| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 10 / 28
Na začetekNa prejšnjo stran123Na naslednjo stranNa konec
1.
2.
METODE PRIDOBIVANJA ZNANJA IZ PODATKOV V ZAVAROVALNICI
Janez Kralj, 2010, magistrsko delo

Opis: Velike podatkovne baze podjetij vsebujejo veliko znanja, ki je strokovnim službam dobro znano, pa tudi veliko novega znanja, ki ga strokovne službe ne poznajo. Z metodami umetne inteligence, kot sta metoda pridobivanja znanja iz podatkov (KDD) in metoda podatkovnega rudarjenja (DM), smo preverili možnosti odkrivanja novih znanj in uporabnost le-teh pri ciljno usmerjenem trženju v zavarovalništvu. Zanimalo nas je ali lahko z novo pridobljenim znanjem stranki ponudimo storitve, ki so bolj prilagojene njenim individualnim potrebam. Rezultati so potrdili, da poleg znanih pravil iz podatkov pridobimo tudi marsikatero novo, presenetljivo pravilo. Na osnovi takšnih novo odkritih pravil pa lahko stranko obravnavamo drugače kot smo jo do sedaj in se s svojo ponudbo storitev bolj približamo njenim potrebam. Individualna obravnava posledično povečuje zadovoljstvo strank. Z uporabo metod umetne inteligence torej lahko povečamo učinkovitost in zmanjšamo stroške poslovanja.
Ključne besede: umetna inteligenca - AI, strojno učenje - ML, ciljno trženje, zavarovalništvo, pridobivanje znanja iz podatkov - KDD, podatkovno rudarjenje - DM
Objavljeno: 07.09.2010; Ogledov: 2539; Prenosov: 250
.pdf Celotno besedilo (8,37 MB)

3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
Iskanje izvedeno v 0.27 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici