Data mining e clusterizzazione: l'efficacia di Weka e Qlikview come strumenti di supporto alle decisioni.

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dc.contributor.advisor Favaretto, Daniela it_IT
dc.contributor.author Benetollo, Niccolo' <1989> it_IT
dc.date.accessioned 2016-02-09 it_IT
dc.date.accessioned 2016-05-27T08:21:29Z
dc.date.issued 2016-02-29 it_IT
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10579/8224
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. it_IT
dc.language.iso it_IT
dc.publisher Università Ca' Foscari Venezia it_IT
dc.rights © Niccolo' Benetollo, 2016 it_IT
dc.title Data mining e clusterizzazione: l'efficacia di Weka e Qlikview come strumenti di supporto alle decisioni. it_IT
dc.title.alternative it_IT
dc.type Master's Degree Thesis it_IT
dc.degree.name Economia e gestione delle aziende it_IT
dc.degree.level Laurea magistrale it_IT
dc.degree.grantor Dipartimento di Management it_IT
dc.description.academicyear 2014/2015, sessione straordinaria it_IT
dc.rights.accessrights closedAccess it_IT
dc.thesis.matricno 830435 it_IT
dc.subject.miur it_IT
dc.description.note it_IT
dc.degree.discipline it_IT
dc.contributor.co-advisor it_IT
dc.date.embargoend 10000-01-01
dc.provenance.upload Niccolo' Benetollo (830435@stud.unive.it), 2016-02-09 it_IT
dc.provenance.plagiarycheck Daniela Favaretto (favaret@unive.it), 2016-02-22 it_IT


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