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J-GLOBAL ID：201702242982602367   整理番号：17A1059367

データマイニングによる市場細分化:雑音の多いデータセットからの行動を抽出する方法【Powered by NICT】

Market segmentation through data mining: A method to extract behaviors from a noisy data set

著者 (3件)： Murray Paul W. (Ecole Polytechnique de Montreal, Montreal, QC H3C 3A7, Canada) ,  Agard Bruno (Ecole Polytechnique de Montreal, Montreal, QC H3C 3A7, Canada) ,  Barajas Marco A. (Fisheries & Marine Institute of Memorial University of Newfoundland, St. John’s, NL, Canada)
資料名： Computers & Industrial Engineering  (Computers & Industrial Engineering)
巻： 109  ページ： 233-252  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0502B  ISSN： 0360-8352  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 戦略的ビジネス計画は,予測された情報を開発し,評価するために必要な努力のレベルを最小にしながら,傾向,季節性,および変化を反映していることを詳細の十分なレベルを含む予測情報を必要とする。情報のバランスはセグメントに顧客集団をグループ化により最もしばしば達成される。計画は,個体の代わりにセグメントに基づいている。理想的には,顧客を分離するセグメントに類似挙動期待を同定するために記述的変数を用いる。いくつかの領域では,しかしながら,記述変数が入手できないか,または顧客間の相違点と類似点を識別するには十分ではない。歴史的雑音デリバリーデータにおける行動パターンを同定するためにデータマイニング法を適用することにより,この問題を解決した。明らかにした行動パターンとその後の市場細分化した戦略的意思決定に適している。合成および実世界データ集合上で試験した場合,提案したセグメンテーション法は,従来の方法を超える改良された性能を実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 経営計画 ,  *データマイニング ,  セグメンテーション ,  *市場細分化 ,  予測 ,  *雑音
準シソーラス用語： 行動パターン ,  季節性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 市場細分化 ,  時系列クラスタリング ,  デリバリートランザクション ,  需要挙動 ,  データマイニング ,  パターン抽出

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  マーケティング一般  (KA06010L) ,  事務・経営情報処理  (JE15020F)

タイトルに関連する用語 (5件)： データマイニング ,  市場細分化 ,  雑音 ,  データセット ,  行動