Data Mining w badaniach rynkowych i marketingowych

• Autorzy: Mariusz Łapczyński

Warianty tytułu

Data Mining in Market and Marketing Research

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Gwałtowny rozwój informatyki na początku lat 90. wpłynął na popularyzację dziedziny zwanej Data Mining. W pracy przedstawiono modele i narzędzia Data Mining, oraz omówiono obszary zastosowań eksploracyjnych metod analizy danych w badaniach rynkowych i marketingowych.

EN

This paper is aimed as an introduction to Data Mining and to show areas of market and marketing research where it is applied. Attempts were made to translate this metaphor into Polish and to explain model types from the point of view of theories of picture recognition and taxonomy. The paper also presents a short description of Data Mining instruments i.e., artificial neuron networks, classification and regression trees, induction rules, inference based on past experiences as well as genetic algorithms. To sum up the paper devotes time to the usefulness of Data Mining instruments in market and marketing researches for example in basket analysis or in market segmentation and selectivity researches. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Data Mining; Sieci neuronowe; Badania marketingowe; Badanie rynku

EN

Data Mining; Neural networks; Marketing research; Market research

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Krakowie
• Rocznik: 2003
• Numer: nr 640
• Strony: 49--62

Twórcy

autor

Mariusz Łapczyński

Bibliografia

• Aaamodt A., Plaza E., Case-Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological Variations, and System Approaches, Artificial Intelligence Communications, IOS Press, 1994, vol. 7:1.
• Berry M.J.A., Linoff G., Data Mining Techniques For Marketing, Sales, and Customer Support, John Wiley & Sons, Inc., 1997.
• Fayyad U., Piatesky-Shapiro G., Smyth P., From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases, Artificial Intelligence Magazine, Fall, 1996.
• Friedman J.H., Data Mining and Statistics: What’s the Connection? Proceedings of the 29th Symposium on the Interface: Computing Science & Statistics, Houston, Texas, May 1997.
• Gargano M.L., Raggad B.G., Data Mining - a powerful information creating tool, OCLC Systems& Services, vol. 15, 1999, nr 2.
• Gatnar E. Nieparametryczna metoda dyskryminacji i regresji, PWN, Warszawa 2001.
• Hand D.J., Data Mining: Statistics and More? "The American Statistician”, 1998, nr 52.
• Hand D.J., Statistics and Data Mining: Intersecting Disciplines, SIGKDD Explorations, ACM SIGKDD, vol. 1, Issue 1., June 1999.
• Introduction to Data Mining and Knowledge Discovery – 2nd edition, The Two Crows Corporation 1998, tekst pobrano ze strony www.twocrows.com
• Jajuga K., Statystyczna analiza wielowymiarowa, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1993
• Kolonko J., Analiza dyskryminacyjna i jej zastosowania w ekonomii, PWN, Warszawa 1980.
• Lee S.J., Siau K., A Review of Data Mining Techniques, Industrial Management &Data Systems, 2001, nr 101.
• Maindonald J., Data Mining from a Statistical Perspective, artykuł pobrany z witryny internetowej Australian National University, wwwmaths.anu.edu.au, plik pobrano w październiku 2001.
• Mannila H., Theoretical Frameworks for Data Mining, SIGKDD Explorations, ACM SIGKDD, vol. 1, Issue 2., January 2000.
• Marketingowe testowanie produktów, pod red. S. Sudo³, J. Szymczak, M. Haffer, PWE, Warszawa 2000.
• Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, PWN, Warszawa 1997.
• Sagan A., Badania marketingowe. Podstawowe kierunki, Wydawnictwo AE w Krakowie, Kraków 1998.
• Statistical Themes and Lessons for Data Mining, C. Glymour, D. Madigan, D. Pregibon, P. Smyth, Data Mining and Knowledge Discovery 1997, nr 1.
• Tadeusiewicz R., Sztuczne sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, Warszawa 1993.