Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
In the past, judgments concerning customer cancellations relied primarily on managers’ experience. Prediction errors can cause surpluses or insufficient service capacity. Data mining technology can improve prediction and judgment accuracy. This study applies back propagation neural networks and general regression neural networks to establish a customer-cancellation prediction model. The empirical results showed that both prediction models possessed good predictive abilities and can aid in service capacity scheduling.
PL
W artykule opisano zastosowanie sieci neuronowych o propagacji wstecznej (ang. BPNN) oraz regresji generalnej (ang. GRNN) w budowie modelu anulowania klientów. Działanie to zwykle opiera się na doświadczeniu manager’a, co może doprowadzić do błędnych decyzji. Rezultaty badań empirycznych dowodzą dobrych własności przewidywania i możliwej użyteczności w określaniu potencjalnych działań z klientem opracowanych modeli.
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.