prikaz prve stranice dokumenta Analiza ponašanja potrošača otkrivanjem asocijacijskih pravila
No public access
undergraduate thesis
Analiza ponašanja potrošača otkrivanjem asocijacijskih pravila
2016. urn:nbn:hr:168:091154
Rupčić, Ivan
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Cite this document

Rupčić, I. (2016). Analiza ponašanja potrošača otkrivanjem asocijacijskih pravila (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:091154

Rupčić, Ivan. "Analiza ponašanja potrošača otkrivanjem asocijacijskih pravila." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:091154

Rupčić, Ivan. "Analiza ponašanja potrošača otkrivanjem asocijacijskih pravila." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:091154

Rupčić, I. (2016). 'Analiza ponašanja potrošača otkrivanjem asocijacijskih pravila', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 11 April 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:091154

Rupčić I. Analiza ponašanja potrošača otkrivanjem asocijacijskih pravila [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2016 [cited 2024 April 11] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:091154

I. Rupčić, "Analiza ponašanja potrošača otkrivanjem asocijacijskih pravila", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2016. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:091154

Please login to the repository to save this object to your list.
Metadata
TitleAnaliza ponašanja potrošača otkrivanjem asocijacijskih pravila
Title (english)Analyzing customer behavior by applying association rule mining
AuthorIvan Rupčić
MentorMarko Banek (mentor)
Committee memberMarko Banek (predsjednik povjerenstva)
Committee memberBoris Vrdoljak (član povjerenstva)
Committee memberMirko Randić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2016-06-30, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Otkrivanje asocijacijskih pravila je kompleksan proces, a njegova primjena je najčešće u marketingu. S jedne strane, da bismo dobili dobre rezultate, skup podataka koji se analizira bi trebao biti veći, a s druge strane to usporava proces analize koliko god da danas imamo jaka računala. Kako bismo olakšali odnosno usmjerili analizu prema onim značajnijim podacima, koristimo nekoliko mjerila, a to su: podrška, pouzdanost i poboljšanje. Podrška znači koliko se koji proizvodi često pojavljuju u košaricama, pouzdanost je mjerilo asocijacijskog pravila koje nam kaže koliko je značajno određeno pravilo, a poboljšanje je faktor međuovisnosti skupa proizvoda u asocijacijskom pravilu. Korištenjem ta tri mjerila, analiza podataka će nam biti ubrzana i usmjerena prema podacima koji nas zanimaju. Algoritama za pronalaženje asocijacijskih pravila ima mnogo i svaki ima svoje prednosti i mane. Od nekoliko spomenutih, u radu je korišten modificirani a-priori algoritam u analizi podataka trgovine s elektroničkom opremom radi otkrivanja asocijacijskih pravila.
Abstract (english)
Discovering association rules is a complex process and it is used usually in marketing. On the one hand in order to get good result, dataset submitted to analysis should be large, but in the other hand this will slow down the process despite strong computers being available today. To ease and direct process toward significant data we use several measures which are support, confidence and lift. Support means how frequent the items are, confidence measures how good rule is and lift is a factor of independency of items. Analysis using those measures will be faster and directed toward data which are interesting to us. There are many algorithms for asosciation rule mining and each got their pros and cons. Of the several algorithms mentioned in the bachelor thesis, we used a modified a-priori algorithm to analyze data of the electronic component shop to discover association rules.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:091154
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2018-02-06 11:39:35