Личный кабинет

Дипломная работаИнформационные технологии

Готовая работа №115856 от пользователя Успенская Ирина

Применение методов интеллектуального анализа данных (Data Mining) для повышения лояльности клиентов.

Name: Применение методов интеллектуального анализа данных (Data Mining) для повышения лояльности клиентов.
Price: 1975.00 RUB

1 975 ₽

Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки

Страниц: 79

Год написания: 2024

Успенская Ирина

Сообщить о нарушении авторских прав

Гарантия безопасной покупки

Уникальность текста выше 50%

Возможность снять с продажи

Не подходит эта работа?

Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ

содержание

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1: СУЩНОСТЬ И ПОНЯТИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ, ЕГО ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ. 6
1.1 Понятие и сущность Data Mining 6
1.2 Основные методы и алгоритмы интеллектуального анализа данных. 12
1.3 Применение Data Mining в маркетинге и управлении клиентской базой 18
ГЛАВА 2. АНАЛИЗ МЕТОДОВ DATA MINING ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЛОЯЛЬНОСТИ КЛИЕНТОВ И ФОРМУЛИРОВАНИЕ ОБЩЕГО ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЯ 30
2.1 Анализ зарубежной практики использования Data Mining в сфере повышения лояльности клиентов 30
2.2. Анализ российской практики использования Data Mining в сфере повышения лояльности клиентов 32
2.3. Общее описание технической задачи 34
2.4. Сегментация клиентов по критериям лояльности 43
2.5. Определение факторов влияющих на лояльность клиентов 44
2.5. Разработка моделей прогнозирования лояльности клиентов 45
2.6. Описание компании ЗАО «Путьснаб» и ее клиентской базы 47
ГЛАВА 3: РАЗРАБОТКА И АПРОБАЦИЯ МЕТОДИКИ DATA MINING ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЛОЯЛЬНОСТИ КЛИЕНТОВ НА ПРИМЕРЕ КОМПАНИИ ЗАО «ПУТЬСНАБ» 51
3.1. Проведение сегментации клиентов по критериям лояльности 51
3.2. Анализ факторов, влияющих на лояльность клиентов компании 55
3.3. Разработка модели прогнозирования лояльности клиентов компании на Python. 57
3.4. Апробация методики на выборке клиентов компании и оценка ее эффективности 67
3.5. Оценка эффективности применения Data Mining в повышении лояльности клиентов 68
3.6. Рекомендации по разработке методики Data Mining для повышения лояльности клиентов 69
3.7. Оценка экономической эффективности 71
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 73
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 75

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность. В выпускной квалификационной работе основное внимание уделяется использованию передовых методов интеллектуального анализа данных для анализа моделей поведения клиентов и совершенствования стратегий удержания клиентов. Важность этого исследования заключается в его способности преобразовать необработанные данные о клиентах в полезную информацию, которую компании могут использовать для развития прочных отношений со своими клиентами.
Интеллектуальный анализ данных, рассмотренный в этой работе, включает в себя несколько ключевых методологий, включая кластеризацию, классификацию, анализ ассоциативных правил и прогнозирование. Эти методы позволяют компаниям эффективно сегментировать свою клиентскую базу, прогнозировать поведение покупателей в будущем и выявлять основные факторы, влияющие на лояльность клиентов. Понимая эту динамику, компании могут адаптировать свои маркетинговые усилия, улучшать предлагаемые продукты и предоставлять персонализированный опыт, который найдет отклик у их целевой аудитории.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

отрывок из работы

ГЛАВА 1: СУЩНОСТЬ И ПОНЯТИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ, ЕГО ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ.
1.1 Понятие и сущность Data Mining

Вникая в сущность определения интеллектуального анализа данных (Data Mining), стоит глубже проследить происхождения этой дефиниции. Понятие происходит из сочетания двух связанных по сути, но различающихся по специфики концепций: извлечения заданных данных по определенным критериям из массива больших данных и добычи полезных ископаемых. Оба процесса предполагают тщательный отбор из огромного массива материала, с целью извлечь ценное содержимое.
Понятие Data Mining часто заменяется на схожие дефиниции, сохраняющие его значение. Часто используются такие понятия, как: интеллектуальный анализ данных, извлечение данных, интеллектуальный поиск информации.
Понятие интеллектуального анализа данных впервые вышло в оборот в научных кругах в последней четверти двадцатого века и стало широко популярным в последнее десятилетие минувшего тысячелетия. До внедрения понятия Data Mining весь анализ данных проводился исключительно прикладной статистикой, инструментами которой обрабатывались данные достаточно малого объема, если сравнивать его с современными объемами.
С развитием технологии, значимость Data Mining повышалась, соответственно рос и интерес к нему не только профильных специалистов, но и обывателей. Так, например, в сентябре 2005 года по запросу этого понятия выдавалось свыше 18 миллионов результатов при поисковом запросе в Google.
Крайне важно отметить, что интеллектуальный анализ данных является мультидисциплинарной областью, включая в себя множество различных дисциплин. Например, таких как прикладная статистика, теория баз данных, машинное обучение, искусственный интеллект и многие другие. Это мы можем наглядно увидеть на рисунке 1.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Список литературы

1. Барсегян А. Технологии анализа данных: Data Mining, Text Mining, Visual Mining, OLAP. 2 изд. – БХВ-Петербург, 2008. – С. 143-156.
2. Зиновьев А. Ю. Визуализация многомерных данных //Красноярск: Изд-во КГТУ. – 2000. – Т. 180. – С. 123-134.
3. Макленнен Д., Танг Ч., Криват Б. Microsoft SQL Server 2008 Data Mining. Интеллектуальный анализ данных. – 2009. – С. 98-101.
4. Паклин Н. Б., Орешков В. И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. – 2009. – С. 221-239.
5. Холод И. И. и др. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. – 2007. – С. 165-178.
6. Храмов А.Г. Методы и алгоритмы интеллектуального анализа данных, 2019. — 176 с. — Самара. Издательство Самарского университета. – С. 231-246.
7. Чубукова И. А. Data Mining: учебное пособие - www.intuit.ru/department/database/datamining/. — М.: Интернет-университет информационных технологий: БИНОМ: Лаборатория знаний, 2006. — 382 с. — ISBN 5-9556-0064-7
8. Berry M. J. A., Linoff G. S. Data mining techniques. – John Wiley & Sons, 2009. – С. 389-396.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Купить и скачать работу

Применение методов интеллектуального анализа данных (Data Mining) для повышения лояльности клиентов.

Почему студенты выбирают наш сервис?

Работаем круглосуточно

24 часа в сутки

7 дней в неделю

Гарантия

Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой

Мы лидеры

LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Как оплатить заказ?

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем!

Есть ли услуга безопасной покупки, и какой срок гарантии?

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней.

Что означает возможность снять с продажи готовую работу ?

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Как вернуть средства за некачественную работу?

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Как связаться со службой поддержки, если возникли вопросы?

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net