Ostalo
Segmentacijska analiza poslovnih klijenata banaka pomoću samoorganizirajućih mapa
Sandro Jurković
Puni tekst: hrvatski pdf 592 Kb
preuzimanja: 1.753
citiraj
APA 6th Edition
Jurković, S. (2010). Segmentacijska analiza poslovnih klijenata banaka pomoću samoorganizirajućih mapa. EFZG working paper series, (08), 0-0. Preuzeto s https://hrcak.srce.hr/index.php/136963
MLA 8th Edition
Jurković, Sandro. "Segmentacijska analiza poslovnih klijenata banaka pomoću samoorganizirajućih mapa." EFZG working paper series, vol. , br. 08, 2010, str. 0-0. https://hrcak.srce.hr/index.php/136963. Citirano 27.12.2024.
Chicago 17th Edition
Jurković, Sandro. "Segmentacijska analiza poslovnih klijenata banaka pomoću samoorganizirajućih mapa." EFZG working paper series , br. 08 (2010): 0-0. https://hrcak.srce.hr/index.php/136963
Harvard
Jurković, S. (2010). 'Segmentacijska analiza poslovnih klijenata banaka pomoću samoorganizirajućih mapa', EFZG working paper series, (08), str. 0-0. Preuzeto s: https://hrcak.srce.hr/index.php/136963 (Datum pristupa: 27.12.2024.)
Vancouver
Jurković S. Segmentacijska analiza poslovnih klijenata banaka pomoću samoorganizirajućih mapa. EFZG working paper series [Internet]. 2010 [pristupljeno 27.12.2024.];(08). Dostupno na: https://hrcak.srce.hr/index.php/136963
IEEE
S. Jurković, "Segmentacijska analiza poslovnih klijenata banaka pomoću samoorganizirajućih mapa", EFZG working paper series, vol., br. 08, str. 0-0, 2010. [Online]. Dostupno na: https://hrcak.srce.hr/index.php/136963. [Citirano: 27.12.2024.]
Sažetak
Samo-organizirajuće mape (SOM) su dvoslojne umjetne neuronske mreže koje su inicijalno kreirane za
rješavanje problema klaster analize, vizualizacije i apstrakcije podataka. Njihov najveći doprinos je u
području vizualizacije više-dimenzionalnih podataka na dvo-dimenzionalnu mapu, koja odražava
eventualne veze među ulaznim podacima. Cilj ovog rada je prezentirati teorijsku osnovu SOM-a i prikazati
primjenu metode u svrhu segmentacije tržišta.
U radu je objašnjen algoritam SOM-Ward koji je implementiran u softveru Viscovery SOMine. Tada je u
istom softveru provedena klaster analiza prema anketi poslovnih klijenata banaka. Nakon toga su prikazani
i interpretirani rezultati te analize kao tri segmenta. Segmenti se razlikuju s obzirom na atribute trgovinskog
poslovanja s inozemstvom (uvoz/izvoz), godišnje prihod, podrijetlo kapitala, stavove o odabiru kredita,
planove zapošljavanja itd. Tako kreirani segmenti mogu biti korišteni za daljnje odlučivanje o poduzimanju
marketinških aktivnosti.
Ključne riječi
samo-organizirajuće mape; SOM; neuronska mreža; klaster analiza; segmentacija tržišta; rudarenje podataka
Hrčak ID:
136963
URI
https://hrcak.srce.hr/136963
Datum izdavanja:
14.11.2010.
Posjeta: 2.332
*