Modele predykcyjne w Data Mining

• Autorzy: Mariusz Łapczyński
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Predykcja w badaniach marketingowych często dotyczy zmiennych wyrażonych w skalach słabych, co znacznie ogranicza możliwości stosowania klasycznych narzędzi statystycznych. Jakościowy charakter zmiennych marketingowych sprawia, ze mówi się wtedy o predykcji jakościowej. Szansą dla analityków jest szybki wzrost mocy obliczeniowej komputerów i co za tym idzie implementowanie zaawansowanych algorytmów Data Mining. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Data Mining; Model CDM; Sztuczne sieci neuronowe (SSN); Drzewa klasyfikacyjne

EN

Data Mining; Collaborative Data Model; Artificial neural networks (ANN); Classification trees

• Czasopismo: Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
• Rocznik: 2003
• Tom: Analiza i prognozowanie zjawisk rynkowych o charakterze niemetrycznym
• Strony: 115--126

Twórcy

autor

Mariusz Łapczyński

Bibliografia

• Aaamodt A., Plaza E. (1994). Case-Based Reasoning: Foundational Issues, Metodological Variations and System Approaches. Artificial Intelligence Communications, IOS Press, Vol. 7:1, s. 39-59.
• Bazarnik J. (2001). Identyfikowanie najlepszych klientów - analiza RFM. Mo¬dern Marketing, kwiecień, 34-40.
• Berry M.J.A., Linoff G. (1997). Data Mining Techniques For Marketing, Seles, and Customer Support. John Wiley & Sons, Inc., New York.
• Fayyad U., Piatesky-Shapiro G., Smyth P. (1996). From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases. Artificial Intelligence Magazine, Fall, 37-54.
• Friedman J.H. (1997). Data Mining and Statistics: What’s the Connection? Proceedings of the 29th Symposium on the Interface: Computing Science & Statistics. Houston, Texas, May, 1-7.
• Gargano M.L., Raggad B.G. (1999). Data Mining - a Powerful Information Creating Tool. OCLC Systems & Services, Vol. 15, No. 2, 81-90.
• Gatnar E. (2001). Nieparametryczna metoda dyskryminacji i regresji. PWN, Warszawa.
• Glymour C., Madigan D., Pregibon D., Smyth P. (1997). Statistical Themes and Lessons for Data Mining. Data Mining and Knowledge Discovery, 1, 11-28.
• Hand D.J. (1998). Data Mining: Statistics and More? The American Statistician, 52, 112-118.
• Introduction to Data Mining and Knowledge Discovery - 2nd edition. (1998). Two Crows Corporation, www.twocrows.com.
• Jajuga K. (1993). Statystyczna analiza wielowymiarowa. PWN, Warszawa.
• Kolonko J. (1980). Analiza dyskryminacyjna i jej zastosowania w ekonomii. PWN, Warszawa.
• Kopaliński W. (2000). Słownik wyrazów obcych i zwrotów obcojęzycznych z almanachem. Klub Świat Książki, Warszawa.
• Maindonald J. (2001). Data Mining from a Statistical Perspective. Australian National University, www.maths.anu.edu.au
• Pawłowski Z. (1982). Zasady predykcji ekonometrycznej. PWN, Warszawa.
• Piatesky-Shapiro G., Steingold S. (2000). Measuring Lift Quality in Database Marketing. SIGKDD Explorations, ACM SIGKDD, Vol. 2, December, Issue 2, 76-80.
• Tadeusiewicz R. (1993). Sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa. (17)