Opis predmeta
-
Uvod v analizo podatkov kupcev.
-
Življenjski cikel porabnika in tipologija podatkov kupcev.
-
Viri za analizo podatkov kupcev.
-
Baze podatkov kupcev in podatkovna skladišča.
-
Merjenje neto sedanje vrednosti kupca.
-
Profiliranje kupcev:
-
RFM tehnika.
-
Faktorska analiza.
-
Tehnike razvrščanja.
7. Modeliranje odzivov kupcev:
-
Regresija.
-
Odločitvena drevesa.
-
Nevronske mreže.
8. Analiza nakupne košarice.
9. Posebne teme v analizi podatkov kupcev:
-
Podatkovno rudarjenje in analiza podatkov kupcev.
-
Spletno rudarjenje in analiza podatkov kupcev.
-
Obravnava nominalnih podatkov.
-
Obravnava velikih zbirov podatkov.
-
Obravnava neuravnoteženih zbirov podatkov.
Predmet učimo na programih
Cilji in kompetence
Temeljni izobraževalni cilj:
Seznaniti študenta z analizo podatkov kupcev na zahtevnejši ravni s poudarkom na vidikih, relevantnih za analizo podatkov kupcev v praksi.
Metode poučevanja in učenja
Predmet je kombinacija predavanj, prezentacij, projektov (kratkih v razredu in daljših v računalniškem laboratoriju) ter seminarjev, namenjeni predstavitvam in diskusijam študentskih seminarskih nalog.
Predvideni študijski rezultati
Predvideni študijski rezultati:
- Temeljito poznavanje teoretičnih in praktičnih vidikov analize podatkov kupcev.
- Razumevanje vpetosti analize podatkov kupcev v okvire poslovne analize in poslovnega načrtovanja.
- Usposobljenost za znanstveno-raziskovalno delo na področju analize podatkov kupcev.
Temeljni viri in literatura
-
Berry, Linoff: Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and Customer Support. Wiley, 2011.
-
Hair, Tatham, Anderson, Black: Multivariate Data Analysis. Prentice Hall, 2005.
-
Kaplan: Structural equation modelling: foundations and extensions. Sage, 2008.
-
Middleton Hughes: Strategic Database Marketing. McGraw-Hill, 2005.
-
Ratner: Statistical Modelling and Analysis for Database Marketing. CRC Press, 2003.
-
Shmueli, Patel, Bruce: Data Mining for Business Intelligence. Wiley, 2008.