BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Wilk Justyna (Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu)
Tytuł
Segmentacja internautów z wykorzystaniem danych symbolicznych i metod klasyfikacji
Market Segmentation of Internet Users Based on Symbolic Data and Cluster Analysis
Źródło
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia (16), 2009, nr 47, s. 315-323, tab., bibliogr. 6 poz.
Research of Wrocław University of Economics
Tytuł własny numeru
Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
Słowa kluczowe
Metody klasyfikacyjne, Analiza danych, Internet, Konsument
Classification methods, Data analysis, Internet, Consumer
Uwagi
summ.
Abstrakt
W literaturze polskiej nie ma opracowań podejmujących zagadnienia segmentacji na podstawie danych symbolicznych z wykorzystaniem metod klasyfikacji. W piśmiennictwie obcojęzycznym problematyka ta poruszana jest w nielicznych pracach. Celem artykułu jest prezentacja specyfiki danych symbolicznych i wskazanie ich źródeł w badaniach segmentacyjnych, propozycja procedury klasyfikacji obiektów opisanych zmiennymi symbolicznymi i segmentacja internautów na podstawie danych symbolicznych i metod klasyfikacji. (fragment tekstu)

The aim of the paper is to suggest market segmentation procedure based on symbolic data and cluster analysis. The first part of the paper focuses on symbolic data and their sources in market segmentation research. Furthermore, the taxonomy of symbolic data clustering methods was presented. In the second part, the results of market segmentation of Internet users based on symbolic data from questionnaire survey were discussed. The hybrid approach was used to classify Internet users. First of all the consumers were divided into non-buyers and buyers via Internet. A special attention was paid to the second ones. The clustering procedure of symbolic objects was suggested. In the classification results, three segments of buyers via Internet were revealed: "Discoverers", "Agents", "Sceptics". (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Analysis of symbolic data. Exploratory methods for extracting statistical information from complex data (2000), red. H.H. Bock, E. Diday, Springer, Heidelberg.
  2. Gatnar E. (1998), Symboliczne metody klasyfikacji danych, PWN, Warszawa.
  3. Gordon A.D. (1999), Classification, Chapman and Hall/CRC, London.
  4. User manual for SODAS 2 software (2004), red. M. Noirhomme-Fraiture, Software Report, Analysis System of Symbolic Official Data, Project Number IST-2000-25161.
  5. Społeczeństwo informacyjne w Polsce. Wyniki badań statystycznych z lat 2004-2006 (2008), "Informacje i opracowania statystyczne", GUS, Warszawa.
  6. Verde R. (2004), Clustering methods in symbolic data analysis, [w:] Classification, clustering and data mining applications, red. D. Banks, L. House, E.R. McMorris, P. Arabie, W. Gaul, Springer-Verlag, Heidelberg, 299-317.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1899-3192
1505-9332
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu