Adatbányászat üzleti szemmel II. rész
| dc.contributor.author | Harmati, Attila | |
| dc.date.accessioned | 2021-07-01T09:45:39Z | |
| dc.date.available | 2021-07-01T09:45:39Z | |
| dc.date.issued | 2010-06-14 | |
| dc.description.abstract | This article demonstrates the real world applications of the technology of data mining by way of a data mining project. This project was created by the author and the analyzed database was provided by a real company. The aim of the analysis was to create a classification model for this firm. To achieve this we applied logistic regression models, a decision tree and a neural network. The best model can help the company to consciously establish which customers will probably respond positively to a personal letter in a direct marketing campaign. In this way potentially favourable customers are reached more efficiently than in the case of randomized selection. This increases the efficiency of the company, and the generalization of results can confirm several advantages of data mining as used in business life. JEL classification: C25, C44, C45, C49, C88 | en |
| dc.description.abstract | A cikk az adatbányászat technológiájának gyakorlati alkalmazását szemlélteti egy – a szerző által készített – adatbányászati projekt bemutatása révén. Az esettanulmány elkészítésének célja egy osztályozási modell kialakítása volt logisztikus regressziós modellek, döntési fa és neurális háló felhasználásával. A megfelelő eljárás megtalálásával az adatállományt nyújtó vállalat egy jövőbeli direktmarketing-akcióhoz kapcsolódóan tudatosan jelölheti ki azon ügyfelek körét, akik egy személyes levélre nagy valószínűséggel kedvezően reagálnának. A potenciálisan kedvező ügyfelek ezáltal hatékonyabban érhetőek el a véletlen kiválasztáshoz képest, így növelve a vállalat hatékonyságát és eredményességét. Az eredmények általánosítása alátámasztja az adatbányászat üzleti célú felhasználásának számos előnyét. JEL kód: C25, C44, C45, C49, C88 | hu |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier.citation | Competitio, Évf. 9 szám 1 (2010) , 108-130 | |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.21845/comp/2010/1/6 | |
| dc.identifier.eissn | 2939-7324 | |
| dc.identifier.issn | 1588-9645 | |
| dc.identifier.issue | 1 | |
| dc.identifier.jatitle | Com | |
| dc.identifier.jtitle | Competitio | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/2437/320224 | en |
| dc.identifier.volume | 9 | |
| dc.language | hu | |
| dc.relation | https://ojs.lib.unideb.hu/competitio/article/view/6874 | |
| dc.rights.access | Open Access | |
| dc.rights.owner | Debreceni Egyetem | |
| dc.subject | adatbányászat | hu |
| dc.subject | osztályozás | hu |
| dc.subject | direktmarketing | hu |
| dc.subject | SAS® | hu |
| dc.subject | SEMMA | hu |
| dc.subject | data mining | en |
| dc.subject | classification | en |
| dc.subject | direct marketing | en |
| dc.subject | SAS® | en |
| dc.subject | SEMMA | en |
| dc.title | Adatbányászat üzleti szemmel II. rész | hu |
| dc.type | folyóiratcikk | hu |
| dc.type | article | en |
Fájlok
Eredeti köteg (ORIGINAL bundle)
1 - 1 (Összesen 1)