| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Klientu segmentācijā izmantoto metožu analīze |
| Nosaukums angļu valodā |
Analysis of the Methods Used for Customer Segmentation |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Vita Šakele |
| Recenzents |
Lietišķo datorsistēmu institūta pētnieks J.Dāboliņš |
| Anotācija |
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. |
| Atslēgas vārdi |
KLIENTU SEGMENTĀCIJA, PROGNOZĒJOŠĀ MODELĒŠANA, KLASTERIZĀCIJA, DIVU SOĻU ALGORITMS, K-VIDĒJO ALGORITMS |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
CUSTOMER SEGMENTATION, PREDICTIVE MODELING, CLUSTERING, TWOSTEP ALGORITHM, K-MEANS ALGORITHM |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2020 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
12.06.2020 23:59:19 |
