Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
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