Object

Title: Selekcja zmiennych w analizie skupień marketingowych zbiorów danych binarnych

Title in english:

Selection of variables in marketing binary datacluster analysis

Creator:

Korzeniewski, Jerzy

Description:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics, 2018, Nr 508, s. 89-95

Abstrakt:

W roku 2001 Desai zaproponował ciekawą miarę podobieństwa dwóch różnych wartości/wariantów tej samej cechy. Miarę tę można w dość prosty sposób wykorzystać do wyznaczenia siły dyskryminacyjnej cechy binarnej lub nominalnej wielostanowej w problemie analizy skupień. Idea oparta jest na tym, że im mniejsze podobieństwo, na przykład 1 do 0 (jako wartości zmiennej binarnej), tym większa zdolność dyskryminacyjna cechy. Ten pomysł zastosowano do skonstruowania nowej metody selekcji zmiennych binarnych w zagadnieniu analizy skupień i w zastosowaniu do dość obszernej klasy zbiorów danych binarnych, jaką są dane marketingowe. Podstawową zaletą nowej metody jest jej niezależność od konieczności grupowania danych, co wiąże się zawsze z przyjęciem jakiejś konkretnej metody grupowania oraz konkretnej wartości liczby skupień. Eksperyment przeprowadzony na 162 zbiorach danych pokazuje wysoką efektywność metody

Publisher:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Place of publication:

Wrocław

Date:

2018

Resource Type:

artykuł

Resource Identifier:

oai:dbc.wroc.pl:44611

Language:

pol

Relation:

Taksonomia 31 Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania ; Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2018; Nr 508

Rights:

Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy

Access Rights:

Dla wszystkich zgodnie z licencją

License:

CC BY-NC-ND 3.0 PL

Location:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Similar

×

Citation

Citation style:

This page uses 'cookies'. More information