03846ntm a22006497a 4500 000230115 CZ-PrVSE 20130208143747.0 m d cr n|||||||||| 130208s2011 xr fsbm 000 0 cze d NEZPRACOVANÝ IMPORT ABA006 cze ABA006 ABA006 Prášil, Zdeněk ISIS:41334 dis Using data mining to manage an enterprise. eng Využití data miningu v řízení podniku [elektronický zdroj] / Zdeněk Prášil 2011 ?? s. : digital, PDF soubor Vedoucí práce: Jan Pour Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2013 Obsahuje bibliografii Textový (vysokoškolská kvalifikační práce) Rok obhajoby 2013 Ve své diplomové práci jsem zkoumal, jakým způsobem lze zpracovat podniková data pomocí data miningu a jak využít získaných výsledků pro lepší řízení podniku. Práce je rozdělena na teoretickou část a na část praktickou. Cílem teoretické části práce bylo zjistit: 1/ jaké jsou nejčastěji využívané metody data miningu, 2/ definovat typické aplikační oblasti, 3/ ukázat typické úlohy, které se v těchto oblastech řeší. Cílem praktické části bylo zjistit: 1/ jak může data mining pomoci malému českému elektronickému obchodu k lepšímu pochopení struktury prodeje, 2/ jak může data mining zlepšit výsledky prodeje. Ve své práci jsem zjistil, že nejčastěji používané metody data miningu jsou rozhodovací stromy, lineární a logistická regrese, neuronové sítě, segmentační metody a asociační pravidla. Nejčastější používané obchodní aplikační oblasti jsou CRM a marketing, finanční instituce, pojišťovnictví, telekomunikace, maloobchod a výroba. Úlohy jsou odvislé od typu aplikační oblasti, nejčastěji se úlohy týkají sledování a odhadování chování zákazníků. Analýzou dat elektronického obchodu jsem zjistil, které výrobky jsou spolu nakupovány, což může vést k akcím pro podporu prodeje. Ukázal jsem, že data mining je možné použít i v malém elektronickém obchodě a že i zde může přispět k zefektivnění případných marketingových akcí. Způsob přístupu: Internet informační systémy a technologie [obor dipl. práce] diplomové práce fd132022 czenas master's theses eczenas segmentace asociační pravidla data mining marketing lineární regrese KDD rozhodovací stromy CRISP-DM k-means analýza nákupního košíku elektronický obchod neuronové sítě logistická regrese dolování dat knowledge discovery in database Pour, Jan jn20001103448 ths Novotný, Ota, 1971- jn20001103447 opn Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky kn20010709399 https://isis.vse.cz/zp/27490/podrobnosti VŠKP v InSIS https://isis.vse.cz/zp/27490 Hlavní práce https://isis.vse.cz/zp/27490/posudek/vedouci Hodnocení vedoucího https://isis.vse.cz/zp/27490/posudek/oponent/28991 Oponentura https://isis.vse.cz/zp/27490/priloha/7584 Přiloha k práci http://isis.vse.cz/zp/109723/podrobnosti dc:identifier NEPOSILAT VSKP 109723 vse27490 130208