dc.contributor.advisor |
Favaretto, Daniela |
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dc.contributor.author |
Benetollo, Niccolo' <1989> |
it_IT |
dc.date.accessioned |
2016-02-09 |
it_IT |
dc.date.accessioned |
2016-05-27T08:21:29Z |
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dc.date.issued |
2016-02-29 |
it_IT |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10579/8224 |
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dc.description.abstract |
Partendo dalla creazione di un database per un rivenditore, andrò ad analizzare in maniera esaustiva il concetto di database e database marketing. La fase successiva prevede l’indagine del processo di data mining, passaggio chiave al fine di introdurre i due programmi che ho utilizzato per analizzare i dati raccolti: Weka e Qlikview. L’elaborato si concluderà con una precisa analisi del concetto di clusterizzazione e di come il processo di Customer Relation Marketing possa incidere positivamente in un contesto aziendale. |
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dc.language.iso |
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dc.publisher |
Università Ca' Foscari Venezia |
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dc.rights |
© Niccolo' Benetollo, 2016 |
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dc.title |
Data mining e clusterizzazione: l'efficacia di Weka e Qlikview come strumenti di supporto alle decisioni. |
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dc.title.alternative |
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dc.type |
Master's Degree Thesis |
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dc.degree.name |
Economia e gestione delle aziende |
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dc.degree.level |
Laurea magistrale |
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dc.degree.grantor |
Dipartimento di Management |
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dc.description.academicyear |
2014/2015, sessione straordinaria |
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dc.rights.accessrights |
closedAccess |
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dc.thesis.matricno |
830435 |
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dc.subject.miur |
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dc.description.note |
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dc.degree.discipline |
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dc.contributor.co-advisor |
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dc.date.embargoend |
10000-01-01 |
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dc.provenance.upload |
Niccolo' Benetollo (830435@stud.unive.it), 2016-02-09 |
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dc.provenance.plagiarycheck |
Daniela Favaretto (favaret@unive.it), 2016-02-22 |
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