A kiskereskedelemi munka támogatása adatelemzési eszközökkel

Harsányi Lejla (2023) A kiskereskedelemi munka támogatása adatelemzési eszközökkel. Pénzügyi és Számviteli Kar.

	PDF HarsányiLejla-a5vo3c-szakdolgozat.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (1MB)
	PDF HarsányiLejla-a5vo3c-szakdolgozati-összefoglalás.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (199kB)
	PDF Harsányi_Leila_Csicsmantól.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (373kB)
	PDF BA_B_Harsanyi_Lejla.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (361kB)

Absztrakt (kivonat)

Szakdolgozatom során igyekeztem átfogó képet adni arról, hogy miként segítheti a kiskereskedelmi cégek munkáját az olyan adatelemzési eszközök használata, mint a fogyasztói döntési fáknak, az üzletek csoportosításának és a vásárlói kosarak elemzésének alkalmazása. Ezen eszközök ismerete és használata fontos, ugyanis segíthetnek optimalizálni a termékválasztékot az üzletekben.Munkám során megismertettem az olvasóval az asszociációs elemzés módszerének néhány alapfogalmát számos példán keresztül. Ilyen ismertetett fogalmak többek között az elemhalmaz szélessége, támogatottsága, bizonyossága. Definiálásra kerültek továbbá a zárt elemhalmazok, a zárt gyakori elemhalmazok valamint a maximális gyakori elemhalmazok, valamint ezek egymással való kapcsolata. Bemutattam két gyakori elemhalmazok bányászatára alkalmas algoritmust, az Apriori algoritmust és az FP-bővítés algoritmusát. Megtudhattuk, hogy a gyakori elemhalmazokból hogyan állítható elő érvényes asszociációs szabály.Python segítségével elemeztem egy interneten fellelhető, tranzakciókat tartalmazó adathalmazt és próbáltam abban a korábban ismertetett asszociációs elemzés módszertanát alkalmazni.

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Pénzügyi és Számviteli Kar

Tanszék

Gazdaságinformatika Tanszék

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Gazdaságinformatikus

Konzulens(ek)

Mű típusa:	diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak:	adatbányászat, adatelemzés - adatbányászat, asszociáció, döntési folyamat, fogyasztói preferenciák, informatika, kiskereskedelem, klaszter(ek)
SWORD Depositor:	Archive User
Felhasználói azonosító szám (ID):	Archive User
Rekord készítés dátuma:	2024. Máj. 14. 08:07
Utolsó módosítás:	2024. Máj. 14. 08:07

Actions (login required)

Tétel nézet