Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  analiza klastrów
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Purpose: The purpose of this paper was to identify the structure of consumer segments in the market of motor oil for passenger cars. Design/methodology/approach: A quantitative approach was applied. A questionnaire-based research was carried out. Cluster analysis was selected as the results elaboration method. Findings: It was discovered that, when considering consumer behavioural loyalty, four market segments (clusters) were identified. They are characterized by different values of formal features: four features concerning the consumer and five features concerning the vehicle and its maintenance. Practical implications: A practical implication of the study is revealing the structure of consumer segments in the researched market and describing their characteristics. This knowledge can be used in differentiating marketing activities for each of the identified segments in order to ensure that these activities are more efficient. Originality/value: Authors’ contribution and novelty of the paper is the innovative application of one of the multidimensional exploratory techniques, cluster analysis, in the area of research. In management practice, the paper can be useful for marketing managers in the automotive industry, especially motor oil manufacturers.
EN
Purpose: The purpose of this paper was to identify the relation between passenger car brand image and consumer loyalty. Design/methodology/approach: A quantitative approach was used, and a questionnaire-based research was carried out. As a method of elaborating the results, cluster analysis was selected. Findings: It was discovered that the consumers from 2 clusters are significantly different both in terms of perception of car brand image and loyalty. In this way the existence of the assumed relation was proved. Practical implications: A practical implication of the study is claiming the role of brand image in shaping consumer loyalty in the passenger cars market. Originality/value: Authors’ contribution and novelty of the paper is the innovative application of the multidimensional exploratory techniques of cluster analysis in the area of research. In management practice, the paper can turn out useful to marketing managers in the automotive industry.
EN
Ensuring the effectiveness of adaptive algorithms for advanced driver assistance systems (ADAS) requires online recognition of driving styles. The article discusses studies carried out during real driving cycles based on the GPS parameters and OBD system data of a hybrid vehicle. The work focuses on the search for measures of the speed and acceleration signals of the car and the measures determined on their basis that best describe the driving style responsible for the vehicle traffic safety and ecological safety. Relations between the type of driver, driving dynamics, and fuel consumption were studied. The driver's categorization was based on a statistical analysis of input signals and mean tractive force (MTF) by clustering.
EN
A theoretical description and examples of application of selected chemometrical techniques (cluster analysis, factorial methods, correlation and regression analysis, ANOVA, time series analysis, artificial neural networks) have been presented. Special attention was paid to techniques which, in the authors' opinion, are among the most useful and, at the same time, their application is the most common.
PL
W ostatnich dziesięcioleciach zauważa się dynamiczny wzrost zapotrzebowania na informacje dotyczące otaczającej nas rzeczywistości. Popyt na wiedzę dotyczy zagadnień związanych zarówno ze stanem środowiska, kontrolą jakości procesów przemysłowych i produktów, badań archeologicznych, jak i szerokiego spektrum innych dziedzin. W przypadku badań analitycznych zastosowanie nowoczesnych technik pomiarowych połączone ze skróceniem czasu analiz prowadzi do uzyskiwania obszernych zbiorów danych w stosunkowo krótkim czasie. Zastosowanie specjalnych technik obróbki zbiorów wyników pomiarowych sprawia, że możliwe jest "wydobycie" dodatkowych informacji z posiadanych danych. Idealnym narzędziem do tego typu "zabiegów" może być chemometria. Analiza doniesień literaturowych wskazuje, że z roku na rok wzrasta wykorzystanie technik chemometrycznych w różnych dziedzinach nauki. W opracowaniu omówiono teorię najczęściej wykorzystywanych technik analizy danych (korelacji i analizy regresji, analizy czynników, analizy klasterów, analizy szeregów czasowych i analizy wariancji). Szczególny nacisk położono na omówienie nowoczesnych technik analizy danych zaliczanych do grupy technik sztucznej inteligencji. Opis teoretyczny w każdym przypadku wzbogacono o przykłady zastosowań w konkretnych problemach analitycznych.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.