Original title: Analýza reálných dat pro úsek zákaznických služeb
Translated title: Analysis of real data for Customer Services Department
Authors: Maximilián, Michal ; Šimůnek, Milan (advisor) ; Veselý, Jiří (referee)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2015
Language: cze
Publisher: Vysoká škola ekonomická v Praze
Abstract: [cze] [eng]
Cílem této bakalářské práce je pomocí analýzy reálných CRM dat nalézt takové vztahy, které by zadavatelská společnost využila k upřesnění návrhu obsahu nových webových stránek. Tato analýza bude prováděna pomocí procedur CF-Miner a KL-Miner systému LISp-Miner, který je akademickým systémem pro dobývání znalostí z databází založený na metodě GUHA. Celý proces analýzy je rozdělen dle fází metodiky CRISP-DM. Přínosem mé práce je především nalezení neznámých vztahů a závislostí, které budou v praxi efektivně využity. Dalším přínosem je představení metod a nástrojů, využitých při analýze a v neposlední řadě také představení samotného systému LISp-Miner. Práce je rozdělena na teoretickou a praktickou část. V prvních třech kapitolách vysvětlím, co je to dobývání znalostí z databází, jaké se při něm používají nástroje, metodiky a postupy. Dále vysvětlím jednotlivé fáze DZD odpovídající metodice CRISP-DM. Závěrem teoretické části popíši systém LISp-Miner, který byl pro tuto analýzu využit. Praktická část je členěna dle metodiky CRISP-MD. Představím tedy nejprve oblast a data, která budu analyzovat. V dalších krocích si data předpřipravím a následně je využiji při řešení analytických úloh. V závěru praktické části interpretuji výsledky jednotlivých analýz a navrhnu využití v praxi. The goal of this bachelor thesis is to find certain relationships by analyzing real CRM data. These relationships would then be used to specify a draft of content of companys new webside. The analysis will be completed through CF-Miner and KL-Miner procedures, which are procedures of LISp-Miner system, which is an academic system for Knowledge Discovery in Databases, based on the GUHA method. The whole analysis process is divided according to the phases of the CRISP-DM methodology. The contribution of this thesis is primarily to find unknown relationships and dependencies, which will be effectively used in real life, along with the introduction of methods and techniques used in the analysis, and last, but not least, the introduction of LISp-Miner system itself. The thesis is divided into a theoretical and empirical sections. In the first three chapters, I will explain what is meant by Knowledge Discovery in Databases and what techniques, methodologies and procedures are used during this process. Further, I will explain individual phases of KDD corresponding to the CRISP-DM methodology. Towards the end of the theoretical part, I will describe LISp-Miner system that has been used for this analysis. The empirical section is divided according to the CRISP-DM methodology, where I will first introduce the scope and the data that will be analyzed. In further steps, I will prepare the analyzed data and use them to solve analytical problems. At the end of the empirical part, I will interpret the results of individual analyses and suggest use in real life.
Keywords: CF-Miner; CRISP-DM; CRM data analysis; data mining; GUHA; LISp-Miner; analýza CRM dat; CF-Miner; CRISP-DM; data mining; GUHA; LISp-Miner

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/50465

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-205183


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