A kiskereskedelemi munka támogatása adatelemzési eszközökkel
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Format: | Thesis |
| Kulcsszavak: | adatbányászat adatelemzés - adatbányászat asszociáció döntési folyamat fogyasztói preferenciák informatika kiskereskedelem klaszter(ek) |
| Online Access: | http://dolgozattar.uni-bge.hu/54158 |
MARC
| LEADER | 00000nta a2200000 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | dolg54158 | ||
| 005 | 20240514080746.0 | ||
| 008 | 240514suuuu hu om 000 hun d | ||
| 040 | |a BGE Dolgozattár Repozitórium |b hun | ||
| 041 | |a hu | ||
| 100 | 1 | |a Harsányi Lejla | |
| 245 | 1 | 2 | |a A kiskereskedelemi munka támogatása adatelemzési eszközökkel |c Harsányi Lejla |h [elektronikus dokumentum] |
| 520 | 3 | |a Szakdolgozatom során igyekeztem átfogó képet adni arról, hogy miként segítheti a kiskereskedelmi cégek munkáját az olyan adatelemzési eszközök használata, mint a fogyasztói döntési fáknak, az üzletek csoportosításának és a vásárlói kosarak elemzésének alkalmazása. Ezen eszközök ismerete és használata fontos, ugyanis segíthetnek optimalizálni a termékválasztékot az üzletekben.Munkám során megismertettem az olvasóval az asszociációs elemzés módszerének néhány alapfogalmát számos példán keresztül. Ilyen ismertetett fogalmak többek között az elemhalmaz szélessége, támogatottsága, bizonyossága. Definiálásra kerültek továbbá a zárt elemhalmazok, a zárt gyakori elemhalmazok valamint a maximális gyakori elemhalmazok, valamint ezek egymással való kapcsolata. Bemutattam két gyakori elemhalmazok bányászatára alkalmas algoritmust, az Apriori algoritmust és az FP-bővítés algoritmusát. Megtudhattuk, hogy a gyakori elemhalmazokból hogyan állítható elő érvényes asszociációs szabály.Python segítségével elemeztem egy interneten fellelhető, tranzakciókat tartalmazó adathalmazt és próbáltam abban a korábban ismertetett asszociációs elemzés módszertanát alkalmazni. | |
| 695 | |a adatbányászat | ||
| 695 | |a adatelemzés - adatbányászat | ||
| 695 | |a asszociáció | ||
| 695 | |a döntési folyamat | ||
| 695 | |a fogyasztói preferenciák | ||
| 695 | |a informatika | ||
| 695 | |a kiskereskedelem | ||
| 695 | |a klaszter(ek) | ||
| 700 | 1 | |a Csicsman József |e ths | |
| 700 | 1 | |a Kuknyó Dániel |e ths | |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/54158/1/Hars%C3%A1nyiLejla-a5vo3c-szakdolgozat.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/54158/2/Hars%C3%A1nyiLejla-a5vo3c-szakdolgozati-%C3%B6sszefoglal%C3%A1s.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/54158/3/Hars%C3%A1nyi_Leila_Csicsmant%C3%B3l.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/54158/4/BA_B_Harsanyi_Lejla.pdf |z Dokumentum-elérés |