Adatbányászat a kontrollingban

Slides:

Advertisements

Hasonló előadás

CRM Apolló rendszer CRM = Customer Relationship Management

Advertisements

4. Marketing előadás 2009.Március 4. A szervezetek beszerzése- a vállalatok „fogyasztói magatartása”

CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT (CRM)

Adatmenedzsment és kontrolling. ADAT Adott folyamat pillanatnyi állapotának jellemzője, mely önmagában nem értékeli az adott folyamatot.  Mennyi?130.

Társadalmi haszon az adatok mélyén Surján László, gazdasági igazgató, IQSYS Sipos Ferenc, BI ágazatvezető, IQSYS.

Előadás Silverlight 4 platform újdonságok (Tóth László) WCF RIA Services (Bátyai Krisztián) A Microsoft adatplatform szolgáltatásai (Novák István)

Új trendek a marketing stratégiai szemléletében Marketing Menedzsment előadás Omegaglen, DMS Molnár Attila december 18.

A Balanced Scorecard négy elkülönülő nézőpontja 1.

Szűcs Imre CRM elemző GE Consumer Finance Budapest Bank Rt.

EZERMESTER a magyar barkácsbolt hálózat

Hogyan gondolkodjunk az árakról Állnak a falak… BUDAPEST május 22.

Keresőmarketing stratégiák

Minőségmenedzsment alapelvek

2010. november Balatonfüred

DPR és egyetemi stratégia Diplomás Páyakövetés

Adatbányászat az Internet korszakában

A kontrolling története

Az adattárház tervezése

SAS Enterprise Miner 1. gyakorlat

SAS Enterprise Miner 2. gyakorlat

[ Internet marketing Logfile elemzés Készítették: Fejős András

Adatbányászat. Miért kell menedzselni a tudást és az adatokat? Az adatok mennyisége folyamatosan nő Az elektronikus dokumentáltság növeli az átláthatatlan.

Korszerű eszközök a vállalati információ- és tudásmenedzsmentben

CRM Customer Relationship Management –

Az e-kereskedelem (e-business)

Üzleti intelligencia Kecskemét 2007 ősz. BI Business Intelligence Üzleti Intelligencia Bevételnövelő és költségcsökkentő lehetőségek feltárása, döntéstámogatás.

Üzleti Intelligencia – koncepciók és megoldások

Webbányászat (web mining) Mártonffy A: Kutakodom, tehát vagyok cikke nyomán.

Az SPSS technológiával háromszorosára nőtt az online eladásokból származó bevétel.

Banki termékek értékesítése elektronikus csatornákon keresztül Dr

A sörétes pisztolytól a távcsöves puskáig Hirdetői módszerek a szakmédiumokban Biró István és Szigetvári József.

Kontrolling házi dolgozat

Humánerőforrás Kontrolling

Beruházás-kontrolling

A kontrolling és a minőségmenedzsment kapcsolata

A kórházi kontrolling Készítették: Csillag Adrienn Junó Ilona Anett

Önkiszolgáló üzleti intelligencia az SQL Server 2012-ben

Könyvvizsgálat alapjai

Adatbázisrendszerek jövője

Csoportosítás (klaszterezés) A csoportosítás feladata a vizsgált objektumok jól elkülönülő csoportba történő besorolása. A klaszterezés sok szempontból.

Adatbányászati módszerek a térinformatikában

Üdvözöljük az IIR Konferencia résztvevőit! IIR Konferencia 2001.

Ács Tamás Budapest Fotó: Paweł Urbaniak Webanalitika kutatói háttérrel...

1 Gazdasági változások a rendszerváltás után 1990-es évek: Első multinacionális cégek megjelenése Új management kultúra Keleti piac helyett nyugati piac.

Adatbányászat és üzleti intelligencia SPSS – MicroStrategy integráció

Körmendi György SPSS Hungary 2007 november 6. Magyar nyelvű szöveganalitika.

III. SPSS Adatelemzési Konferencia Az adatbányászati piac trendjei Hogyan használjuk ki lehetőségeinket? Szirmai Ákos Partner, szakmai igazgató április.

SPSS Predictive Applications Cseh Zoltán Budapest április 20.

Vállalati Informatikai Megoldások  VIM bemutató  Szolgáltatásaink  Projektjeink  Technológiánk  Kapcsolatok.

Microsoft Üzleti Megoldások Konferencia IT HelpDesk – CRM házon belül Microsoft Operations Manager 2005 és Microsoft CRM Ügyfélszolgálat Fülöp Miklós.

A Microsoft Üzleti Intelligencia megoldása és platformja

A BI mindenkié: önkiszolgáló üzleti intelligencia a gyakorlatban

C. R. M ? SZÁMADÓ NAP C. R. M SZÁMADÓ NAP 2006.

Adatbányászat Excel 2007-tel

Telekommunikációs vállalat 100 százalékkal növelte a válaszarányokat az SPSS Clementine® segítségével.

Tourinform. Tourinform irodák 150 iroda 9 regionális szervezet 2 millió látogató Információk kiadványok rendezvények kiállítások továbbképzések.

Adatbányászati módszerek a weblogfájlok elemzésében

1.  Szerzői:  Panagiotis Bouros (University of Hong Kong),  Shen Ge (University of Hong Kong),  Nikos Mamoulis (University of Hong Kong)  Esemény:

Kutatási beszámoló 2002/2003 I. félév Iváncsy Renáta.

PhD beszámoló 2003/2004 I. félév Készítette: Iváncsy Renáta Konzulens: Dr. Vajk István.

Sági Sándor (Kontroll Pont ‘91 Kft). A kontrolling a modern vállalatvezetés közgazdasági eszköze Megteremti a vállalkozás pénzügyi folyamatai szabályozási.

Üzleti igények avagy Mit kellene megbeszélnem az informatikai vezetőmmel? Bőgel György CEU Business School.

Informatika a gyógyszeriparban Informatikai Vállalkozások Szövetsége E-egészség munkacsoport Lukács Lajos Munkacsoport vezető

Adatok a Cortana Analytics Suite-ben Adatokra építkezve hozzunk megalapozott döntéseket Business Scenarios Recommendations, customer churn, forecasting,

ECONOMSOL a Kis- és Középvállalkozások kontrolling szolgáltatója

Mesterséges intelligencia

Adatvezérelt álmok Bőgel György CEU Business School

Teljesítménykontrolling

Üzleti intelligencia megoldások, avagy vezetői döntéstámogatás (XXI.)

beruházás-tervezési ABCD

Előadás másolata:

Adatbányászat a kontrollingban Buza Krisztián Erős Péter Nagy Tamás Peller Bernadett Rostás Attila

Adatbányászat a kontrollingban Az adatbányászatról általában A Balanced Scorecard és az adatbányászat kapcsolata A vevői nézőpont Esettanulmány

Adatbányászat Az adatok az értelmezéstől, azok feldol- gozásának módjától, alkalmazásuktól nyernek értelmet, és válhatnak információvá, hasznos adatokká. Az adatbányászat a nagy mennyiségű adatokban rejlő információk fél-automatikus feltárása mesterséges intelligencia algoritmusok alkalmazásával.

Az adatbányászat és a balanced scorecard kapcsolatáról

Az adatbányászat és a balanced scorecard kapcsolatáról - példák Vevői Pénz- ügyi Fejlő- dési Műkö- dési Fogyasztói kosár elemzés* √ Outlier detection* Döntés-támogatás* * A megjelöltek mellett további alkalmazások is elképzelhetők

A vevői nézőpont Felmérések, közvélemény-kutatások Megtérülés, közvetlenül jelentkező költségek, megtakarítások CRM (Customer Relationship Management)

Ügyfélkapcsolatok kezelése – Döntési fa

További lehetőségek Gyakori elemhalmazok ~ fogyasztói kosarak Klasszifikáció ~ speciális ajánlatok Klaszterezés ~ csalások felderítése, csoportok kialakítása

Adatbányászati esettanulmány Egy utazási iroda weboldalán végzett adatbányászat Business Understanding: meg kell érteni, hogy mit csinálnak a vásárlók, a látogatók a weboldalunkon. Data Understanding: az adatforrásunk megértése. Például egy web-kiszolgáló naplója. Data Preparation: az adatok tisztítása, felesleges adatok elhagyása.

6. Deployment: Mire lehet használni ezeket az eredményeket? Adatbányászati esettanulmány Egy utazási iroda weboldalán végzett adatbányászat 4. Modelling: Olyasmi információt szeretnénk kinyerni az adatokból, melyből megtudhatjuk milyen utat járnak be a felhasználók az oldalunkon. 5. Evaluation: Meg kell vizsgálni, hogy megfelelnek-e ezek a minták az üzleti célnak. 6. Deployment: Mire lehet használni ezeket az eredményeket?

Adatbányászati esettanulmány Deployment Mire lehet használni ezeket az eredményeket? A szekvenciákban szereplő oldalakon a társoldalakra reklámokat helyezünk el. Számon tarthatjuk, hogy egy adott oldalra honnan jöttek a felhasználók és hová mennek. Az eredmények az automatikus ajánlattévő rendszer alapjai lehetnek. …

Köszönjük a figyelmet!