BA_EM Electronic Marketing. Pavel

Podobné dokumenty
ANALÝZA NÁKUPNÍHO KOŠÍKU SEMINÁŘ

SEGMENTACE ZÁKAZNÍKŮ PRO E-COMMERCE. Jan Matoušek

METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1

Získávání znalostí z dat

Jak si udržet zákazníky a nabídnout jim co nejvíce?

Data Science projekty v telekomunikační společnosti

Získávání dat z databází 1 DMINA 2010

Získávání znalostí z databází. Alois Kužela

Obsah. Seznam obrázků. Seznam tabulek. Petr Berka, 2011

TRH A CÍLENÝ MARKETING

BIG DATA. Nové úlohy pro nástroje v oblasti BI. 27. listopadu 2012

ELEKTRONICKÝ MARKETING. Pavel Kotyza, B_EM 2. října 2014

Analýza nestrukturovaných dat pomocí Oracle Endeca Information Discovery

Data nejsou odpad, data jsou zlato!

Analytika a SAP Quo Vadis? Jiří Přibyslavský Performance Management & Business Intelligence Business Consultant

Uživatelská podpora v prostředí WWW

Co se děje na VŠFS v oblasti rodinného podnikání?

Jak využít data o zákaznících ke zvýšení příjmů z prodeje

Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat

ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ

DOBÝVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ

Technologie ve službách online komunikace

Reklama efektivně. Možnosti na českém internetu Aukro.cz, Heureka.cz a jiné Reklama efektivně AdMarket.cz 1

Průměrná měsíční návštěvnost dosahuje přes 2 milióny unikátních uživatelů*.

Obsah ČÁST I JAK SE UCHÁZET O ZÁKAZNÍKY NA WEBU KAPITOLA 1

Aplikovaná informatika Možnosti analýzy validity a prezentace získaných dat z informačních databází. ZEMÁNEK, Z. - PLUSKAL, D. - ŠUBRT, Z.

Segmentace, typologie. Základy marketingového výzkumu

Profitabilita klienta v kontextu Performance management

Dobývání znalostí z databází

MODERNÍ METODY SEGMENTACE ZÁKAZNÍKŮ Ing. Miloš Uldrich ZÁKAZNICKÁ LOAJALITA A AKVIZICE VE FINANČNÍCH SLUŽBÁCH. StatSoft CR

Data science pro Business. Jak řídit svého Nerda

Maximalizujte výkon display kampaní. Jana Bujalková Analytical Lead

2013 IBM Corporation

Proč studovat matematické programy na ÚMS PřF MU aneb co pak budu dělat

Dobývání znalostí z webu web mining

Indikátory Strategie vzdělávací politiky ČR do roku 2020

ČEŠI A REKLAMA V ROCE 2012

Máte již dobře vyzbrojeného firemního SYNTETIKA?

INOVATIVNÍ MANAŽER MARKETINGU: INOVATIVNÍ BUSINESS INTELLIGENCE

Cíle prezentace. Strategický benchmarking absorpční kapacity veřejného sektoru Olomouckého kraje. Vzdělávací centrum pro veřejnou správu ČR, o.p.s.

Jak vytvářet poznatkovou bázi pro konkurenční zpravodajství. ing. Tomáš Vejlupek

Konvergovaná bezpečnost v infrastrukturních systémech

Market Intelligence Cesta k poznání trhu

Tovek Tools. Tovek Tools jsou standardně dodávány ve dvou variantách: Tovek Tools Search Pack Tovek Tools Analyst Pack. Připojené informační zdroje

IBM Enterprise Marketing Management Představení

GIS jako důležitá součást BI. Jan Broulík, Petr Panec ARCDATA PRAHA, s.r.o.

ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ

1. VYMEZENÍ ODBORNÉ STÁŽE

Jak používat statistiky položkové v systému WinShop Std.

P-KAP: Kariérové poradenství

Průměrná měsíční návštěvnost dosahuje přes 2 milióny unikátních uživatelů*.

Přes 450 Facebook aplikací za 3,5 roku existence Spravováno USD ve Facebookové reklamě Cca uživatelů v našich aplikacích 2 870

sociodemografická data

Norma pro úpravu písemností. Výběrové řízení - příprava a organizace. Formální stránka obchodní korespondence. Tématické celky: Tématické celky:

Business Intelligence. Adam Trčka

DIGITÁLNÍ UČEBNÍ MATERIÁL

Katedra kybernetiky laboratoř Inteligentní Datové Analýzy (IDA) Katedra počítačů, Computational Intelligence Group

Přednáška č.6. Mezinárodní marketingový výzkum

Ing. Petr Hájek, Ph.D. Podpora přednášky kurzu Aplikace umělé inteligence

Nejnovější trendy v B2B online reklamě Automatizace Marketingu. Ivo Vrána, Pavel Marek, /

STRUČNÝ PRŮVODCE ANALYTICKÝM PROCESEM

MODERNÍ MARKETINGOVÝ VÝZKUM

Specialista marketingu

QSAR Application Toolbox nářadí pro tvorbu validovaných modelů QSAR

Fenomén Big Data Pohled technický

IBM SPSS Decision Trees

Zpracování IoT dat Jiří Batěk

HR reporting aneb kouzla s daty Jan Pavelka

PŘEZKOUMÁNÍ SYSTÉMU MANAGEMENTU KVALITY V HEMATOLOGICKÉ LABORATOŘI

Energetický management. Viktor Bartoš projektový manažer

R E A L I T N Í K A N C E L Á Ř H E S T I A G R O U P. Garantovaný prodejní plán

Systém detekce a pokročilé analýzy KBU napříč státní správou

1. VYMEZENÍ ODBORNÉ STÁŽE

Webová analytika v kostce. Pavel Jašek Marketing Monday 7. listopadu 2011

VIKBA32 Informační vzdělávání Modely informační gramotnosti Rozdíl mezi mediální a informační gramotností. Mgr. Jan Zikuška 1.3.

Metody marketingového výzkumu (N_MMV) ZS 09

Benchmarking ve veřejné správě

Využití sociálních sítí pro komunikaci s absolventy a profesní uplatnění absolventů Petr Macek Workshop KA05, Olomouc,

DESET LET S THESES.CZ Ing. Jitka Brandejsová

Role B2B tisku v marketingové komunikaci

DATA SUPPORT READER S LOYALTY CONSUMER GUIDE

Jak připravit podnikový controlling a ABC Multidimenzionální vyhodnocování ziskovosti

Řízení podniku a elektronické obchodování

PROFILOVÁ ČÁST MATURITNÍ ZKOUŠKY 2013 v oboru: M/001 OBRAZOVÁ A ZVUKOVÁ TECHNIKA TECHNICKÉ ZAMĚŘENÍ

Informační systémy 2006/2007

analýzy dat v oboru Matematická biologie

Jak získat nové a čerstvé adresy? Ing. Miroslav Červenka, Schober Information Group CZ a.s.

Práce s daty pro větší úspěšnost prodeje a kvalitnější péči

Změřte spokojenost zákazníků, kdekoliv a kdykoliv si přejete sledujte a optimalizujte kvalitu služeb

ACOMWARE s.r.o. Hvězdova 1689/2a, Praha 4 Tel.: info@acomware.cz facebook.com/acomware twitter.

Efektivní e-marketing v cestovním ruchu a jak na něj?

Management rizik v životním cyklu produktu

Bioinformatika a výpočetní biologie KFC/BIN. I. Přehled

Výkonnostní marketing velkých značek. Jan Jelínek

1. VYMEZENÍ ODBORNÉ STÁŽE

Jednička na trhu zpravodajských deníků

Server Internetu prostøednictvím slu eb (web, , pøenos souborù) poskytuje data. Na na í pracovní stanici Internet

Server Internetu prostøednictvím slu eb (web, , pøenos souborù) poskytuje data. Na na í pracovní stanici Internet

Inovační vouchery s Univerzitou Hradec Králové. doc. Ing. Mgr. Petra Marešová, Ph.D. Ing. Richard Cimler

Transkript:

BA_EM Electronic Marketing Pavel Kotyza @VŠFS

Agenda Efektivní data mining jako zdroj relevantních dat o potřebách zákazníků

Co je data mining? Je absolutní Je předem neznámý Je užitečný

Co jsou data?

Tradiční využití data-miningu

Tradiční využití data-miningu

Tradiční využití data-miningu

Tradiční využití data-miningu

Tradiční využití data-miningu

Otázka Uveďte příklad data miningu?

Můj příklad

Co je data mining? Data mining je činnost automatického prohledávání velkých dat pro hledání vzorců podobností (patterns) a trendů, které jsou za hranicí jednoduché analýzy. Data mining využívá pokročilé matematické algoritmy pro segmentaci data a Tradiční využití data-miningu a vyhodnocování budoucích událostí Data mining je také znám jako: Knowledge Discovery (KD) v datech (KDD).

Klíčové vlastnosti data miningu Automatické objevování obvyklostí Predikce předpokládaných výsledků Tvorba akčních plánů Zaměření na velké objemy dat a databází

http://www.youtube.com/watch?v=bjznljcgsfi Video

Proč jej využívat Data mining vám odpoví na otázky, které nelze zodpovědět pomocí jednoduchých dotazů a reporty

Video example http://www.ted.com/playlists/56/making_sense_of_too_much_data.html

Typy Data Miningu

Automatic Discovery Data miningu se dosahuje pomocí stavby modelů. Model využívá algoritmy, které se aplikují na sadu hrubých dat. Výsledků automatizovaných závěrů je dosaženo pomocí zpracování jednotlivých modelů. Modely data-miningu mohou být použity pro získávání výstupů z nových dat, která ještě nikdy nevyla zpracována. Proces aplikace takového modelu se jmenuje skóring.

Predikce - předpovědi Mnoho forem data-miningu jsou prediktivní Např. Model může předikovat příjem lidí s vysokoškolským vzděláním Predikce jsou spojeny s pravděpodobností. Možnosti takové predikce jsou také známy jako jistoty (confidence). Jak jistá je tato předpověď? Některé formy prediktivního data miningu vytvářejí pravidla, která jsou podmínkou daných závěrů. Např. Pravidlo může specifikovat, že člověk s Bc. Vzděláním z určitého regionu má vyšší příjem než regionální průměr. Pravidla mají asociovanou podporu v tvrdých datech. Jaké procento populace splňuje dané pravidlo?

Seskupování - Grouping Jiná forma data miningu identifikuje logické a seskupení dat. Např. Model může identifikovat segment populace, který má určitý příjem v daném rozsahu, a nemá body za špatné řízení a kupuje si mobil každý rok.

Akční informace - Actionable Information Data mining nám přináší informace vhodná pro akci na základě analýzy velkých dat. Např. Developer může plánovat stavby na základě příjmových skupin žijících v dané lokalitě. Leasingovka může použít model, který identifikuje zákaznické segmenty pro zaslání nabídky na drah, luxusní vozy.

Proč je to dnes tak důležité? Data jsou všude kolem nás Sociální sítě Vyhledávání a porovnávání zboží Cílení reklamy Přesycení informacemi

Social Insight & Osobní využití Ceny pronájmů Blogy a zpravodajství Informace o filmech v kině Móda Ceny produktů Vyhledávání na porno stránkách

The krása vizualizace dat http://www.ted.com/talks/david_mccandless_the_beauty_of_data_visualization.html

Data Mining Process Definice problému Sběr dat a příprava Data Access Data Sampling Data Transformation Stavba modelu & hodnocení Create Model Test Model Evaluate & Interpret Model Aplikace znalostí Model Apply Custom Reports External Applicazions

Definice problému

Definice problému

Definice problému

Sběr dat a příprava Přístup k datum Data Sampling Převod dat

Stavba modelu & hodnocení modelu Vytvoření Modelu Otestování Modelu Vyhodnocení & Interpretace Model

Aplikace znalostí Aplikace modelu Reporty na míru Pro externí aplikace

Jak lze předpovídat vaše chování? http://www.youtube.com/watch?v=dawcl3ood-e

Závěr! Jsou tu ve škole/práci nějací kokoti? Řešení problému: D-Fenz Kravatový test Extremní příklad data miningu