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 4

Файл №1142379 Инструменты и методы анализа слабоструктурированных данных в оптимизации маркетинговых коммуникаций (Инструменты и методы анализа слабоструктурированных данных в оптимизации маркетинговых коммуникаций) 4 страницаИнструменты и методы анализа слабоструктурированных данных в оптимизации маркетинговых коммуникаций (1142379) страница 42019-06-22СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 4)

Rantanen, L. Luoma // QuantitativeMarketing and Economics. – 2014. – Vol. 12(3). – pp. 305-329.111. Kass, G.V. An exploratory technique for investigating large quantitiesof categorical data / G.V. Kass // Applied Statistics. – 1980. – Vol. 29, No. 2. –pp. 119-127.112. Kohonen T., Self-Organizing Maps / T. Kohonen.

– New York:Springer, 2001. – 502 p.113. Kologlu, M. Validation of MPI and PIA II in two different groups ofpatients with secondary peritonitis / M. Kologlu, D. Elker, H. Altun, I. Sayek //Hepato-Gastroenterology. – 2001. – Vol. 48(37). – pp. 147-151.114. Kotler, P. Marketing: An Introduction. 11-th ed. / P. Kotler,G. Armstrong.

– Upper Saddle River: Pearson Prentice Hall, 2012. – 672 p.115. Kumar, V. Customer Lifetime Value: The Path to Profitability /V. Kumar. – Breda: Now Publishers Inc, 2008. – 99 p.116. Lasko, T.A. The use of receiver operating characteristic curves inbiomedical informatics / T.A. Lasko, J.G. Bhagwat, K.H. Zou, L. Ohno-Machado// Journal of Biomedical Informatics. – 2005. – Vol. 38(5). – pp. 404-415.117. Le Gall, J.R. A new Simplified Acute Physiology Score (SAPS II)based on a European/North American multicenter study / J.R. Le Gall,S. Lemeshow, F. Saulnier // JAMA. – 1993. – Vol. 270(24). – pp. 2957-2963.136118.

Litmus. Real-time email campaigns preview [Litmus.Com, 2016. –]/: http://litmus.com/ (:20.10.2017).119. Liu, B. Scoring the Data Using Association Rules / B. Liu, Y. Ma,C-K. Wong, P.S. Yu // Applied Intelligence. – 2003. – Vol. 18, No. 2. –pp. 119-135.120. Lowrance, R. An Extension of the String-to-String CorrectionProblem / R. Lowrance, R.A. Wagner // Journal of the Association for ComputingMachinery. – 1975. – Vol.

22, No. 2. – pp. 177-183.121. Lunden, I. NewVoiceMedia Raises Another $50M For Its CloudBased Contact Centers [2014. –] / I. Lunden. - techcrunch.com,: http://techcrunch.com/2014/07/09/newvoicemedia-raises-another-50m-for-its-cloud-based-contact-centers/ (: 20.10.2017).122. Madsen, H. Blue Kangaroo Survey on Marketing Emails: Overview of] / H. Madsen. – Blue Kangaroo, 2012. –Total Results [:http://www.bluekangaroo.com/media/ChoozOn-Blue_Kangaroo_Survey_on_Marketing_Emails_August_2012.pdf (-: 20.10.2017).123. Marshall, J.C. Multiple Organ Dysfunction Score: A reliabledescriptor of a complex clinical outcome / J.C. Marshall, D.J. Cook,N.V.

Christou, G.R. Bernard, C.L. Sprung, W.J. Sibbald // Crit Care Med. – 1995.– Vol. 23(10). – pp. 1638-1652.124. Menard, S.W. Applied Logistic Regression. 2-nd ed. / S.W. Menard. –New York: SAGE Publishing, 2002. – 128 p.125. Miglautsch, J.R. Thoughts on RFM scoring / J.R. Miglautsch // TheJournal of Database Marketing. – 2000. –Vol. 8, No. 1. – pp. 67-72.126. Murthy, S.K. Automatic construction of decision trees from data: Amultidisciplinary survey / S.K. Murthy // Data Mining and Knowledge Discovery.– 1998. – Vol. 2, No. 4. – pp.

345-389.137127. Nash, E. Direct Marketing. Strategy, Planning, Execution. 4-th ed. /E. Nash. – New York: McGraw-Hill Education, 2000. – 600 p.128. Navarro, G. A guided tour to approximate string matching /G. Navarro // ACM Computing Surveys, 2001.

– Vol. 33, No. 1. – pp. 31-88.129. Nelson A., 25 Mind Blowing Email Marketing Stats []/A.Nelson;Salesforce.com,2012.–:https://www.salesforce.com/blog/2013/07/email-marketing-stats.html(: 20.10.2017).130. NewVoiceMedia. Provider of cloud technology []/ChurnBase.Com,–2016:https://www.crunchbase.com/organization/newvoicemedia#/entity (-: 20.10.2017).131. Palei, S.K. Logistic regression model for prediction of roof fall risksin bord and pillar workings in coal mines: An approach / S.K. Palei, S.K. Das //Safety Science. – 2009. – Vol. 47.

– pp. 88-96.132. Park, J.S. An Effective Hash-Based Algorithm for Mining AssociationRules / J.S. Park, M.S. Chen, S.P. Yu. – New York: ACM SIGMOD InternationalConference Management of Data, ACM Press, 1995. – pp. 432-444.133. Peduzzi, P. A simulation study of the number of events per variable inlogistic regression analysis. / P. Peduzzi, J. Concato, E.

Kemper, T.R. Holford,A.R. Feinstein // Journal of Clinical Epidemiology. – 1996. – Vol. 49(12). –pp. 1373-1379.134. Peppers D., Rogers M., Enterprise One to One: Tools for Competingin the Interactive Age / D. Peppers. – New York: Crown Business, 1999. – 436 p.135. Predictive Analytics Market – Global Industry Analysis, Size, Share,Growth, Trends, and Forecast 2013 – 2019 [MarketResearch,2013.] / Transparency–http://www.transparencymarketresearch.com/predictive-analytics-market.html(: 20.10.2017).:138136. Quinlan, J.R.

Induction of Decision Trees / J.R. Quinlan // MachineLearning, 1986. – Vol. 1. – pp. 81-106.137. Rhee, S. Measuring Household Response in Direct Marketing: ALatent Trait Approach / S. Rhee, J. Russell // Advances in Business andManagement Forecasting, 2009. – Vol. 6. – pp. 109-131.138. Rossi, P.E. The Value of Household Information in Target Marketing/ P.E. Rossi, R. McCulloch, G. Allenby // Marketing Science. – 1996. – Vol. 15.

–pp. 321-340.139. Rossi, P.E. The Value of Purchase History Data in Target Marketing /P.E. Rossi, R.E. McCulloch, G.M. Allenby // Marketing Science. – 1996. –Vol. 15, No. 4. – pp. 321-340.140. Ryals, L. Managing Customers Profitably / L. Ryals. – New York:Wiley, 2008. – 384 p.141. Savasere, A. An Efficient Algorithm for Mining Association Rules inLarge Databases / A. Savasere, S.

Navathe, E. Omiecinski. – San Francisco: 21stInternational Conference Very Large Data Bases, 1995. – pp. 432-444.142. Shaw, R. Database Marketing / R. Shaw, M. Stone. – New York:Wiley, 1991. – 224 p.143. Sheppard, D. The New Direct Marketing: How to Implement a ProfitDriven Database Marketing Strategy / D. Sheppard – Boston: McGraw-Hill, 1999.– 736 p.144. Smith, W.R. Product differentiation and market segmentation asalternative marketing strategies / W.R. Smith // Journal of Marketing.

– 1956. –Vol. 21, No. 1. – pp. 63-65.145. Stephan, C. Comparison of Eight Computer Programs for ReceiverOperating Characteristic Analysis / C. Stephan, S. Wesseling, T. Schink, K. Jung //Clinical Chemistry. – 2003. – Vol. 49(3). – pp. 433-439.146. Steyvers, M. The Large-Scale Structure of Semantic Networks:Statistical Analyses and a Model of Semantic Growth. / M. Steyvers,J.B. Tenenbaum // Cognitive Science.

– 2005. – Vol. 29(1). – pp. 41-78.139147. Stone, B. Successful Direct Marketing Methods. 8-th ed. / B. Stone,R. Jacobs. – New York: McGraw-Hill Education, 2007. – 696 p.148. Strano, M. Logistic regression analysis for experimental determinationof forming limit diagrams / M. Strano, B.M. Colosimo // International Journal ofMachine Tools and Manufacture. – 2006. – Vol.

46, No. 6. – pp. 673-682.149. Swets, J.A. Better Decisions through Science / J.A. Swets,R.M. Dawes, J. Monahan // Scientific American. – 2000. – Vol. 283(4). –pp. 82-87.150. The Interactive Advertising Bureau [2016. –] / iab.com,: http://www.iab.com/ (: 20.10.2017).151. Tjur, T. Coefficients of determination in logistic regression models /T. Tjur // American Statistician.

– 2009. – Vol. 63, No. 3. – pp. 366-372.152. Tkachenko, Y. Autonomous CRM Control via CLV Approximationwith Deep Reinforcement Learning in Discrete and Continuous Action Space[]/arxiv.org,2015.https://arxiv.org/pdf/1504.01840.pdf (–:30.04.2015).153. Truett, J multivariate analysis of the risk of coronary heart disease inFramingham / J. Truett, J. Cornfield, W. Kannel // Journal of chronic diseases,1967.

– Vol. 20(7). – pp. 511-524.154. Van den Poel, D. Predicting Mail-Order Repeat Buying: WhichVariables Matter? / D. Van den Poel // Tijdschrift voor Economic en Management.– 2003. – Vol. 48(3). – pp. 371-404.155. Van der Meulen, R. Gartner Predicts That Refusing to Communicateby Social Media Will Be as Harmful to Companies as Ignoring Phone Calls or] / R. Van der Meulen, C. Pettey. – ContentEmails Is Today [&CollaborationSummit,2012.http://www.gartner.com/newsroom/id/2101515 (–:: 20.10.2017).156. Wagner, R.A.

The string-to-string correction problem / R.A. Wagner,M.J. Fischer // Journal of the Association for Computing Machinery. – 1974. –Vol. 21, No. 1. – pp. 168-176.140157. Walker, S.H. Estimation of the probability of an event as a function ofseveral independent variables / S.H.

Walker, D.B. Duncan // Biometrika. – 1967. –Vol. 54(1). – pp. 167-179.158. Wang, T. End-to-End Text Recognition with Convolutional NeuralNetworks / T. Wang, D.J. Wu, A. Coates, A.Y. Ng. – Tsukuba: InternationalConference on Pattern Recognition (ICPR), 2012. – pp. 3304-3308.159. What Contact Centres are Doing Right Now: How do you compare? ACallCentreHelperCallCentreHelper.Com,ResearchPaper2014.[]–/:http://pages.newvoicemedia.com/rs/newvoicemedia/images/cch-nvm-report-whatcontact-centres-are-doing-right-now-072014.pdf (: 20.10.2017).160. Zhou, X.

Statistical Methods in Diagnostic Medicine. 2-nd ed. /X. Zhou, N.A. Obuchowski, D.K. McClish. – New York: Wiley, 2011. – 592 p.161. Zou, K.H. Receiver-operating characteristic analysis for evaluatingdiagnostic tests and predictive models / K.H. Zou, A.J. O'Malley, L. Mauri //Circulation. – 2007. – Vol. 115. – pp. 654-657.141().1–From lasttransactionTransaction countDifftypeInfo sourcetypeReductivetax typeDiv 2Segment 1Segment 2Segment 3Segment 4Segment 6CountTC0,29570,16420,15530,05200,05030,11630,00370,00440,00260,00130,01810,0248-0,16030,10910,14060,07050,02760,11270,05830,03770,00380,08630,0114--0,24090,00180,08830,02220,02350,02460,00740,01450,00190,0929---0,01840,09510,00620,23600,07180,02490,06320,19460,0341Diff type----0,00090,02370,03840,00290,00550,00380,04910,0022-----0,02580,04980,02500,06630,04250,00590,0394Info sourcetypeReductivetax type------0,01880,01820,00890,01130,00960,0090Div 2-------0,24050,13180,52000,36160,0154Segment 1--------0,02460,09720,06760,0029Segment 2---------0,04730,03290,0059Segment 3----------0,12990,0066Segment 4-----------0,0265Segment 6:.Has selfprojectFrom lasttransactionTransaction count.

Характеристики

Список файлов диссертации

Свежие статьи
Популярно сейчас
Зачем заказывать выполнение своего задания, если оно уже было выполнено много много раз? Его можно просто купить или даже скачать бесплатно на СтудИзбе. Найдите нужный учебный материал у нас!
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
7053
Авторов
на СтудИзбе
259
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее