Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Lalić, N." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Association Rules as a Decision Making Model in the Textile Industry
Analiza koszykowa jako model decyzji w przemyśle tekstylnym
Autorzy:
Istrat, V.
Lalić, N.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/231532.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
business intelligence
association rules
decision making
textile industry
inteligencja biznesowa
analiza transakcji
podejmowanie decyzji
przemysł tekstylny
Opis:
Sales process disfunctions in the textile industry are problems that cause loss of customers, incomplete market supply, etc. The objective of the research is to analyse transactions from the textile industry database in order to find patterns in buyers’ behavior and improve the model of decision-making. Association rules, one of the most noticeable data mining techniques, is used as methodology to learn rules and market patterns that occur in sales in the textile industry, which will enhance the decision-making process, by making it more effective and efficient. The Apriori algorithm was applied and open source software Orange was used. It has been shown using a real-life dataset containing 2000 transactions from the textile industry of the South East Europe region that the approach proposed is useful in discovering effective knowledge in data associated with sales. The study reports new interesting rules and the dependence of the following parameters: support, confidence, lift and leverage on making more customized offers in the textile industry.
Nieprawidłowości w procesie sprzedaży w przemyśle tekstylnym powodują m.in. utratę klientów. Celem badania była analiza transakcji z bazy danych przemysłu tekstylnego w celu znalezienia wzorców na zachowaniach nabywców i udoskonalenia modelu decyzji. Analiza koszykowa, jako jedna z najlepiej dostrzegalnych technik kopiowania danych, jest stosowana w metodologii uczenia się reguł i wzorców rynkowych, które występują w sprzedaży w przemyśle tekstylnym zwiększając efektywność procesu podejmowania decyzji. W pracy użyto algorytmu Apriori i oprogramowania Orange. W pracy wykazano, że przy użyciu zestawu danych rzeczywistych zawierającego 2000 transakcji z przemysłu tekstylnego w regionie Europy Południowo-Wschodniej, proponowane podejście jest przydatne w odkrywaniu skutecznej wiedzy w zakresie danych związanych ze sprzedażą.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2017, 4 (124); 8-14
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies