- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
Danh mục TaiLieu.VN
Khóa luận tốt nghiệp: Ứng dụng phân cụm dữ liệu để cá hóa sản phẩm tại công ty bảo hiểm
Khóa luận tập trung nghiên cứu việc áp dụng kỹ thuật phân cụm dữ liệu trong việc cá nhân hóa sản phẩm bảo hiểm. Nghiên cứu sử dụng các thuật toán phân tích dữ liệu để phân nhóm khách hàng. Kết quả nhằm giúp doanh nghiệp đưa ra gói bảo hiểm phù hợp với từng nhóm đối tượng.
78 p apd 15/09/2025 9 0
Từ khóa: Khóa luận tốt nghiệp, Khóa luận tốt nghiệp đợt 3 2025, Khóa luận tốt nghiệp 2025, Khoa học dữ liệu, Phân cụm dữ liệu, Cá nhân hóa sản phẩm, Phân tích khách hàng
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 55 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
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 72 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 83 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
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 88 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 104 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
Đăng nhập
Bộ sưu tập nổi bật
311 7732
1030 804
779 532512
232 78467
Báo cáo thực tập tốt nghiệp 2024
602 16962