Primjena statističkih metoda u optimizaciji marketinških aktivnosti u maloprodaji

diplomski rad

• Autor: Sara Markić
• Mentor: Siniša Slijepčević (mentor)
• Član povjerenstva: Siniša Slijepčević (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Sonja Štimac (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Dražen Adamović (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Tomislav Berić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Prirodoslovno-matematički fakultet; (Matematički odsjek); Zagreb
• Datum i država obrane: 2017-11-29, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: PRIRODNE ZNANOSTI; Matematika

Sažetak

Marketinške aktivnosti u maloprodaji bitna su komponenta i veći dio troška marketinške strategije poduzeća. Vrlo je korisno imati sustave koji bi mogli pomoći pri procjeni učinkovitosti specifične marketinške aktivnosti. U ovom radu ostvaren je model za predviđanje ishoda (zarade) uzevši u obzir karakteristike marketinške aktivnosti. Dan je osvrt na dvije metode iz područja matematičke statistike i strojnog učenja. Opisan je model linearne regresije i aditivnih stabala te je za svaki opisana metoda učenja. Dana je i usporedba između više inačica ostvarenih modela te je naposljetku vrednovana korisnost najbolje inačice.

Sažetak (engleski)

Marketing activities in retail are an important component and major cost in marketing strategy of a company. It is very useful to have systems which are capable of estimating the outcome of a specific marketing activity. This thesis describes the model for predicting the outcome (yield) of a marketing activity by taking all of its characteristics into account. Two methods from the field of mathematical statistics and machine learning are described. Linear regression and additive trees models are covered and for each a description of learning methods is given. Comparison between several implemented models is given and evaluation of usefulness is done for the best model.

• Ključne riječi: marketinške aktivnosti; procjena učinkovitosti; model za predviđanje ishoda; model linearne regresije; model aditivnih stabala
• Ključne riječi (engleski): marketing activities; estimating outcome; predicting yield; linear regression; additive trees
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:217:056173
• Studijski program: Naziv: Financijska i poslovna matematika; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra matematike (mag. math.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2018-05-28 09:16:50