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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: DATA MINING APPLIED TO DIRECT MARKETING AND MARKET SEGMENTATION Autor: HUGO LEONARDO COSTA DE AZEVEDO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - ADVISOR
EMMANUEL PISECES LOPES PASSOS - ADVISOR
Nº do Conteudo: 1891
Catalogação: 28/08/2001 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1891@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1891@2
Referência [es]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1891@4
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1891
Resumo:
Formato DC | MARC |
Título: DATA MINING APPLIED TO DIRECT MARKETING AND MARKET SEGMENTATION Autor: HUGO LEONARDO COSTA DE AZEVEDO
EMMANUEL PISECES LOPES PASSOS - ADVISOR
Nº do Conteudo: 1891
Catalogação: 28/08/2001 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1891@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1891@2
Referência [es]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1891@4
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1891
Resumo:
The Data Mining field has received great attention lately,
due to the increasing amount of data stored by companies
and institutions. A great number of Data Mining methods
have been proposed so far, which is good but sometimes
leads to confusion. This dissertation investigates the
performance of many different methods and techniques of
Data Mining used to model and solve Marketing problems. The
goal of this research was to look for and study some data
mining methods, compare them, and try to integrate them to
solve Marketing problems involving clustering and
classification tasks. This research can be divided in four
stages: a study of the process of Knowledge Discovery in
Databases (KDD); a study about Marketing problems involving
clustering and classification; a study of some methods and
techniques of Statistics and Computational Intelligence
that could be used to solve some of those problems; and
case studies. On the first stage of the research, the
different tasks (clustering, classification, modeling, etc)
and phases (data cleansing, data selection, data
transformation, Data Mining, etc) of a KDD process were
studied in detail. The second stage involved a study of the
main concepts of Marketing and Database Marketing and their
relation to the KDD process. The most common types of
problems in the field were studied and, among them, two
were selected to be furthered analyzed as case studies. One
case was related to Direct Marketing and the other to
Market Segmentation. These two cases were chosen because
they were complex enough and it was possible to find a
company to provide data to the problem and access to their
marketing department. On the third stage, many different
methods for clustering and classification were studied and
compared. Among those methods, there were: Multilayer
Perceptrons, Self Organizing Maps, Fuzzy C-Means, K-Means,
Neuro-Fuzzy systems, Decision Trees, Hierarquical
Clustering Methods, Logistic Regression, Fisher`s Linear
Discriminants, etc Finally, on the last stage, all the
methods and techniques studied were put together to solve
the two case studies proposed earlier. Once they were
solved, their solutions were submitted to the Marketing
Department of the company who provided the data, so that
they could validate the results in the context of their
business. The case studies were able to show the large
potential of applicability of the methods and techniques
studied on problems of Market Segmentation and Direct
Marketing. Without employing those methods, it would
be very hard or even impossible to solve those problems.
The case studies also helped verify the very important
role of the data pre-processing phase on the KDD process.
Many challenges persist in the data mining field. One could
mention, for example, the difficulty to model non-linear
data and to manipulate larges amounts of data. These and
many other challenges provide a vast field of research to
be done in the next years.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |