Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorMichalak, Jarosław
dc.date.accessioned2016-02-01T12:13:13Z
dc.date.available2016-02-01T12:13:13Z
dc.date.issued2007
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/16839
dc.description.abstractIt became more important to recognize customer expectations and to oiler product properties, which convince customer to buy the analyzed product. In customer loyalty and satisfaction analysis methods, classification trees play a very important role. The aim of the paper is to present an application of tree - structured models to analyze product properties influencing buying decision of the target group.pl_PL
dc.description.abstractRozpoznawanie oczekiwań klientów co do jakości oferowanych im produktów odgrywa istotną rolę w planowaniu strategii marketingowej firmy. W artykule zaproponowano wykorzystanie metody rekurencyjnego podziału w analizie lojalności i satysfakcji klientów firmy Paul Hartmann, zainteresowanych nabyciem ciśnieniomierzy. Celem prowadzonych badań było wskazanie tych cech produktu, które mają największe znaczenie w procesie podjęcia decyzji o jego zakupie oraz opisanie reguł klasyfikacyjnych, dotyczących klientów grupy docelowej.pl_PL
dc.description.sponsorshipZadanie pt. „Digitalizacja i udostępnienie w Cyfrowym Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego kolekcji czasopism naukowych wydawanych przez Uniwersytet Łódzki” nr 885/P-DUN/2014 zostało dofinansowane ze środków MNiSW w ramach działalności upowszechniającej naukę.pl_PL
dc.language.isoenpl_PL
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl_PL
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;206
dc.subjectclassification treepl_PL
dc.subjectcustomer loyalty and satisfactionpl_PL
dc.titleOn the Application of Classification Trees to Analyze Customer Loyalty and Satisfactionpl_PL
dc.title.alternativeO zastosowaniu drzew klasyfikacyjnych w analizie satysfakcji i lojalności klientówpl_PL
dc.typeArticlepl_PL
dc.rights.holder© Copyright by Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2007pl_PL
dc.page.number187-198pl_PL
dc.contributor.authorAffiliationUniversity of Łódź, Chiar of Statistical Methodspl_PL
dc.referencesВreiman L., Friedman J., Olshen R., Stone C. (1984), Classification and Regression Trees, CRC Press, London.pl_PL
dc.referencesGatnar E. (2001), Nieparametryczna metoda dyskryminacji i regresji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.pl_PL
dc.referencesGatnar E., Walesiak M. (red.) (2004), Metody statystycznej analizy wielowymiarowej tv badaniach marketingowych, Wydawnictwo AE im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław.pl_PL
dc.referencesLim Т.-S., Loh W.-Y., Shih Y.-S. (2000), A Comparison of Prediction Accuracy, Complexity and Training Time of Thirty-three Old and New Classification Algorithms, “Machine Learning”, 40, 203-229.pl_PL
dc.referencesLoh W.-Y., Shih Y.-S. (1997), Split Selection Methods for Classification Trees, “Statistica Sinica”, 7, 815-840.pl_PL


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord