PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2017 | Challenges for marketing in 21st century | 49--70
Tytuł artykułu

The application of data mining methods in modern marketing research

Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The world we're living is extremely diverse. Information is everywhere, but the problem is how to extract such information from so many sources. The expectations of participants in business (both supply and demand part) change from day to day. Therefore we observe changes in analytical tools supporting decision-making process as well. The main purpose of this paper is to present some data mining methods with their broad application in marketing research. We proposed method commonly used in practice. Some of them are related to the discovery of new, unobservable patterns and structures. Others, in turn, are associated with data management in the area of marketing. The data is diverse, comes from different sources and is heterogeneous. Decision-making based on so extensively presented information reąuires its preparation and ordering. Un- observable information is extremely important in the business world, where the main purpose is to work effectively, in order to generate long-term benefits(fragment of text)
Słowa kluczowe
Twórcy
  • University of Economics in Katowice, Poland
Bibliografia
  • Berry Linoff G. (2004), Data Mining Techniąues: For Marketing, Sales, and Cnstomer Relationship Management, Wiley & Sons, New York.
  • Brandt S. (1998), Analiza danych: metody statystyczne i obliczeniowe, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa
  • Cios K.J., Pedrycz W., Świniarski R.W., Kurgan Ł.A. (2007), Data Mining: A Knowl- edge Discovery Approach, Springer, Berlin
  • Clow K.E., James K.E. (2014), Essentials of Marketing Research: Putting Research into Practice, Sage Publishing, London
  • Detrich D., Heller B., Yang B. (2015), Data Science & Big Data Analytics: Discovering, Analyzing, Yisualizing and Presenting Data, John Wiley and Sons, New York
  • Dahan H., Cohen S., Rokach L., Maimon O. (2014), Proactwe Data Mining with Deci- sion Trees, Springer, Berlin
  • Dzemyda G., Kurasova O., Żylinskas J. (2013), Multidimensional Data Yisualization. Methods and Applications, Springer, Berlin
  • Everitt B.S., Landau S., Leese M. (2001), Chister Analysis, Wiley, New York
  • Feinberg F.M., Kimiear T.C., Taylor J.R. (2008), Modern Marketing Research: Con- cepts, Methods and Cases, Cengage Leaming, Boston
  • Jumey R. (2015), Zwinna analiza danych. Apache Hadoop dla każdego, Wydawnictwo Helion, Gliwice
  • Koch I. (2014), Analysis of Multivariate and High-Dimensional Data, Cambridge Uni- versity Press, Cambridge
  • Kotu V., Deshpande B. (2015), Predicttye Analytics and Data Mining. Concepts and Practice with RapidMiner, Morgan Kaufmann - Elsevier, Amsterdam
  • Olson D.L., WuD. (2016), Predictive Data Mining Models, Springer, Berlin
  • Pathak M.A. (2014), Beginning Data Science with R, Springer, Berlin
  • Provost F., Fawcett T. (2014), Analiza danych w biznesie. Sztuka podejmowania skutecznych decyzji, Wydawnictwo Helion, Gliwice
  • Rencher A.C. (2002), Methods of Multi.variate Analysis, John Wiley & Sons, New York
  • Schutt R., 0'Neill C. (2015), Badanie danych. Raport z pierwszej linii działań, Wydawnictwo Helion, Gliwice
  • Smith K.A., Gupta J.N.D. (2002), Neural Networks in Business: Techniąues and Applications, IRM Press
  • Swingler K. (1996), Applying Neural Networks. A Practical Guide, Morgan Kaufman Publishers, Amsterdam
  • Walesiak M., Bąk A. (1997), Wykorzystanie analizy czynnikowej w badaniach marketingowych, "Badania Operacyjne i Decyzje", nr 1
  • Witkowska D. (2002), Sztuczne sieci neuronowe w badaniach ekonomicznych, Menadżer, Łódź
  • (www 1) http://davidgildeh.com/2013/09/09/the-future-of-enterprise-big-data/ (accessed: 15.10.2016)
  • (www 2) https://techgoje.wordpress.com/2014/08/13/market-basket-analysis-using-r/ (accessed: 15.10.2016)
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171477001

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.