» Từ khóa: Phân cụm dữ liệu

Kết quả 1-5 trong khoảng 5

Khóa luận tốt nghiệp: Ứng dụng phân cụm dữ liệu với thuật toán Kmeans trong phân khúc khách hàng

Nghiên cứu "Ứng dụng phân cụm dữ liệu với thuật toán Kmeans trong phân khúc khách hàng" đề xuất phương pháp và xây dựng mô hình phân khúc khách hàng dựa trên thuật toán học máy phân cụm Kmeans để phân khúc khách hàng. Từ đó đưa ra mô hình phân khúc khách hàng hiệu quả hơn, đưa ra các chiến dịch marketing phù hợp với từng phân khúc khách hàng.

90 p apd 27/06/2024 22 0

Từ khóa: Khóa luận tốt nghiệp, Khóa luận tốt nghiệp K11, Phân tích dữ liệu lớn trong kinh tế, Kinh doanh số, Kinh tế số, Phân cụm dữ liệu, Thuật toán Kmeans
Khóa luận tốt nghiệp: Nâng cao hiệu quả chăm sóc khách hàng bằng mô hình RFM và thuật toán phân cụm K-means trong ngành bán lẻ trực tuyến

Mục tiêu chính của bài luận "Nâng cao hiệu quả chăm sóc khách hàng bằng mô hình RFM và thuật toán phân cụm K-means trong ngành bán lẻ trực tuyến" là tìm hiểu về mô hình RFM thuật toán phân cụm K-means, các phương pháp xác định số cụm tối ưu, các phương pháp đánh giá hiệu quả phân cụm và sau đó ứng dụng vào bài toán phân khúc khách hàng sử dụng...

60 p apd 27/06/2024 20 0

Từ khóa: Khóa luận tốt nghiệp, Khóa luận tốt nghiệp K11, Phân tích dữ liệu lớn trong kinh tế, Kinh doanh số, Thuật toán phân cụm K-means, Chăm sóc khách hàng, Mô hình RFM
Khóa luận tốt nghiệp: Ứng dụng khai phá luật kết hợp trong phân tích kinh doanh với phần mềm Weka

Đề tài "Ứng dụng khai phá luật kết hợp trong phân tích kinh doanh với phần mềm Weka" có cấu trúc gồm 3 chương trình bày tổng quan về khai phá dữ liệu và kỹ thuật khai phá luật kết hợp, khai phá luật kết hợp trong kinh doanh với phần mềm Weka; đánh giá và đề xuất ứng dụng.

68 p apd 13/10/2023 29 0

Từ khóa: Khóa luận tốt nghiệp, Khai phá luật kết hợp, Phần mềm Weka, Phần mềm kế toán, Bài toán phân cụm dữ liệu
Khóa luận tốt nghiệp: Ứng dụng xây dựng mô hình phân khúc khách hàng bằng RFM kết hợp thuật toán phân cụm k-means

Bài khóa luận "Ứng dụng xây dựng mô hình phân khúc khách hàng bằng RFM kết hợp thuật toán phân cụm k-means" bao gồm 3 chương: Chương 1: Cơ sở lý luận; Chương 2: Ứng dụng xây dựng mô hình phân khúc khách hàng bằng RFM kết hợp thuật toán phân cụm K-means; Chương 3: Kết quả thực nghiệm.

74 p apd 08/06/2023 48 0

Từ khóa: Khóa luận tốt nghiệp, Mô hình phân khúc khách hàng, Kinh tế dữ liệu, Ứng dụng RFM, Thuật toán phân cụm K-means
Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Kinh tế dữ liệu: Ứng dụng học máy trong phân khúc khách hàng

Khóa luận gồm có 3 chương: Mục tiêu của khóa luận này là xây dựng một mô hình Học máy để phân loại khách hàng và xác định các nhóm khách hàng có đặc tính tương tự. Bằng cách sử dụng các phương pháp Học máy như K-means Clustering, Gaussian Mixture Model, phân tích RFM, và tìm ra phương pháp phân chia khách hàng thành các nhóm khách hàng khác nhau.

62 p apd 08/06/2023 27 0

Từ khóa: Khóa luận tốt nghiệp, Kinh tế dữ liệu, Lý thuyết phân cụm dữ liệu, Phân khúc khách hàng với học máy, Khả năng tiếp cận