Original title: Využití statistických metod v data miningu při predikci chování zákazníků internetového obchodu
Translated title: The use of statistical methods in data mining in predicting consumer behaviour for Internet purchases
Authors: Podzimková, Michaela ; Vilikus, Ondřej (advisor) ; Berka, Petr (referee)
Document type: Master’s theses
Year: 2015
Language: cze
Publisher: Vysoká škola ekonomická v Praze
Abstract: [cze] [eng]
Data mining je nová disciplína, která se objevuje s rostoucím množstvím ukládaných dat a s rostoucí potřebou získat informace v nich ukryté. Zabývá se extrahováním potenciálně užitečných informací z velkých datových souborů a leží na pomezí statistiky, strojového učení, umělé inteligence, databází a dalších oborů. Cílem této diplomové práce je představit celý proces data miningu s důrazem na jeho spojitost se statistikou a popsat vybrané statistické metody, které se v této oblasti hodně používají a které jsou v práci aplikovány na vlastní řešení dataminingového problému. Na reálných datech o nákupech v internetovém obchodě je ukázáno, že využití různých metod přináší různé výsledky a zajímavé poznatky o nákupním chování, a také vede k dokázání, že ne všechny metody jsou vždy použitelné na všechny typy úloh. Data mining is a new discipline that occurs with increasing amount of stored data and the increasing need to obtain the information hidden in them. It is focused on the mining of potentially useful information from large data sets and it lies at the intersection of statistics, machine learning, artificial intelligence, databases and other areas. The aim of this thesis is to present the process of data mining with an emphasis on its connection with statistics and to describe a selection of statistical methods widely used in this field and which were also used in the applied data mining problem in this thesis. Real data from purchases in the online store show that using different methods gives different results and interesting information about purchasing behavior, and also proves that not all methods are always applicable to all types of tasks.
Keywords: cluster analysis; data mining; decision trees; logistic regression; patterns; data mining; dolování; logistická regrese; rozhodovací stromy; shluková analýza; vzory

Institution: University of Economics, Prague (web)
Document availability information: Available in the digital repository of the University of Economics, Prague.
Original record: http://www.vse.cz/vskp/eid/46378

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-193125


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > University of Economics, Prague
Academic theses (ETDs) > Master’s theses