Tytuł artykułu
Treść / Zawartość
Pełne teksty:
Identyfikatory
Warianty tytułu
Application of rough set theory to identification purchase behavior rules of women and men when buying mobile phones
Języki publikacji
Abstrakty
Zaprezentowane w artykule badania skupiają się na analizie danych dotyczących preferencji zakupowych kobiet i mężczyzn. Główny nacisk położono na metodę użytą w badaniu – teorię zbiorów przybliżonych. Metodę tę zastosowano do identyfikacji reguł zachowania kobiet i mężczyzn podczas kupowania telefonów komórkowych i akcesoriów. Otrzymane wyniki pozwalają na sformułowanie wniosku, że teoria zbiorów przybliżonych może być z powodzeniem użyta w praktyce jako skuteczne narzędzie dla tego typu analizy danych. Stworzona baza reguł dotyczących preferencji zakupowych kobiet i mężczyzn może służyć firmom produkującym telefony komórkowe i akcesoria jako źródło wiedzy informujące, na co zwracają uwagę kobiety i mężczyźni przy zakupie oferowanych produktów.
The research presented in the article was focused on the data analysis concerning purchase preferences of men and women. The main emphasis is put on the method which was used in the research – the rough set theory. This method was applied to identify rules of male and female behavior while buying cellular phones. The received results allow conclusion that the used method of artificial intelligence i.e. rough set method can be successfully used in practice as an effective tool for this type of data analysis. The created basis of purchase preferences rules for men and women can be used as a base of knowledge for companies producing cellular phones and accessories and can be a direction showing what this two groups of consumers pay attention to while buying products offered by these companies.
Rocznik
Tom
Strony
65--76
Opis fizyczny
Bibliogr. 11 poz., tab.
Twórcy
autor
- Uniwersytet Szczeciński, Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarządzania
autor
- Uniwersytet Szczeciński, Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarządzania
autor
- Uniwersytet Szczeciński, Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarządzania
autor
- Universidad de las Américas Puebla
autor
- Universidad de las Américas Puebla
Bibliografia
- 1. Barletta M. (2014), Women Control about 80% of Household Spending: A Look at the Numbers, The TrendSight Group, http://www.trendsight.com/content/view/40/204/ (09.05.2014).
- 2. Kraft H., Weber J.M. (2012), A Look at Gender Differences and Marketing Implications, „International Journal of Business and Social Science”, t. 3, nr 21, s. 247–253.
- 3. Mrózek A., Płonka L. (1999), Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych. Zastosowania w ekonomii, medycynie i sterowaniu, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa.
- 4. Pawlak Z. (1982), Rough sets, „International Journal of Information and Computer Science”, t. 341 (11), s. 344–356.
- 5. Pawlak Z. (2004), Zbiory przybliżone, nowa matematyczna metoda analizy danych, „Miesięcznik Politechniki Warszawskiej” 5/2004, s. 2.
- 6. Rudnicki L. (2012), Zachowania konsumentów na rynku, PWE, Warszawa.
- 7. Rutkowski L. (2005), Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
- 8. Schmitt G. (2008), Hunters and Gatherers, „Dealernews”, t. 44, nr 8, s. 72.
- 9. Szymańska A.I. (2011), Badania preferencji konsumentów z wykorzystaniem kompozycyjnej metody badań MDPREF, PWE, „Marketing i Rynek” 10/2011, s. 23–30.
- 10. Wąsikowska B. (2007), Application of Rough Sets for Identification of Factors Determining Sold Production of Industry, „Polish Journal of Environmental Studies”, t. 16, nr 4A, s. 372–375.
- 11. Woś J, Racocka J., Kasperek-Hoppe M. (2004), Zachowania konsumentów. Teoria i praktyka, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, Poznań.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-d9042826-860b-4cd9-aad2-3f264dd5ce52