n
  • Konec dneva vse v poslu temelji na rezultatih, zato je sprejemanje kar najbolj informiranih in po mo\u017enosti pravilnih poslovnih odlo\u010ditev tako zelo pomembno.<\/li>\n
  • Svetujemo in sodelujemo pri vseh korakih raziskovalnega procesa \u2013 od na\u010drta do analize in interpretacije rezultatov.<\/li>\n
  • Poleg tega se pojavljajo tudi ob\ufffdasne naloge, ki jih opravljamo po na\ufffdelu ad hoc (izvajamo jih glede na trenutne potrebe in zahteve).<\/li>\n
  • Poleg podobnega imena imata tudi nekatere sorodne oziroma kar skupne funkcije.<\/li>\n
  • Kaj torej od podjetij zahteva obvladovanje upravljanja podatkov?<\/li>\n<\/ul>\n

    Omenjene pomanjkljivosti so spodbudile razvoj podro\u010dja poslovne analitike, posebej v svetu, kjer hitrost odlo\u010da o poslovnem uspehu, uporabniki pa potrebujejo interakcijo z informacijami v hipu, ko so na voljo. Podro\u010dij, kjer dogodki iz preteklosti veljajo \u010dedalje manj (razen kak\u0161nih sezonskih komponent), je vedno ve\u010d. Re\u0161itve za poslovno odlo\u010danje prina\u0161ajo res kakovostna in tudi podrobna poro\u010dila, njihova zmo\u017enost analize podatkov je v\u010dasih prav zavidljiva. Pri sami predaji podatkov in informacij ustreznim naslovnikom si pomagajo z mehanizmi vizualizacije podatkov, ki jih ve\u010dina zaposlenih, posebej v vodstvenih vlogah, razume bistveno la\u017eje od golih \u0161tevilk v nepreglednih preglednicah.<\/p>\n

    Izbrani primeri raziskovalnih analiz na podatkih dr\u017eavne statistike so dostopni naspletni strani. Raziskovalci, ki v svojih prispevkih, predstavitvah, posterjih in drugih gradivih uporabljajte podatke Statisti\u010dnega urada RS, prosimo upo\u0161tevajte navajanje vira  in usmeritve za pravilno uporabo znaka. Pridobljene podatke moramo obdelati, najla\u017eje to storimo z ustreznim statisti\u010dnim programom, najbolj raz\u0161irjen program za statisti\u010dno obdelavo podatkov je SPSS. Podatke najprej vnesemo v program, nato pa opravimo statisti\u010dno analizo podatkov.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    statistika, analize, izobra\u017eevanja, biostatistika, farmacija, seminarji, statisti\u010dne analize \u010ceprav re\u0161itve s podro\u010dja poslovnega obve\u0161\u010danja dostavljajo vrhunsko pripravljena poro\u010dila za klju\u010dne uporabnike, ne omogo\u010dajo dajanja odgovorov…<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[664],"tags":[],"class_list":["post-29755","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-kurzrockvibe"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/umat.science.upjs.sk\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29755","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/umat.science.upjs.sk\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/umat.science.upjs.sk\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/umat.science.upjs.sk\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/umat.science.upjs.sk\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=29755"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/umat.science.upjs.sk\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29755\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":29756,"href":"https:\/\/umat.science.upjs.sk\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29755\/revisions\/29756"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/umat.science.upjs.sk\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=29755"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/umat.science.upjs.sk\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=29755"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/umat.science.upjs.sk\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=29755"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}