| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Computer Systems |
| Title in original language |
Klientu segmentācijā izmantoto metožu analīze |
| Title in English |
Analysis of the Methods Used for Customer Segmentation |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Vita Šakele |
| Reviewer |
Lietišķo datorsistēmu institūta pētnieks J.Dāboliņš |
| Abstract |
Bakalaura darbs satur pētījumu par to, kas ir klientu segmentācija, kāpēc tā būtu jāveic, kur tā ir pielietojama. Darbā ir pētītas klientu segmentācijā izmantotās metodes tostarp mašīnapmācības metodes – klasterizācija un prognozējošā modelēšana -, kā arī klientu segmentācijā izmantotie algoritmi. Praktiski ir arī parādīts, kā veikt klientu segmentāciju ar K-vidējo un divu soļu algoritmiem, izmantojot reālas datu kopas par lielveikala klientiem, Apple veikalu un melno piektdienu.
Darba pamattekstā ir 55 lappuses, 66 attēli, 3 tabulas un 20 nosaukumu informācijas avoti. |
| Keywords |
KLIENTU SEGMENTĀCIJA, PROGNOZĒJOŠĀ MODELĒŠANA, KLASTERIZĀCIJA, DIVU SOĻU ALGORITMS, K-VIDĒJO ALGORITMS |
| Keywords in English |
CUSTOMER SEGMENTATION, PREDICTIVE MODELING, CLUSTERING, TWOSTEP ALGORITHM, K-MEANS ALGORITHM |
| Language |
lv |
| Year |
2020 |
| Date and time of uploading |
12.06.2020 23:59:19 |
