Repozitorij samostojnih visokošolskih in višješolskih izobraževalnih organizacij

Izpis gradiva
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Naslov:Podatkovno rudarjenje na področju spletne maloprodaje: študija primera specifične trgovine z darili v Veliki Britaniji : Diplomska naloga
Avtorji:ID Rukše, Leja (Avtor)
ID Boshkoska, Biljana Mileva (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf RAZ_Rukse_Leja_i2020.pdf (1,57 MB)
MD5: D6915766E5CF8E15933EF4BFB1CD5A18
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FIŠ - Fakulteta za informacijske študije v Novem mestu
Opis:V diplomskem delu je rdeča nit podatkovno rudarjenje. Gre za eno izmed tehnoloških rešitev, ki pomagajo v podjetjih in znanstvenih ustanovah pri odkrivanju znanja v kupu podatkov, ki jih imenujemo tudi Big Data. Gre za odkrivanje vzorcev in povezav, ki koristijo, gledano trgovska podjetja, pri opredeljevanju strank med zveste kupce, tiste, ki se pogosto poslužujejo nakupov ali so redki kupci, zapravijo v podjetju največ ali pa so pogosti kupci. Namen rudarjenja je iz analiz razbrati, kaj stranka potrebuje in katere stranke se bodo z večjo verjetnostjo odzvale na ponudbo. Sicer pa je bistveno pri podatkovnem rudarjenju tudi to, da se uporablja lahko v vseh panogah in znatno pripomore k lažjemu poslovanju. V drugem delu je v empiričnem delu pred-stavljena konkretna analiza razvrščanja v skupine z rezultati.
Ključne besede:podatkovno rudarjenje, Weka, analiza, atribut, filtriranje, razvrščanje v skupine, k-means
Kraj izida:Novo mesto
Kraj izvedbe:Novo mesto
Založnik:{L. Rukše}
Leto izida:2020
Leto izvedbe:2020
Št. strani:XIII, str. 59
PID:20.500.12556/ReVIS-6896 Novo okno
UDK:004.8(043.2)
COBISS.SI-ID:34009347 Novo okno
Opomba:Na ov.: Diplomska naloga : visokošolskega strokovnega študijskega programa prve stopnje;
Datum objave v ReVIS:01.10.2020
Število ogledov:2363
Število prenosov:153
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
  
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:01.10.2020

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Opis:The red thread of the thesis is data mining. It is one of the technilogical solutions that helps companies and scientific institutions in discovering knowledge in a pile of data, also called Big Data. It is about discovering patterns and connections with benefit, in the view of trading com-panies, identifying customers as loyal customers, those who make frequent purchases or are rare customers, spend the most in the company or are frequent customers. The purpose of mi-ning is to find out from the analyzes what the customer needs and which customers are more likely to respond to the offer. Otherwise, it is also essential in data mining that it can be used in all industries and significantly contributes to easier business. At the bottom, in the empirical part, a concrete analysis of clustering with results is presented.
Ključne besede:data mining, Weka, analysis, attribute, filtering, clustering, k-means


Nazaj