Главная » Просмотр файлов » Инструменты и методы анализа слабоструктурированных данных в оптимизации маркетинговых коммуникаций

Инструменты и методы анализа слабоструктурированных данных в оптимизации маркетинговых коммуникаций (1142379), страница 3

Файл №1142379 Инструменты и методы анализа слабоструктурированных данных в оптимизации маркетинговых коммуникаций (Инструменты и методы анализа слабоструктурированных данных в оптимизации маркетинговых коммуникаций) 3 страницаИнструменты и методы анализа слабоструктурированных данных в оптимизации маркетинговых коммуникаций (1142379) страница 32019-06-22СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

Swami. – Washington: 1993 ACMSIGMOD International Conference on Management of Data, 1993. – pp. 207-216.55.Agrawal, R. Mining Generalized Association Rules / R. Agrawal,R. Srikant. – Zurich: 21th International Conference on VLDB, 1995. –pp. 407-419.56.Agrawal, R. Mining quantitative association rules in large relationaltables / R. Agrawal, R. Srikant.

– Montreal: ACM SIGMOD Conference onManagement of Data, 1996. – pp. 1-12.13057.Andrews, Donald W.K. Chi-Square Diagnostic Tests for EconometricModels: Introduction and Applications / Donald W.K. Andrews // Journal ofEconometrics, 1988. – Vol. 37. – pp. 135–156.58.Andrews, Donald W.K.

Chi-Square Diagnostic Tests for EconometricModels: Theory / Donald W.K. Andrews // Econometrica, 1988. – Vol. 56. –No. 6. – pp. 1419–1453.59.Balakrishnan,N.HandbookoftheLogisticDistribution/N. Balakrishnan. – New York: Dekker, 1992. – 597 p.60.Bard, G.V. Spelling-error tolerant, order-independent pass-phrases viathe Damerau-Levenshtein string-edit distance metric / G.V Bard. – Ballarat:Proceedings of the Fifth Australasian Symposium on ACSW Frontiers, 2007. –pp. 117-124.61.Berger, P.D.

Customer lifetime value: Marketing models andapplications / P.D. Berger, N.I. Nasr // Journal of Interactive Marketing. – 1998. –Vol. 12(1). – pp. 17-30.62.Biondo, S. Prognostic factors for mortality in left colonic peritonitis: anew scoring system / S. Biondo, E. Ramos, M. Deiros, J.M. Rague // J.

Am. Coll.Surg, 2000. – Vol. 191, No. 6. – pp. 635-642.63.Bolstad, W.M. Understanding Computational Bayesian Statistics /W.M. Bolstad. – New York: Wiley, 2010. – 336 p.64.Bongsik, S. An Exploratory Investigation of System Success Factorsin Data Warehousing / S. Bongsik // Journal of the Association for InformationSystems, 2003. – Vol. 4.

– pp. 141-170.65.Boyd, C.R. Evaluating trauma care: The TRISS method. TraumaScore and the Injury Severity Score / C.R. Boyd, M.A. Tolson, W.S. Copes // TheJournal of trauma. – 1987. Vol. 27, No. 4. – pp. 370-378.66.Breiman, L. Bagging Predictors / L. Breiman // Machine Learning. –1996. – Vol. 24. – pp. 123-140.13167.Breiman, L.

Classification and regression trees / L. Breiman,J.H. Friedman, R.A. Olshen, C.J. Stone. – Monterey: Wadsworth & Brooks, 1984.– 368 p.68.Brin S. Dynamic Itemset Counting and Implication Rules for MarketBasket Data / S. Brin, R. Motwani, J.D. Ullman, S. Tsur. – New York: ACMSIGMOD International Conference Management of Data, ACM Press, 1997.

–pp. 255-264.69.Brill, E. An Improved Error Model for Noisy Channel SpellingCorrection / E. Brill, R.C. Moore. – Stroudsburg: 38th Annual Meeting onAssociation for Computational Linguistics, ACL 2000. – pp. 286-293.70.Brookes, N. The multibillion dollar cost of poor customer service] / N. Brookes. – NewVoiceMedia, 2014.[INFOGRAPHIC] [–: http://www.newvoicemedia.com/blog/the-multibillion-dollar-cost-of-poor-customer-service-infographic/ (71.: 20.10.2017).Brown, C.D. Receiver operating characteristic curves and relateddecision measures: a tutorial / C.D. Brown, H.T. Davis // Chemometrics andIntelligent Laboratory Systems, 2006. – Vol.

80. – pp. 24-38.72.Clow, K.E. Integrated Advertising Promotion and MarketingCommunications, 3-rd ed. / D.E. Baack, K.E. Clow. – Upper Saddle River:Pearson Prentice Hall, 2007. – 515 p.73.Cohen, J. Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for theBehavioral Sciences. 3-rd ed. / J. Cohen, P.

Cohen, S.G. West, L.S. Aiken. –London: Routledge, 2002. – 704 p.74.Cokins, G. Performance Management: Integrating Strategy Execution,Methodologies, Risk and Analytics / G. Cokins. – New York: Wiley, 2009. –272 p.75.MarketingConsumers prefer email [Cloud,2013.] / Salesforce–:http://www.exacttarget.com/products/email-marketing/email-marketing-bestpractices/consumers-prefer-email (: 20.10.2017).13276.]Convince&Convert. Digital Marketing Advisors [/ConvinceAndConvert.Com,2016.http://convinceandconvert.com/ (77.–:: 20.10.2017).Cox, D.R The regression analysis of binary sequences (withdiscussion) / D.R.

Cox. // J Roy Stat Soc. – 1958. – Vol. 20. – pp. 215-242.78.Damerau, F.J. A technique for computer detection and correction ofspelling errors / F.J. Damerau // Communications of the ACM. – 1964. – Vol. 7(3).– pp. 171-176.79..Deductor.] / BaseGroup Labs, 2016. –[: https://basegroup.ru/deductor/description (:20.10.2017).80.Deng, H. Bias of importance measures for multi-valued attributes andsolutions / H. Deng, G. Runger, E. Tuv. – Espoo: Proceedings of the 21stInternational Conference on Artificial Neural Networks (ICANN), 2011. –pp. 293-300.81.Digital Marketing Statistics You Shouldn’t Miss – Infographic] / Next Level.

Marketing Communications, 2015. –[:http://nlmarcom.com/blog/digital-marketing-statistics-shouldnt-miss-infographic/ (82.association: 20.10.2017).Email Marketing Industry Census 2016 [withAdestra.–Econsultancy,2016.https://econsultancy.com/reports/email-census (83.2014.Email marketing survey 2013 [–:marketing-survey.pdf (84.] / In–:: 20.10.2017).] / IContact.Com,http://www.icontact.com/static/pdf/2013-email: 20.10.2017).Everitt, B.S. The Cambridge Dictionary of Statistics / B.S. Everitt. –New York: Cambridge University Press, 1998.

– 360 p.13385.Experian. Data and analytical tools [Experian.Com, 2016. –] /: http://www.experian.com/ (: 20.10.2017).86.Fader, P.S. Probability Models for Customer-Base Analysis / P.S.Fader, B.G. Hardie // Journal of Interactive Marketing. – 2009. – Vol. 23.

–pp. 61-69.87.Fader, P.S. RFM and CLV: Using iso-value curves for customer baseanalysis / P.S. Fader, B.G. Hardie, K.L. Lee // Journal of Marketing Research. –2005. – Vol. 42(4). – pp. 415-430.88.Farris, P.W. Marketing Metrics: The Definitive Guide to MeasuringMarketing Performance / P.W. Farris, N.T. Bendle, P.E. Pfeifer, D.J. Reibstein. –Upper Saddle River: Pearson Education, Inc., 2010. – 414 p.89.Fawcett, T. ROC Graphs: Notes and Practical Considerations forResearchers.

/ T. Fawcett // Machine learning. – 2004. – Vol. 31, No. 1. – pp. 1-38.90.2016.Forrester. Market Research [–:URL:] / forrester.com,https://www.forrester.com/home/(: 20.10.2017).91.Freedman, D.A. Statistical Models: Theory and Practice / D.A.Freedman. – Cambridge: Cambridge University Press, 2009. – 458 p.92.Friedman, J.H. Stochastic gradient boosting / J.H. Friedman. –Stanford: Stanford University, 1999.

– 10 p.93.Garcia-Molina, H. Database Systems: The Complete Book. 2-nd ed. /H. Garcia-Molina, J.D. Ullman, J.D. Widom. – Upper Saddle River: PearsonPrentice Hall, 2008. – 1248 p.94.Gelade, W. Succinctness of the Complement and Intersection ofRegular Expressions / W. Gelade, F. Neven. – Bordeaux: 25th InternationalSymposium on Theoretical Aspects of Computer Science, 2008. – pp. 325-336.95.Gelman,A.DataAnalysisUsingRegressionandMultilevel/Hierarchical Models / A. Gelman, J.

Hill. – New York: CambridgeUniversity Press, 2007. – 625 p.13496.Gleneicki, A.F. A Ton of Scary CustExp Quotes and Stats] / A.F. Gleneicki. – Customer Think, 2013. –[:http://customerthink.com/a_ton_of_scary_custexp_quotes_and_stats/(: 20.10.2017).97.Gonen, M. Analyzing Receiver Operating Characteristic Curves UsingSAS / M. Gonen. – Cary: SAS Press, 2007. – 142 p.98.Gravano, L. Using q-grams in a DBMS for Approximate StringProcessing / L.

Gravano, P.G. Ipeirotis // IEEE Data Engineering Bulletin. – 2001.– Vol. 24, No. 4. – pp. 1-7.99.Green, W.H., Econometric Analysis. 7-th ed. / W.H. Green. – UpperSaddle River: Pearson Prentice Hall, 2011. – 1232 p.100. Guntzer, U. Algorithms for Association Rule Mining – A GeneralSurvey and Comparison / U. Guntzer, J.

Hipp, G. Nakaeizadeh // ACM SIGKDDExplorations. – 2000. – Vol. 2(1). – pp. 58-64.101. Hamming, R.W. Error detecting and error correcting codes /R.W. Hamming // The Bell System Technical Journal. – 1950. – Vol. 29, No. 2. –pp. 147-160.102. Harrell, F.E. Regression Modeling Strategies / F.E. Harrell. – NewYork: Springer, 2001.

– 572 p.103. Hastie, T. The elements of statistical learning: Data mining, inference,and prediction. 2-nd ed. / T. Hastie, R. Tibshirani, J.H. Friedman. – New York:Springer, 2001. – 739 p.104. Heagerty, P.J. Time-dependent ROC Curves for Censored SurvivalData and a Diagnostic Marker / P.J. Heagerty, T. Lumley, M.S. Pepe // Biometrics.– 2000. – Vol. 56(2).

– pp. 337-344.105. Hosmer, D.W. A comparison of goodness-of-fit tests for the logisticregression model / D.W. Hosmer // Stat in Med. – 1997. – Vol. 16. – pp. 965-980.106. Hosmer, D.W. Applied Logistic Regression. 3-rd ed. / D.W. Hosmer,S. Lemeshow, R.X. Sturdivant. – New York: Wiley, 2013. – 528 p.135107. Human Factor Labs.Factor Labs, 2016. –[] / Human: http://hflabs.ru/clients-partners/ (: 20.10.2017).108. Hyafil, L. Constructing Optimal Binary Decision Trees is NPcomplete / L.

Hyafil, R.L. Rivest // Information Processing Letters. – 1976. –Vol. 5, No. 1. – pp. 15-17.109. James, G. An Introduction to Statistical Learning / G. James,D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani. – New York: Springer, 2013. – 426 p.110. Karvanen, J. Survey data and Bayesian analysis: a cost-efficient wayto estimate customer equity / J. Karvanen, A.

Характеристики

Список файлов диссертации

Свежие статьи
Популярно сейчас
А знаете ли Вы, что из года в год задания практически не меняются? Математика, преподаваемая в учебных заведениях, никак не менялась минимум 30 лет. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
7054
Авторов
на СтудИзбе
259
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее