In current work problems and requirements for demand forecasting in commercial or manufacturing enterprises are analyzed and suitable forecasting algorithms are proposed. In enterprises with multidimensional and heterogeneous demand it is advisable to use different algorithms for different demand constituents and to readjust parameters used for forecasting. Existing forecasting packages are not practical as they are not integrated with commodities or materials supply orders management activities and business processes of enterprise. The orders management system is developed with forecasting component using adopted time series forecasting techniques such as moving average, exponential smoothing, double exponential smoothing. These techniques ensure reliable forecasting results for different time series models: random, trend and are integrated with other business management activities. It is possible to calculate deviations of forecasted demand from factual values, to select algorithms giving minimal perсentage error, and to adjust algorithms parameters to changing demand. The system can help managers to choose forecasting algorithms and to adapt their parameters in the course of time. The system is designed using UML CASE tool and implemented in Microsoft .Net environment using MS SQL Server 2005 for data storage.

The main goal of these thesis is to compare association rules finding algorithms and to indicate the usability of finding association rules in business area. In order to achieve this goal, the theoretical analysis of three algorithms is done: 1. The Apriori algorithm – the most well known association rule algorithm – based on the property: “Any subset of a large itemset must be large”. This algorithm assumes that the database is memory-resident. The maximum number of database scans is one more than the cardinality of the largest large itemset. 2. The Sampling algorithm deals with the database sample prior the full database scan. The database sample is drawn such that it can be memory-resident. The Sampling algorithm reduces the number of database scans to one in the best case and two in the worst case. 3. The Partitioning algorithm divides database into partitions and bases on the property: “A large itemset must be large in at least one of the partitions”. This algorithm reduces the number of database scans to two and divides the database into partitions such that each partition can be placed into main memory. There are created programs for all three algorithms plus the program for the full set of itemsets algorithm. Programs are created in C++ language. In order to achieve topmost performance, the GUI is missed. Nine test data sets are created to compare the algorithms. Six of them contains real life data from telecommunications business area. Datasets varies from the... [to full text]

Successful factor of the performance of each company or organisation is a well and adequately organised management and record keeping of personnel. At present, the staff administrating the personnel records of the National defence system of Lithuania (hereinafter - NDS) for recording and analysis of personnel data users Baltpers information system for personnel account for NDS. The analysis carried out in the Master‘s paper proved that the data controls and functions implemented in Baltpers system do not correspond with certain needs of the NDS personnel specialists. The Master‘s paper suggests practical implementation of the specific needs of the users. It suggests applying Visual Basic for Application programming language with the help of which is easily assimilated and inexpensive composition of software of personnel data analysis and controlling subsystem. Such system might be used by personnel specialists of NDS, as well as military finance and logistics specialists, who use personnel data for carrying out their tasks. This subsystem will provide an opportunity for users to verify the personnel ID, form top-down organisational title of the NDS, calculate personnel work standing, analyse and check staff occupation on the basis of selected survey parameters.

Švietimo sistemų palyginimas bei analizė pasaulinio švietimo kontekste labai aktualūs ir galėtų būti ypač naudingi reformuojant švietimo sistemą, siekiant bendrų tikslų visuose Europos Sąjungos šalyse. Įrodymais pagrįstą politiką ir praktiką – tyrimų ir vertinimų būdu gautų žinių paveiktą švietimo politiką – remia ir Europos Sąjunga, ir Ekonominio bendradarbiavimo ir plėtros organizacijos. Pirma magistrinio darbo dalis skirta teoriniam darbo pagrindimui. Magistrinio darbo tikslas - atlikti Lietuvos mokinių tarptautinio ir nacionalinio skaitymo gebėjimų tyrimų empirinių duomenų analizę. Magistrinio darbo uždaviniai: 1. Atlikti Lietuvos ir pasirinktų šalių švietimo sistemų siekiamo lygmens analizę skaitymo raštingumo srityje. 2. Atlikti Lietuvos ir pasirinktų šalių švietimo sistemų pasiektojo lygmens analizę skaitymo raštingumo srityje: 2.1. Atlikti tarptautinio skaitymo gebėjimų tyrimo PIRLS duomenų analizę. 2.2. Atlikti nacionalinio skaitymo gebėjimų pasiekimo tyrimo duomenų analizę. 2.3. Nustatyti pagrindinius veiksnius (realizuojamajame ir pasiekimų lygmenyse), lemiančius Lietuvos mokinių pasiekimus. Magistro darbe naudojami tyrimo metodai: • Mokslinės literatūros analizė, leidusi susipažinti su pasirinktų šalių švietimo sistemą charakterizuojančiais dokumentais, įvairiomis ugdymo filosofijomis, nagrinėjamų ugdymo teorijų raida ir funkcionavimu, skirtingomis konceptualiomis nuostatomis švietimo sistemos ir atskirų jos komponenčių atžvilgiu, nacionaliniais moksleivių... [toliau žr. visą tekstą] / This master work presents the results of the research of the education systems of Lithuania, the Russian Federation, Norway, Sweden and Latvia (on reading literary and information by describing them, giving reading curricula (planning and realizing levels). The criteria established for comparison and evaluation of the education systems with regard to reading and writing in native language allow to analyse, compare and evaluate the education systems of reading and writing in native language at the planned achievement level and are easy to apply for other studies. Following the analysis of goals and objectives in teaching reading and writing in native language in primary schools of Lithuania, Sweden, Norway, Latvia and the Russian Federation at the aspects of the school system aimed at formation of reading and writing context, knowledge and skills, general reading and writing abilities as well as attitudes and values, we can see that the major attention to teaching reading and writing is given by the Russian Federation (it devotes about 50 % of time to teaching language in the first form, 42 % of time in the second, third and fourth forms is devoted to the language and 30 % to reading). Given 19 lessons per week, it makes up about 9.5 lessons per week in the first form and about 7.98 lessons per week in the second-fourth forms, while in Lithuania and Norway this number accounts for 5. 95 and 5.94, respectively.

The work for data analysis of the main methods, fullfilled in Computer mathematic systems (CMS), analysis. Also analysing and comparison of the data analysis of CMS – MAPLE, MATLAB and MATHCAD. There‘s briefly described enter and reading of data, characteristics of statistic data, analysis of variance, regression, interpolation and correlation. In the last section of data system analysis possibilities according to its sophistication, comfortable usage and variety of data function fullfillment. You will finde the examples of solved tasks with CMS after each description of data analysis method.

Didžiuliai informacijos kiekiai yra sukaupiami kiekvieną dieną pasaulyje bei jie sparčiai auga. Apytiksliai duomenų tyrybos algoritmai yra labai svarbūs analizuojant tokius didelius duomenų kiekius, nes algoritmų greitis yra ypač svarbus daugelyje sričių, tuo tarpu tikslieji metodai paprastai yra lėti bei naudojami tik uždaviniuose, kuriuose reikalingas tikslus atsakymas. Ši disertacija analizuoja kelias duomenų tyrybos sritis: dažnų sekų paiešką bei vizualizaciją sprendimų priėmimui. Dažnų sekų paieškai buvo pasiūlyti trys nauji apytiksliai metodai, kurie buvo testuojami naudojant tikras bei dirbtinai sugeneruotas duomenų bazes: • Atsitiktinės imties metodas (Random Sampling Method - RSM) formuoja pradinės duomenų bazės atsitiktinę imtį ir nustato dažnas sekas, remiantis atsitiktinės imties analizės rezultatais. Šio metodo privalumas yra teorinis paklaidų tikimybių įvertinimas, naudojantis standartiniais statistiniais metodais. • Daugybinio perskaičiavimo metodas (Multiple Re-sampling Method - MRM) yra RSM metodo patobulinimas, kuris formuoja kelias pradinės duomenų bazės atsitiktines imtis ir taip sumažina paklaidų tikimybes. • Markovo savybe besiremiantis metodas (Markov Property Based Method - MPBM) kelis kartus skaito pradinę duomenų bazę, priklausomai nuo Markovo proceso eilės, bei apskaičiuoja empirinius dažnius remdamasis Markovo savybe. Didelio duomenų kiekio vizualizavimui buvo naudojami pirkėjų internetu elgsenos duomenys, kurie analizuojami naudojant... [toliau žr. visą tekstą] / Huge amounts of digital information are stored in the World today and the amount is increasing by quintillion bytes every day. Approximate data mining algorithms are very important to efficiently deal with such amounts of data due to the computation speed required by various real-world applications, whereas exact data mining methods tend to be slow and are best employed where the precise results are of the highest important. This thesis focuses on several data mining tasks related to analysis of big data: frequent pattern mining and visual representation. For mining frequent patterns in big data, three novel approximate methods are proposed and evaluated on real and artificial databases: • Random Sampling Method (RSM) creates a random sample from the original database and makes assumptions on the frequent and rare sequences based on the analysis results of the random sample. A significant benefit is a theoretical estimate of classification errors made by this method using standard statistical methods. • Multiple Re-sampling Method (MRM) is an improved version of RSM method with a re-sampling strategy that decreases the probability to incorrectly classify the sequences as frequent or rare. • Markov Property Based Method (MPBM) relies upon the Markov property. MPBM requires reading the original database several times (the number equals to the order of the Markov process) and then calculates the empirical frequencies using the Markov property. For visual representation... [to full text]

Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist die Präfigierung der Verben im Deutschen und Litauischen. Das Hauptgewicht dieser Arbeit liegt auf dem deutschen Präfix er- und seinen semantischen und syntaktischen Funktionen, die es zusammen mit einem Basisverb ausdrücken kann. Dann werden die Entsprechungen des Präfixes er- in der litauischen Sprache festgestellt und die Funktionen des Präfixes er- mit den Funktionen der entsprechenden litauischen Präfixen verglichen. / Priešdėlinių er- veiksmažodžių semantinės ir sintaksinės funkcijos vokiečių kalboje ir jų atitikmenys lietuvių kalboje. / Semantical and syntactical functions of the verbs with the prefix "er" in German and Lithuanian languages.

Duomenų kubo konstravimas yra laikui ir kompiuteriniams resursams imlus procesas. Nepaisant to, šis darbas turi būti atliktas norint pasinaudoti greitų užklausų iš ypatingai didelių OLAP kubų teikiamais privalumais . Telekomunikacijų bendrovės surenka didelius duomenų kiekius apie įvykius telekomunikaciniuose tinkluose. Kiekviena duomenų porcija aprašo daug informacijos (pavyzdžiui: paslaugos tipą, iniciatorių, gavėją, pradžios laiką, trukmę, perduotų duomenų kiekį, skambučio kryptį, kainą, tinklo sąsajos adresą ir t.t.). Mobiliojo ryšio rinkoje yra įprasta apdovanoti kiekvieną abonentą tam tikru prizu (pinigais, nuolaidomis ar nauju mobiliuoju telefonu) mainais į 24 mėnesių sutartį naudotis konkretaus operatoriaus paslaugomis. Taigi kas 24 mėnesius abonentas turi galimybę pakeisti paslaugos teikėją. Tam, kad ryšio operatorius išlaikytų savo klientus, už sutarties pratęsimą taip pat turi pasiūlyti dovaną. Kad būtų galima tai atlikti nepatiriant finansinių nuostolių – mobiliojo ryšio operatorius privalo žinoti kiekvieno abonento naudojimosi paslaugomis statistiką. Šiame dokumente aprašoma pora būtų kaip pakeisti duomenų pirminį vaizdą (struktūrą ir sudėtį) siekiant pagreitinti duomenų kubų konstravimo procesą. Vienas šių metodų – duomenų agregavimas iki didžiausio, vis dar tinkamo analizei, lygio. Kitas metodas – tai lėtai kintančių kubo dimensijų sintezavimas taip sumažinant kubo dydį ir pagreitinant jo kūrimą. / Data cube pre computing is time and computer resources consuming task. In spite of this it needs to be done in order to construct an OLAP cube to take advantage of fast querying in data sets enormous in its sizes. Telecommunication industries collect huge amount of data about events in its networks. Every data portion holds a lot of information (i.e. service type, originator, receiver, time for start, duration, data volume, calling direction, cost, network interface address, etc.). In mobile telecommunication industries it is common to award each customer / subscriber by some prize (money, cell phone, discount to services and so on) in return of 24 month obligation to use one’s services. So, every 24 months subscriber gains ability to choose another telecommunication network. In order to maintain stable amount of subscribers’ service provider must offer something in return. In order to do that correctly, without financial loses, one must know exact usage statistics of each subscriber. This paper covers couple tips to arrange data in data warehouses (data marts) in order to achieve greater data cube pre processing speed. One of these methods covers partial data aggregation to highest degree, still sufficient to answer specific queries. Another method shows the ability to synthesize data cube dimensions in order to lower data volumes, that data cube pre calculation could take less time.

Baigiamajame magistro darbe nagrinėjama inovatyvių projektų vadyba pramonės įmonėse. Išnagrinėtos pagrindinės sąvokos, inovacijų įvairovė ir klasifikavimas, veiklos kompleksiškumas, inovatyvios veiklos projektavimo procesas, projektų tipologija ir jiems keliami kokybės reikalavimai. Taikant anketavimo metodą apklausti Lietuvos metalo apdirbimo sektoriaus vadovai. Nustatyta, kiek inovatyvių projektų vykdo jų įmonės, kokie įmonių ateities planai. Nustatyti pagrindiniai veiksniai, motyvuojantys ir ribojantys inovatyvių projektų plėtrą. Pagal anketų rezultatus atlikta koreliacinė regresinė analizė. Sukurtas inovatyvių projektų vadybos spartesnės plėtros Lietuvos pramonės įmonėse inicijavimo modelis. Darbą sudaro: teorinis inovatyvių projektų vadybos nagrinėjimas, inovatyvių projektų vadybos empiriniai tyrimai, gerinimo modelis, išvados, pasiūlymai, literatūros sąrašas ir priedai. / The study object of the final Master thesis is innovative project management in industrial enterprises. In first section the basic concepts of innovation diversity and classification, performance complexity, innovative business process design, project typology and the quality requirements for innovative projects were analyzed. Using the questionnaire method Lithuanian metalworking sector managers was surveyd. It was determined how many innovative projects carried out by the companies, what are their future plans in this sector. Key factors motivating and limiting the development of innovative projects were identified. According to survey results conducted correlation and regression analysis. Model of improvement for innovative project management wider application in Lithuanian metalworking sector was created. The work consists of a theoretical examination of innovative project management, innovative project management empirical studies, improvement model, conclusions, recommendations, references and appendices.

Baigiamajame magistro darbe analizuojamos elektroninės komercijos, tradicinės ir skaitmeninės rinkodaros bei duomenų analizės teorijos. Identifikuojamos pragrindinės probleminės duomenų analizės vietos. Pristatomi mažų ir vidutinių Lietuvoje veikiančių elektroninių parduotuvių savininkų apklausos skaitmeninės rinkodaros ir vartotojų kuriamų duomenų analizės temomis rezultatai. Sudaromas teorinis rinkodaros modelis, o vėliau papildomas apklausos rezultatų įžvalgomis, nurodomos pagrindinės išspręstos probleminės sritys. Remiantis nauju rinkodaros modeliu siūlomas verslo modelis. Darbo pabaigoje yra pateikiamos išvados. Darbą sudaro 6 dalys: įvadas, teorijos analizė, tiriamasis-analitinis skyrius, projektinis skyrius, išvados ir siūlymai, literatūros sąrašas. Darbo apimtis – 63p. teksto be priedų, 9 paveiksl., 3 lent., 79 bibliografiniai šaltiniai. Atskirai pridedami darbo priedai. / This master’s thesis begins with an analysis of e-commerce, traditional and electronic marketing, and data analytics theories. Later on the results of Lithuanian based small and medium sized electronic shop owner’s query on digital marketing and data analytics are being presented. Theoretical marketing model is being presented and later updated depending on the results of previously presented results of query. Also main solutions for previously clarified problems are being proposed. Depending on new marketing model a new business model is also proposed. At the end of this bachelor’s thesis there are conclusions being brought, considering all three parts of the paper. Structure: introduction, theory analysis, analytical research, project, conclusions and suggestions, references. Thesis consist of: 63 p. text without appendixes, 9 pictures, 3 tables, 79 bibliographical entries. Appendixes included.