prikaz prve stranice dokumenta Metode segmentacije podataka, te primjena na optimizaciju digitalnog marketinga u podatkovnom oblaku
  Preuzmi
PDF 1.09 MB
diplomski rad
Metode segmentacije podataka, te primjena na optimizaciju digitalnog marketinga u podatkovnom oblaku
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2021. urn:nbn:hr:217:232095
Braić, Drago
Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Matematički odsjek

Institucijski repozitorij: Repozitorij Prirodoslovno-matematičkog fakulteta

Citirajte ovaj rad

Braić, D. (2021). Metode segmentacije podataka, te primjena na optimizaciju digitalnog marketinga u podatkovnom oblaku (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:232095

Braić, Drago. "Metode segmentacije podataka, te primjena na optimizaciju digitalnog marketinga u podatkovnom oblaku." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:232095

Braić, Drago. "Metode segmentacije podataka, te primjena na optimizaciju digitalnog marketinga u podatkovnom oblaku." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:232095

Braić, D. (2021). 'Metode segmentacije podataka, te primjena na optimizaciju digitalnog marketinga u podatkovnom oblaku', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 03.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:232095

Braić D. Metode segmentacije podataka, te primjena na optimizaciju digitalnog marketinga u podatkovnom oblaku [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2021 [pristupljeno 03.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:232095

D. Braić, "Metode segmentacije podataka, te primjena na optimizaciju digitalnog marketinga u podatkovnom oblaku", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:232095

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:232095
Podaci o radu
NaslovMetode segmentacije podataka, te primjena na optimizaciju digitalnog marketinga u podatkovnom oblaku
Naslov (engleski)Data segmentation methods, and application to digital marketing optimization in the data cloud
AutorDrago Braić
MentorSiniša Slijepčević (mentor)
Član povjerenstvaSiniša Slijepčević (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaNenad Antonić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaGoran Muić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaRudi Mrazović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
(Matematički odsjek)
Zagreb
Datum i država obrane2021-03-04, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Matematika
Sažetak
U ovom radu obrađene su neke od metoda segmentacije podataka kao klase nenadziranog učenja, zajedno sa svojim matematičkim temeljima, te je prikazana njihova primjena na podacima o korisnicima kreditnih kartica. Rad započinje formalnim matematički zapisom problema, nakon čega se svaki od obrađenih algoritama detaljno opisuje. Posebna pažnja dana je k-means algoritmu i njegovim varijantama. Na kraju rada opisana je primjena navedenog algoritma koristeći programski jezik R. U navedenom primjeru prikazana je mogućnost grupiranja klijenata jedne banke na temelju demografskih karakteristika i zajedničkih obrazaca ponašanja, kao i mogućnost opisivanja velikog skupa podataka karakterističnim svojstvima nekoliko grupa dobivenih u procesu.
Sažetak (engleski)
This paper discusses some of the data segmentation methods as a class of unsupervised learning, along with their mathematical foundations, and presents their application to credit card user data. The paper begins with a formal mathematical notation of the problem, after which each of the processed algorithms is described in detail. Special attention is given to the k-means algorithm and its variants. At the end of the paper, the application of the mentioned algorithm is described using the programming language R. The example shows the possibility of grouping bank’s clients based on demographic characteristics and common patterns of behavior, as well as the possibility of describing a large data set with the characteristic properties of several groups obtained in the process.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:217:232095
Studijski programNaziv: Matematička statistika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra matematike (mag. math.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2021-03-23 11:09:42