Budowa rozmytych indeksów satysfakcji klientów z zastosowaniem programu R

• Autorzy: Bartłomiej Jefmański

Warianty tytułu

The Construction of Fuzzy Customer Satisfaction Indexes Using R Program

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule scharakteryzowano wybrane funkcje i pakiety programu R, które mogą znaleźć zastosowanie w budowie indeksów satysfakcji klientów z użyciem liczb roz-mytych. Rozważania dotyczą pewnej klasy indeksów satysfakcji, budowanych na podstawie subiektywnych modeli oceny jakości usług. Przykład empiryczny umożliwił wizualizację statystyk opisowych dla liczb rozmytych istotnych z punktu widzenia konstrukcji indeksów satysfakcji.(abstrakt oryginalny)

EN

The paper describes selected functions and packages of R program which can be used in the construction of customer satisfaction indexes with an application of fuzzy num-bers. The considerations were related to a class of satisfaction indexes built on the basis of subjective models of service quality evaluation. The empirical example allowed for a visual-ization of descriptive statistics for fuzzy numbers relevant to the construction of satisfaction indexes.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Indeks Satysfakcji Klienta; Badanie satysfakcji

EN

Customer Satisfaction Index (CSI); Satisfaction research

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2014
• Tom: 22
• Numer: nr 327 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 257--265

Twórcy

autor

Bartłomiej Jefmański

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bibliografia

• Aklan S., Altindas E., Macit R., Umar S., Unal H. (2008), FuzzyOP: Fuzzy Numbers and the Main Mathematical Operations, http://CRAN.R-project. org/package=fuzzyOP.
• Carrasco R.A., Munoz-Leiva F., Sánchez-Fernández J., Liébana-Cabanillas F.J. (2012), A model for the integration of e-financial services questionnaires with SERVQUAL scales under fuzzy lin-guistic modeling, "Expert Systems with Applications", vol. 39, s. 1535-1547.
• Dubois D., Prade H. (1987), The mean value of a fuzzy number, "Fuzzy Sets and Systems", vol. 24, s. 279-300.
• Erdoğan M., Bilişik Ö.N., Kaya İ., Baraçh H. (2013), A customer satisfaction model based on fuzzy TOPSIS and SERVQUAL methods, "Lecture Notes in Management Science", vol. 5, s. 74-83.
• Fasanghari M., Roudsari F.H. (2008), The Fuzzy Evaluation of e-Commerce Customer Satisfaction, "Word Applied Sciences Journal", vol. 4, no. 2, s. 164-168.
• Gagolewski M. (2013), Tools to deal with fuzzy numbers, http://www.rexamine.com/resources/ fuzzynumbers (30.09.2013).
• Jefmański B. (2013), Rozmyta metoda WebQual i jej zastosowanie w ocenie internetowych serwisów informacyjnych, "Handel Wewnętrzny" (w druku).
• Liu X., Zeng X., Xu Y., Koehl L. (2008), A fuzzy model of customer satisfaction index in e-commerce, "Mathematics and Computers in Simulation", vol. 77, iss. 5-6, s. 512-521.
• Trutschnig W., Lubiano A., Lastra J. (2013), SAFD - An R Package for Statistical Analysis of Fuzzy Data, "Studies in Fuzziness and Soft Computing", vol. 285, s. 107-118.
• Viertl R. (2011), Statistical Methods for Fuzzy Data, Wiley & Sons, Chichester.
• Zani S., Milioli A., Morlini I. (2010), Fuzzy Composite Indicators: An Application for Measuring Customer Satisfaction, [w:] N. Torelli, F. Pesarin, A. Bar-Hen (red.), Advances in Theoretical and Applied Statistics, Springer, Berlin - Heidelberg.
• Zani S., Milioli A., Morlini I. (2012), Fuzzy Methods and Satisfaction Indices, [w:] R.S. Kenett, S. Salini (red.), Modern Analysis of Customer Surveys with applications using R, Wiley & Sons, New York.