PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2011 | 21 | nr 202 | 22-29
Tytuł artykułu

Using Textual Statistics to Support Competitiveness Company Analysis

Autorzy
Warianty tytułu
Zastosowanie statystycznej analizy tekstu do wspomagania analizy konkurencyjności firmy
Języki publikacji
EN
Abstrakty
Wiedza dotycząca aspektów wewnętrznych i zewnętrznych działań firmy jest istotnym zasobem. Zarówno małe, jak i międzynarodowe korporacje komunikują się bezpośrednio z innymi poprzez własne strony, które pozwalają na łatwiejszą identyfikację firmy i znalezienie nowego potencjalnego klienta. Z drugiej strony Internet jest także bardzo wartościowym źródłem informacji o możliwych klientach, partnerach biznesowych czy konkurentach. Wiedza dotycząca biznesowych konkurentów nie tylko daje możliwość naśladowania trendów rynkowych i konkurowania z innymi firmami, ale także identyfikuje pozycję na rynku. Dodatkowo można zweryfikować atrakcyjność oferty w relacji do biznesowych konkurentów na podobnym rynku poprzez analizę różnych stron internetowych. Aby szybciej i w sposób bardziej zautomatyzowany dokonać takiej oceny, firma może zastosować aplikację, opierając się na statystycznej metodzie analizy tekstu, co daje możliwość wykrycia podobieństw pomiędzy stronami internetowymi. Na podstawie zdobytej w ten sposób wiedzy organizacja ma możliwość zwiększenia konkurencyjności swojej oferty, a w konsekwencji polepszenia swojej pozycji na rynku. (abstrakt oryginalny)
EN
Knowledge of the internal and external activity aspects of an enterprise is its essential resource. Companies communicate on-line with others through their own websites, which allows for easier identification of a company and finding new potential clients. Knowledge of business opponents gives a company the opportunity to follow market trends and to compete with other enterprises. Additionally, it may verify the attractiveness of its products and services in relation to businesses competing in a similar market by analysing various websites. To make this review faster and more automatic, a company can use an application based on the statistical text analysis method, which gives an opportunity to detect similarities between websites and therefore contributes to their competitiveness and company competitiveness in general. (original abstract)
Rocznik
Tom
21
Numer
Strony
22-29
Opis fizyczny
Twórcy
  • University of Economics in Katowice, Poland
Bibliografia
  • Damerau F., Indurkhya N., Weiss S., Zhang T., Text Mining. Predictive Methods for Analyzing Unstructured Information, Springer, New York 2005.
  • Deerwester S., Dumais S.T., Furnas G.W., Harshman R., Landauer T.K., Using Latent Semantic Analysis to Improve Access to Textual Information, ACM, New York 1988.
  • Gołuchowski J., Technologie informatyczne w zarządzaniu wiedzą w organizacji, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice 2007.
  • Lula P., Text Mining jako narzędzie pozyskiwania informacji z dokumentów tekstowych, StatSoft Pol¬ska, 2005, http://www.statsoft.pl/czytelnia/8_2007/Lula05.pdf.
  • Manning C., Schutze H., Foundations of Statistical Natural Language Processing, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, 1999.
  • Mykowiecka A., Inżynieria lingwistyczna. Komputerowe przetwarzanie tekstów w języku naturalnym, Wydawnictwo PJWSTK, Warszawa 2007.
  • Rabino G., Scarlatti F., Textual Statistics, Conceptual Mapping, Bayesian Networks and Landscape Evaluation, 2002, http://www.ersa.org/ersaconfs/ersa02/cd-rom/papers/483.pdf.
  • Siwek A., Kowalska M., Szczyt M., Statystyczna analiza tekstu (Textual Statistics), [in:] E. Soja, A. Ptak-Chmielewska, A. Siwek, M. Rodzewicz (Eds.), Nowe metodologiczne propozycje analiz w naukach społecznych ze szczególnym uwzględnieniem demografii, Sekcja Analiz Demograficznych KND, Warszawa 2000, pp. 52–66.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171197899
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.