Η συνολική εικόνα. Ποιοτική Αναβάθμιση δεδομένων. Λογισμικό Επικοινωνιών DATA WAREHOUSE. Σχεδιασμός Ενοποίηση Επιλογή Συγχρονισμός Συντονισμός
|
|
- Μένθη Στεφανόπουλος
- 9 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Η συνολική εικόνα Τοπικές Βάσεις Βάσεις Κεντρικών Συστημάτων Βάσεις Τρίτων Ποιοτική Αναβάθμιση δεδομένων Λογισμικό Επικοινωνιών DATA WAREHOUSE Σχεδιασμός Ενοποίηση Επιλογή Συγχρονισμός Συντονισμός Warehouse database Διαχείριση Αξιοποίηση Πληροφοριών End User Queries Multidimensional G.I.S. Data Mining
2 Απόταδεδομέναστηγνώση Επιχειρηματική Γνώση Επιχειρηματικοί Κανόνες Μετα- Δεδομένα Δομή Βάσης Δεδομένων Συγκεντρωτικά Δεδομένα (Λειτουργικά ή Επιχειρησιακά) Επιχειρησιακά ή Λειτουργικά Δεδομένα Τι μάθαμε από τα δεδομένα Λογική δομή δεδομένων και συσχετισμοί με φυσική δομή και πηγές Φυσική δομή δεδομένων, πίνακες, πεδία, κλειδιά Ομαδοποιήσεις κατά ποιος, τι, πότε, πού Ποιος, τι, πότε, πού Όγκος δεδομένων
3 Τι σημαίνει εξόρυξη δεδομένων Επιχειρηματικά Δεδομένα Δένδρο Απόφασης
4 Ορισμός εξόρυξης δεδομένων ΕΔ είναι η διερεύνηση και η ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων πρωτογενών δεδομένων, με σκοπό την αποκάλυψη συγκεκριμένων δομών και σχέσεων ανάμεσά τους. Στόχος η βελτίωση του ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος της επιχείρησης. Επίσης ΕΔ είναι ένα «σύνολο τεχνικών» για την ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων.
5 Γιατί Εξόρυξη Δεδομένων; Όγκος των διαθέσιμων δεδομένων είναι πολύ μεγάλος (εκατομμύρια εγγραφές) Όλες οι επιχειρήσεις έχουν οικονομική πρόσβαση σε σημαντικών δυνατοτήτων Η/Υ Αύξηση των πιέσεων του ανταγωνισμού ανταγωνιστικά πλεονεκτήματα βραχύβια και σχετικά Διαθεσιμότητα τεχνολογικών υποδομών και λογισμικού
6 Επιχειρηματικά προβλήματα και εξόρυξη δεδομένων Ανάλυση αποχωρήσεων (churn analysis) γιατί φεύγουν οι πελάτες, τι θα τους κρατήσει; ; (π.χ.( κινητή τηλεφωνία) Σταυροειδείς πωλήσεις (cross-selling) selling) τι άλλο πιθανόν να αγόραζε ο πελάτης; ; (π.χ.( βιβλία Αmazon) Ανίχνευση απάτης (fraud detection) ποιες περιπτώσεις μπορεί να εμπεριέχουν δόλο; ; (π.χ.( δηλώσεις ασφαλιστικών) Διαχείριση κινδύνων (risk management) τι κινδύνους εμπεριέχει μια επιχειρηματική απόφαση; ; (π.χ.( έγκριση δανείου) Τμηματοποίηση πελατών (customer segmentation) τι κοινά χαρακτηριστικά έχουν οι πελάτες; ; (π.χ.( στόχευση υποψηφίων πιστωτικών καρτών) Στόχευση διαφημίσεων τι διαφημίσεις να βάλουμε στο web με βάση τις συνήθειες πλοήγησης και αγορών των πελατών; Προβλέψεις πωλήσεων (sales forecast) τι θα πουληθεί ανά μονάδα χρόνου στο μέλλον;
7 Βασικός Διαχωρισμός συστημάτων ΕΔ Κατευθυνόμενα (Directed) Directed) Στόχος η εξήγηση ή πρόβλεψη ή κατηγοριοποίηση συγκεκριμένης μεταβλητής μάρκετινγκ όπως ανταπόκριση σε άμεσες πωλήσεις ή διαθέσιμο εισόδημα ή συχνότητα παραγγελιών (ονομάζονται μεταβλητές στόχευσης). Ελεύθερα (Undirected) Στόχος η αποκάλυψη δομών ή ομοιοτήτων ή σχέσεων στα δεδομένα, χωρίς εκ των προτέρων χρήση κριτηρίων ή προκαθορισμένων δομών (π.χ. ηλικίες, φύλο).
8 Κατηγοριοποίηση συστημάτων εξόρυξης δεδομένων Ταξινόμηση (classification) Ομαδοποίηση (clustering) ή κατάτμηση (segmentation) Συσχετισμός (association) ή ανάλυση καλαθιού μάρκετινγκ Παλινδρόμηση (regression) Πρόβλεψη (forecasting) Ανάλυση ακολουθίας (sequence analysis) Ανάλυση αποκλίσεων (deviation analysis)
9 Ταξινόμηση (classification) Συνήθως επιλύει προβλήματα όπως ανάλυσης αποχωρήσεων (churn analysis), διαχείρισης κινδύνων (risk management) και στόχευσης. Επιλύει μια μεταβλητή στόχευσης (target attribute) σαν συνάρτηση των υπολοίπων μεταβλητών εισόδου. Βασίζεται σε ιστορικά στοιχεία όπου φαίνεται η επίδραση των μεταβλητών εισόδου στην μεταβλητή στόχευσης. Ουσιαστικά το σύστημα εκπαιδεύεται από τα ιστορικά στοιχεία και είναι εποπτευόμενο (supervised) Τυπικοί αλγόριθμοι ταξινόμησης είναι τα δένδρα αποφάσεων (decision trees), τα νευρωνικά δίκτυα (neural networks) και Naïve Bayes μοντέλα πιθανοτήτων.
10 Ταξινόμηση (classification) Τα Δέντρα Αποφάσεων εκφράζουν «κανόνες» και ταξινομούν τον σχετικά ανομοιογενή πληθυσμό σε μικρότερες, ομοιογενής ομάδες, στη βάση μίας μεταβλητής στόχου (π.χ. είναι αγοραστής δεν είναι αγοραστής). Οι κανόνες αυτοί μπορούν να αποδοθούν με απλά ελληνικά, π.χ. ΕΑΝ Ηλικία < 25 και Φύλο = Άνδρας και Χρήση Πιστωτικής = Όχι, ΤΟΤΕ Αγοραστής = ΟΧΙ.
11 Ταξινόμηση (classification) Τα ακόλουθα είναι παραδείγματα επιτυχημένης και αποτυχημένης ταξινόμησης.
12 Ταξινόμηση (classification) Πλεονεκτήματα των Δέντρων Αποφάσεων Εύκολη η κατανόησή τους Όμορφη γραφική απεικόνιση των επιχειρηματικών κανόνων Όχι ιδιαίτερες προϋποθέσεις για τα πρωτογενή δεδομένα Μπορούν να αναλυθούν τόσο μεταβλητές λόγου όσο και ονοματικές Μειονεκτήματα των Δέντρων Αποφάσεων Η μεταβλητή στόχος πρέπει να είναι ονοματική (categorical) Περιορίζονται σε μία μεταβλητή στόχο Οι σχετικοί αλγόριθμοι έχουν αποδειχθεί ασταθείς Δέντρα αποφάσεων στηριζόμενα σε αριθμητικά δεδομένα (μεταβλητές λόγου) μπορεί να είναι ιδιαιτέρως πολύπλοκα.
13 Ομαδοποίηση (clustering) ή κατάτμηση (segmentation) Χρησιμοποιείται για να εντοπίσει φυσικές ομαδοποιήσεις που βασίζονται σε ένα σύνολο χαρακτηριστικών. Περιπτώσεις στην ίδια ομάδα έχουν συνήθως κοινά χαρακτηριστικά. Ο αλγόριθμος είναι μη εποπτευόμενος (unsupervised) εφ όσον στη διαδικασία εκπαίδευσης δεν επιλέγεται μια μεταβλητή, αλλά όλες οι μεταβλητές αντιμετωπίζονται ισότιμα. Οι περισσότεροι αλγόριθμοι βασίζονται σε ένα σύνολο επαναλήψεων (iterations) και σταματούν όταν το μοντέλο συγκλίνει (converges), δηλαδή όταν τα σύνολα κάθε ομαδοποίησης γίνουν διακριτά. Για το λόγο αυτό, οι μεθοδολογίες ομαδοποίησης αναπτύχθηκαν σημαντικά μετά τα τέλη της δεκαετίας του 60, με τη χρήση των main frames.
14 Ομαδοποίηση (clustering) ή κατάτμηση (segmentation) Η πραγματικότητα είναι κάπως έτσι: Την εξήγηση των τμημάτων (cluster) πρέπει να τη δώσει ο ερευνητής
15 Συσχετισμός (association) ή ανάλυση καλαθιού μάρκετινγκ Ονομάζεται έτσι γιατί η σημαντικότερη χρήση του είναι για την εκτίμηση των κυριοτέρων προϊόντων που πουλιούνται στο ίδιο καλάθι αγορών και ως εκ τούτου για την εκτίμηση επιχειρηματικών κανόνων με στόχο τη σταυροειδή πώληση (cross selling). Η διαδικασία του συσχετισμού στοχεύει (1) να εντοπίσει συχνές ομάδες επαναλαμβανόμε- νων πωλήσεων και (2) κανόνες συσχετισμού. Ο αλγόριθμος βρίσκει τα πλέον κοινά είδη μετά από πολλαπλές επαναλήψεις, με βάση το όριο συχνότητας (frequency threshold / support) που ορίζει ο χρήστης (π.χ. ένα όριο 2% σημαίνει ότι θα επιλεγούν μόνο τα είδη που είναι κοινά στο 2% του συνόλου των καλαθιών αγοράς). Κάθε ομάδα ειδών χαρακτηρίζεται από την τιμή του πλήθους των κοινών ειδών (π.χ.. 3 σημαίνει ότι βρέθηκαν 3 είδη κοινά στο 2% του συνόλου των καλαθιών αγοράς). Επίσης ο αλγόριθμος υπολογίζει κανόνες (π.χ. εάν κάποιος πελάτης αγοράσει μαζί τα είδη Α και Β τότε υπάρχει 80% πιθανότητα να αγοράσει και το είδος Γ).
16 Συσχετισμός (association) ή ανάλυση καλαθιού μάρκετινγκ Χρήσιμο σε περιπτώσεις όπου ο πελάτης αγοράζει κάθε φορά διαφορετικά προϊόντα και ποσότητες (π.χ. ΣΜ). Προσφέρει κατανόηση στο γιατί γίνονται οι αγορές, ποια προϊόντα κινούνται γρήγορα στο ράφι, ποια προϊόντα αγοράζονται μαζί κ.λπ. Κατευθύνει τη δομή και το ύφος του καταστήματος, τη ταξινόμηση των προϊόντων στα ράφια (merchandising) και τη διενέργεια προγραμμάτων προώθησης στο σημείο αγοράς. Απαντά σε συγκεκριμένα ερωτήματα όπως: Αριθμός επισκέψεων/πελάτη πελάτη Αριθμός μοναδικών προϊόντων/αγορά αγορά Αριθμός συνολικών προϊόντων/αγορά αγορά Για κάθε κωδικό: Πόσοι πελάτες αγόρασαν ή % επί συνόλου Πόσα κομμάτια κατά μέσο όρο αγοράζει ο πελάτης Ποσοστό επισκέψεων στο κατάστημα με αγορά του προϊόντος Ποσοστό του προϊόντος στο καλάθι κατά μέσο όρο
17 Συσχετισμός (association) ή ανάλυση καλαθιού μάρκετινγκ Σημαντική η βοήθεια με γραφικά
18 Παλινδρόμηση (regression) Είναι παρόμοια με την ταξινόμηση, με τη διαφορά ότι η μεταβλητή στόχευσης είναι ένας συνεχής αριθμός. Π.χ. υπολογίζει το ρυθμό εξαγοράς κουπονιών σε σχέση με την αξία τους, τη μέθοδο διανομής και τον όγκο διανομής ή την ταχύτητα του ανέμου σε σχέση με τη θερμοκρασία την υγρασία και την ατμοσφαιρική πίεση. Χρησιμοποιείται σαν τεχνική εδώ και αιώνες με πιο γνωστές μεθόδους την γραμμική (linear) και λογιστική (logistic) παλινδρόμηση (regression). Άλλες τεχνικές περιλαμβάνουν τα δένδρα παλινδρόμησης (regression trees) και τα νευρωνικά δίκτυα (neural networks). Εάν η μεταβλητή στόχευσης δεν είναι συνεχής αριθμός, τότε εφαρμόζονται τεχνικές όπως η λογιστική παλινδρόμηση
19 Πρόβλεψη (forecasting) Π.χ. ποια θα είναι η τιμή της Χ μετοχής αύριο ή το σύνολο των πωλήσεων του Ψ προϊόντος τον επόμενο μήνα; Ο αλγόριθμος παίρνει σαν είσοδο μια χρονοσειρά δεδομένων, ήτοι συνεχόμενα (στο χρόνο) δεδομένα που περιλαμβάνουν και τη χρονική στιγμή που έλαβαν χώρα. Οι τεχνικές προβλέψεων βασίζονται σε τάση (trend) περιοδικότητα (periodicity) και καθαρισμό θορύβου (noisy noise filtering). Η πιο διαδεδομένη τεχνική χρονοσειράς είναι η ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average model).
20 Ανάλυση ακολουθίας (sequence analysis) Χρησιμοποιείται για την εκτίμηση μοντέλου για ασυνεχείς σειρές. Η ακολουθία αποτελείται από μια σειρά ασυνεχών τιμών (ή καταστάσεων). Π.χ. η σειρά των ιστοσελίδων που περιηγείται ένας χρήστης του web, ή η σειρά με την οποία αγοράζει είδη ένας καταναλωτής. Οι χρονοσειρές και οι ακολουθίες βασίζονται σε χρονικά συνεχόμενα δεδομένα που βασίζονται σε παρατηρήσεις που είναι εξαρτημένες μεταξύ τους. Η διαφορά είναι ότι ενώ οι χρονοσειρές βασίζονται σε συνεχείς αριθμούς, οι ακολουθίες βασίζονται σε ασυνεχείς καταστάσεις. Οι συσχετισμοί και οι ακολουθίες βασίζονται σε ομάδες ειδών ή καταστάσεων. Η διαφορά είναι ότι ενώ οι ακολουθίες αναλύουν την εναλλαγή καταστάσεων, οι συσχετισμοί θεωρούν κάθε είδος ξεχωριστό και ανεξάρτητο. Χρησιμοποιούνται κυρίως για ανάλυση ενεργειών χρηστών του web και ανάλυση DNA με πιο διαδεδομένη τεχνική τις αλυσίδες Markov
21 Ανάλυση αποκλίσεων (deviation analysis) Χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό των σπανίων περιπτώσεων που συμπεριφέρονται διαφορετικά από τις υπόλοιπες. Επίσης ονομάζεται ανίχνευση περιθωριακών καταστάσεων (outlier detection) και εντοπίζει σημαντικές αποκλίσεις από την συνήθη συμπεριφορά. Η πλέον διαδεδομένη χρήση είναι ο εντοπισμός πλαστών χρεώσεων σε πιστωτικές κάρτες. Άλλες εφαρμογές αφορούν τον εντοπισμό αυθαίρετων παρεισδύσεων σε τηλεπικοινωνιακά δίκτυα, ανάλυση σφαλμάτων παραγωγής κ.ά. Δεν υπάρχει κοινώς αποδεκτή τεχνική, αλλά χρησιμοποιούνται παραλλαγές των αλγορίθμων δένδρων αποφάσεων (decision trees), ομαδοποιήσεων (clustering) και νευρωνικών δικτύων (neural networks). Για την εξόρυξη σημαντικών κανόνων οι αναλυτές πρέπει να επαναδειγματίσουν τις αποκλίνουσες περιπτώσεις στα δεδομένα εκπαίδευσης του συστήματος εξόρυξης δεδομένων.
22 Τεχνικές εξόρυξης δεδομένων Η τεχνολογία εξόρυξης δεδομένων δανείζεται τεχνολογίες από τρεις κλάδους: : (1) τη στατιστική,, (2) την εκπαίδευση Η/Υ και (3) τις βάσεις δεδομένων 1. Η πλειοψηφία των συστημάτων που αναφέρθηκε βασίζονται στη στατιστική 2. Η εξόρυξη δεδομένων βασίζεται στην αυτόματη ή ημι-αυτόματη ανακάλυψη μοντέλων (patterns) και βασίζεται σε αλγορίθμους εκπαίδευσης Η/Υ, όπως τα νευρωνικά δίκτυα (για μη γραμμικούς συσχετισμούς) και οι γενετικοί αλγόριθμοι (που προσομοιάζουν τη διαδικασία της φυσικής εξέλιξης) 3. Ενώ η κλασική στατιστική προϋποθέτει ότι το σύνολο των προς επεξεργασία δεδομένων θα βρίσκονται στη μνήμη του Η/Υ, αυτό συνήθως δεν είναι εφικτό και απαιτούνται τεχνικές συσχετισμού που θα διαχειρίζονται μεγάλες βάσεις δεδομένων
23 Προβλήματα ευρύτερης αποδοχής Αποκλειστικά περιβάλλοντα (proprietary) με μικρές δυνατότητες ευρύτερης αξιοποίησης (έμφαση σε αλγορίθμους λόγω στατιστικού υπόβαθρου, ανυπαρξία APIs) Απευθύνονται σε αναλυτές με ισχυρό στατιστικό και μαθηματικό υπόβαθρο Περιορισμένη γνώση της τεχνολογίας από την αγορά Οι αλγόριθμοι πολύ γενικοί, οι κανόνες που προκύπτουν συχνά άπτονται της κοινής λογικής Έλλειψη standards. Γίνονται προσπάθειες (OLE DB for DM, XML / A for Analysis, ISO SQL MM, OMG CWM Common Warehouse Metadata)
24 Ο κύκλος ζωής ενός έργου εξόρυξης δεδομένων 1. Συλλογή δεδομένων 2. Καθαρισμός και μετατροπή δεδομένων 1. Μετατροπή μορφής δεδομένων 2. Μετατροπή συνεχών αριθμών (π.χ. περιορισμός σε εύρος τιμών) 3. Ομαδοποίηση σε λίγες διακριτές ομάδες 4. Δημιουργία συνόλων (aggregation) 5. Διαχείριση κενών τιμών (π.χ. αντικατάσταση με Μ.Ο. ή εκτίμηση) 6. Αφαίρεση περιθωριακών τιμών (outliers) 3. Δημιουργία μοντέλου επιλογή βέλτιστου αλγόριθμου 4. Αξιολόγηση ποιότητας μοντέλου (lift charts) επιχειρηματική αξία (ίσως να χρειασθεί νέος κύκλος επιστροφή στο βήμα 2) 5. Δημιουργία αναφορών (ευρήματα αξιολόγηση) 6. Προβλέψεις με βάση νέες περιπτώσεις (prediction scoring) 7. Ολοκλήρωση ευρημάτων στην επιχειρηματική εφαρμογή 8. Διαχείριση μοντέλου
25 Υπεροχή DM έναντι άλλων τεχνολογιών αξιοποίησης δεδομένων Τι συμβαίνει; Γιατί συμβαίνει;
Data Mining: Στοχεύοντας στους σωστούς πελάτες. Αριστομένης Μακρής
Data Mining: Στοχεύοντας στους σωστούς πελάτες To CRM front-office πελατών Οι Προμηθευτές Οι Πελάτες ΟΟργανισμός Τροφοδότηση ενεργειών Μάρκετινγκ ΒΙ Απόταδεδομέναστηγνώση Επιχειρηματική Γνώση Επιχειρηματικοί
Διαβάστε περισσότεραΕξόρυξη Δεδομένων Data Mining
Εξόρυξη Δεδομένων Data Mining Η συνολική εικόνα ενός συστήματος BI/BA Επιχειρηματική Γνώση Από τα δεδομένα στη γνώση Επιχειρηματι κοί Κανόνες Μετα- Δεδομένα Δομή Βάσης Δεδομένων Συγκεντρωτικά Δεδομένα
Διαβάστε περισσότεραΕξαγωγή Μετασχηματισμός Εισαγωγή Δεδομένων στην Αποθήκη Πληροφοριών (ETL) ETL) Αριστομένης Μακρής
Εξαγωγή Μετασχηματισμός Εισαγωγή Δεδομένων στην Αποθήκη Πληροφοριών (ETL) ETL) Τεχνολογίες Υποστήριξης Λήψης Διοικητικών Αποφάσεων OLTP (On Line Transaction Processing) Επιχειρηματικές Εφαρμογές (Σχεσιακές
Διαβάστε περισσότερα1. ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ
1. ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Τα δεδομένα που θα επεξεργασθούμε στη διάρκεια του εργαστηρίου παραχωρήθηκαν από την εταιρεία ICAP ειδικά για τις ανάγκες του μαθήματος. Τα δεδομένα αυτά αντλήθηκαν από την
Διαβάστε περισσότεραV. Τμηματοποίηση Καταναλωτικής Αγοράς Η έννοια της τμηματοποίησης (κατάτμησης)
Η έννοια της τμηματοποίησης (κατάτμησης) 132 Βασικές έννοιες Το μάρκετινγκπρέπει να σχεδιάσει και να εφαρμόσει προγράμματα που ταιριάζουν με τους καταναλωτές, στα πεδίαπροϊόν, τιμή, διανομήκαι προβολή,
Διαβάστε περισσότεραΤμηματοποίηση αγοράς. Έννοια, κριτήρια, είδη
Τμηματοποίηση αγοράς Έννοια, κριτήρια, είδη Τμηματοποίηση της αγοράς Η κατάτμηση της συνολικής ανομοιογενούς αγοράς ενός προϊόντος σε επιμέρους ομοιογενή τμήματα και η εξυπηρέτηση κάθε τμήματος μέσω της
Διαβάστε περισσότερα«Αναζήτηση Γνώσης σε Νοσοκομειακά Δεδομένα»
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών M.I.S. «Αναζήτηση Γνώσης σε Νοσοκομειακά Δεδομένα» Μεταπτυχιακός Φοιτητής: Επιβλέπων Καθηγητής: Εξεταστής Καθηγητής: Τορτοπίδης Γεώργιος Μηχανικός
Διαβάστε περισσότεραΤΙ ΕIΝΑΙ ΠΡΟΒΛΕΨΕΙΣ; Διαδικασία εκτίμησης μελλοντικών καταστάσεων βασιζόμενη συνήθως σε ιστορικά στοιχεία
ΤΙ ΕIΝΑΙ ΠΡΟΒΛΕΨΕΙΣ; Διαδικασία εκτίμησης μελλοντικών καταστάσεων βασιζόμενη συνήθως σε ιστορικά στοιχεία Πρόβλεψη μελλοντικών γεγονότων για: Σχεδιασμό, Οργάνωση και Έλεγχο των πόρων Λήψη επιχειρηματικών
Διαβάστε περισσότεραΥποσυστήματα Πωλήσεων και Μάρκετινγκ
Υποσυστήματα Πωλήσεων και Μάρκετινγκ Εξέταση των υποσυστημάτων που σχετίζονται με πωλήσεις και μάρκετινγκ Κατανόηση των διασυνδέσεων μεταξύ επιχειρηματικών διαδικασιών στα υποσυστήματα αυτά Μελέτη Περίπτωσης:
Διαβάστε περισσότεραΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΥ ΙΣΤΟΥ ΚΑΙ ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ. Data Mining - Classification
ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΥ ΙΣΤΟΥ ΚΑΙ ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ Data Mining - Classification Data Mining Ανακάλυψη προτύπων σε μεγάλο όγκο δεδομένων. Σαν πεδίο περιλαμβάνει κλάσεις εργασιών: Anomaly Detection:
Διαβάστε περισσότεραΠρογράμματα Η /Υ / Εφαρμογές σε συστ ήματα Π ό οι τητας Αριστομένης Μακρής
Προγράμματα Η/Υ Εφαρμογές σε συστήματα Ποιότητας Οι οκτώ αρχές της ποιότητας Εστίαση στον πελάτη: οι επιχειρήσεις, δδ δεδομένου ότι στηρίζονται και εξαρτώνται απ τους πελάτες, οφείλουν να αναγνωρίζουν
Διαβάστε περισσότεραAdvanced Analytics Software Training.
ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ JAN - JUL 2017 Advanced Analytics Software Training. STATISTICS MODELING DEPLOYMENT Predicta S.A. Χατζηκωνσταντή 18, Αθήνα, 115 24 T. +30 210 69 31 040 F. +30 210 69 31 079 E. info@predicta.gr
Διαβάστε περισσότεραΗ ΕΠΑΝΑΣΤΑΣΗ ΤΟΥ ΚΡΙΟΥ
Βασίλης Γ. Αγγέλης Δρ. Μηχανικός Η/Υ και Πληροφορικής Η ΕΠΑΝΑΣΤΑΣΗ ΤΟΥ ΚΡΙΟΥ Μετατρέψτε τα δεδομένα σας σε κέρδος Αθήνα Κάθε γνήσιο αντίγραφο έχει την υπογραφή του συγγραφέα Έκδοση 1 η, Copyright 2007
Διαβάστε περισσότεραΔιακριτικές Συναρτήσεις
Διακριτικές Συναρτήσεις Δρ. Δηµήτριος Τσέλιος Επίκουρος Καθηγητής ΤΕΙ Θεσσαλίας Τµήµα Διοίκησης Επιχειρήσεων Θερµικός χάρτης των XYZ ξενοδοχείων σε σχέση µε τη γεωγραφική περιοχή τους P. Adamopoulos New
Διαβάστε περισσότεραΠοσοτικές Μέθοδοι στη Διοίκηση Επιχειρήσεων ΙΙ Σύνολο- Περιεχόμενο Μαθήματος
Ποσοτικές Μέθοδοι στη Διοίκηση Επιχειρήσεων ΙΙ Σύνολο- Περιεχόμενο Μαθήματος Χιωτίδης Γεώργιος Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης
Διαβάστε περισσότεραΚεφάλαιο 20. Ανακάλυψη Γνώσης σε Βάσεις δεδοµένων. Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση Ι. Βλαχάβας, Π. Κεφαλάς, Ν. Βασιλειάδης, Φ. Κόκκορας, Η.
Κεφάλαιο 20 Ανακάλυψη Γνώσης σε Βάσεις δεδοµένων Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση Ι. Βλαχάβας, Π. Κεφαλάς, Ν. Βασιλειάδης, Φ. Κόκκορας, Η. Σακελλαρίου Τεχνητή Νοηµοσύνη, B' Έκδοση - 1 - Ανακάλυψη Γνώσης σε
Διαβάστε περισσότεραΗλεκτρονικό Εμπόριο. Ενότητα 6: Διαχείριση Σχέσεων με Πελάτες Σαπρίκης Ευάγγελος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά)
Ηλεκτρονικό Εμπόριο Ενότητα 6: Διαχείριση Σχέσεων με Πελάτες Σαπρίκης Ευάγγελος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons.
Διαβάστε περισσότεραΒελτίωση της λήψης αποφάσεων και της διαχείρισης γνώσεων
Κεφάλαιο 11 Βελτίωση της λήψης αποφάσεων και της διαχείρισης γνώσεων 11.1 Λήψη αποφάσεων και πληροφοριακά συστήματα Η επιχειρηματική αξία της βελτιωμένης λήψης αποφάσεων Είναι εφικτό να αποτιμηθεί σε κάποιον
Διαβάστε περισσότεραΔιδάκτορας Οικονομικού Πανεπιστημίου Αθηνών
Κ Χατζηπαναγιώτου Κ. Χατζηπαναγιώτου Διδάκτορας Οικονομικού Πανεπιστημίου Αθηνών Έρευνα Μάρκετινγκ είναι...... Η Συστηματική, Αντικειμενική, και Ολοκληρωτική εξέταση και μελέτη στοιχείων που έχουν σχέση
Διαβάστε περισσότεραΈρευνα Μάρκετινγκ Ενότητα 5
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ενότητα 5 : Μέθοδοι Στατιστικής Ανάλυσης Χριστίνα Μπουτσούκη Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative
Διαβάστε περισσότεραΔΙΟΙΚΗΣΗ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ. ΕΝΟΤΗΤΑ 4η ΠΡΟΒΛΕΨΗ ΖΗΤΗΣΗΣ
ΤΕΙ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΕΝΟΤΗΤΑ 4η ΠΡΟΒΛΕΨΗ ΖΗΤΗΣΗΣ ΓΙΑΝΝΗΣ ΦΑΝΟΥΡΓΙΑΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟΣ ΣΥΝΕΡΓΑΤΗΣ ΤΕΙ ΚΡΗΤΗΣ ΔΟΜΗ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗΣ 1. Εισαγωγή
Διαβάστε περισσότεραΔιπλωματική Εργασία: «Συγκριτική Μελέτη Μηχανισμών Εκτίμησης Ελλιπούς Πληροφορίας σε Ασύρματα Δίκτυα Αισθητήρων»
Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών Διπλωματική Εργασία: «Συγκριτική Μελέτη Μηχανισμών Εκτίμησης Ελλιπούς Πληροφορίας σε Ασύρματα Δίκτυα Αισθητήρων» Αργυροπούλου Αιμιλία
Διαβάστε περισσότεραΠληροφοριακό Σύστημα Επιχειρηματικής Ευφυίας για την Oμαδοποίηση Πελατών Λιανικής
Πληροφοριακό Σύστημα Επιχειρηματικής Ευφυίας για την Oμαδοποίηση Πελατών Λιανικής Τ Μ Η Μ Α Π Λ Η Ρ Ο Φ Ο Ρ Ι Κ Η Σ Α Ρ Ι Σ Τ Ο Τ Ε Λ Ε Ι Ο Π Α Ν Ε Π Ι Σ Τ Η Μ Ι Ο Θ Ε Σ Σ Α Λ Ο Ν Ι Κ Η Σ Δομή Παρουσίασης
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στο Μάρκετινγκ
Εισαγωγή στο Μάρκετινγκ 1. Ορισμός- Marketing Concept 2. Προσανατολισμοί της επιχείρησης 3. Βασικές έννοιες του Μάρκετινγκ 4. Ο ρόλος της Έρευνας Αγοράς 1 Ορισμός- Marketing Concept Διάφοροι ορισμοί «η
Διαβάστε περισσότεραΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ
ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΛΗΘΥΣΜΟΙ ΔΕΙΓΜΑΤΑ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Περιγραφική Στατιστική Με τις στατιστικές μεθόδους επιδιώκεται: - η συνοπτική αλλά πλήρης και κατατοπιστική παρουσίαση των ευρημάτων μιας
Διαβάστε περισσότεραΤεχνικές Προβλέψεων Προετοιμασία Χρονοσειράς Data and Adjustments
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Μονάδα Προβλέψεων & Στρατηγικής Forecasting & Strategy Unit Τεχνικές Προβλέψεων Προετοιμασία Χρονοσειράς Data and Adjustments
Διαβάστε περισσότεραΠΜΣ Πληροφορικής Πανεπιστηµίου Πειραιά. Εξόρυξη Γνώσης από εδοµένα (Data Mining) Εισαγωγή. Γιάννης Θεοδωρίδης
ΠΜΣ Πληροφορικής Πανεπιστηµίου Πειραιά Εξόρυξη Γνώσης από εδοµένα (Data Mining) Εισαγωγή Γιάννης Θεοδωρίδης Τµήµα Πληροφορικής, Πανεπιστήµιο Πειραιά http://isl.cs.unipi.gr/db/courses/dm πληµµύρα από δεδοµένα
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήμιο Πειραιώς Τμήμα : Οργάνωσης και Διοίκησης Επιχειρήσεων
Πανεπιστήμιο Πειραιώς Τμήμα : Οργάνωσης και Διοίκησης Επιχειρήσεων ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ & ΑΡΧΙΚΗ ΕΠΑΓΓΕΛΜΑΤΙΚΗ ΚΑΤΑΡΤΙΣΗ (Ε.Π.Ε.Α.Ε.Κ. II) στο πλαίσιο των Κατηγοριών Πράξεων 2.2.2.α. «Αναμόρφωση Προπτυχιακών Προγραμμάτων
Διαβάστε περισσότεραΕΞΟΡΥΞΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Εισαγωγή στην Εξόρυξη Δεδομένων Πασχάλης Θρήσκος, PhD Λάρισα
1 ΕΞΟΡΥΞΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Εισαγωγή στην Εξόρυξη Δεδομένων Πασχάλης Θρήσκος, PhD Λάρισα 2016-2017 2 Τα δεδομένα πολλαπλασιάζονται με γεωμετρική πρόοδο Οι χρήστες συσκευών επιθυμούν εξεζητημένη και εκλεπτυσμένη
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα. "Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα" (Διαφάνειες), Α. Λύκας, Παν. Ιωαννίνων
Εισαγωγή στα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα Τεχνητή Νοημοσύνη (Artificial Intelligence) Ανάπτυξη μεθόδων και τεχνολογιών για την επίλυση προβλημάτων στα οποία ο άνθρωπος υπερέχει (?) του υπολογιστή Συλλογισμοί
Διαβάστε περισσότεραΙΑ ΟΧΙΚΕΣ ΒΕΛΤΙΩΣΕΙΣ
Tel.: +30 2310998051, Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης Σχολή Θετικών Επιστημών Τμήμα Φυσικής 541 24 Θεσσαλονίκη Καθηγητής Γεώργιος Θεοδώρου Ιστοσελίδα: http://users.auth.gr/theodoru ΙΑ ΟΧΙΚΕΣ ΒΕΛΤΙΩΣΕΙΣ
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ
ΘΕΜΑ 1 ο (2,5 μονάδες) ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ Τελικές εξετάσεις Πέμπτη 21 Ιουνίου 2012 16:30-19:30 Υποθέστε ότι θέλουμε
Διαβάστε περισσότεραΠληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης. Επισκόπηση μοντέλων λήψης αποφάσεων Τεχνικές Μαθηματικού Προγραμματισμού
Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης Επισκόπηση μοντέλων λήψης αποφάσεων Τεχνικές Μαθηματικού Προγραμματισμού Σημασία μοντέλου Το μοντέλο δημιουργεί μια λογική δομή μέσω της οποίας αποκτούμε μια χρήσιμη άποψη
Διαβάστε περισσότεραΜια ολοκληρωμένη, διαχρονική και μόνιμη συλλογή δεδομένων οργανωμένη κατά αντικείμενο ανάλυσης με στόχο τη διαδικασία υποστήριξης λήψης αποφάσεων -
Εξαγωγή Μετασχηματισμός Εισαγωγή Δεδομένων στην Αποθήκη Πληροφοριών (ETL) Ορισμοί Data Warehouse 1. 2. Μια ολοκληρωμένη, διαχρονική και μόνιμη συλλογή δεδομένων οργανωμένη κατά αντικείμενο ανάλυσης με
Διαβάστε περισσότεραΑρχές Μάρκετινγκ Αγροτικών Προϊόντων και Τροφίμων
Αρχές Μάρκετινγκ Αγροτικών Προϊόντων και Τροφίμων Ενότητα 6: Η Συμπεριφορά των Καταναλωτών Θεοδωρίδης Προκόπης Σχολή Οργάνωσης και Διοίκησης Επιχειρήσεων Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Αγροτικών Προϊόντων
Διαβάστε περισσότεραΘεμελιώδεις Αρχές Συστημάτων Βάσεων Δεδομένων
Θεμελιώδεις Αρχές Συστημάτων Βάσεων Δεδομένων Β. Μεγαλοοικονόμου Εισαγωγή στην Εξόρυξη Δεδομένων Γενική Επισκόπηση- Σχεσιακό μοντέλο Σχεσιακό Μοντέλο -SQL Συναρτησιακές εξαρτήσεις & Κανονικοποίηση Φυσικός
Διαβάστε περισσότεραΤεχνικές Εξόρυξης Δεδομένων
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Διατμηματικό Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα στα Πληροφοριακά Συστήματα ( MIS ) Τεχνικές Εξόρυξης Δεδομένων για την βελτίωση της απόδοσης σε Κατανεμημένα Συστήματα Ζάχος Δημήτριος Επιβλέποντες:
Διαβάστε περισσότεραΤεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Δυτικής Μακεδονίας Western Macedonia University of Applied Sciences Κοίλα Κοζάνης Kozani GR 50100
Ποσοτικές Μέθοδοι Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Δυτικής Μακεδονίας Western Macedonia University of Applied Sciences Κοίλα Κοζάνης 50100 Kozani GR 50100 Απλή Παλινδρόμηση Η διερεύνηση του τρόπου συμπεριφοράς
Διαβάστε περισσότεραΕξόρυξη Γνώσης από εδοµένα (data mining)
Εξόρυξη νώσης από εδοµένα (data mining) Ε.Κ.Ε.Φ.Ε. ηµόκριτος Ινστ. Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών εώργιος Παλιούρας Email: paliourg@iit.demokritos.gr WWW: http://www.iit.demokritos.gr/~paliourg Περιεχόµενα
Διαβάστε περισσότεραστη Συμπεριφορά του Οδηγού Αξιοποιώντας Λεπτομερή Δεδομένα
Προτυποποίηση της επιρροής της Χρήσης Κινητού Τηλεφώνου στη Συμπεριφορά του Οδηγού Αξιοποιώντας Λεπτομερή Δεδομένα από Αισθητήρες Έξυπνων Κινητών Τηλεφώνων Αναστασία Αργυροπούλου Επιβλέπων: Γιώργος Γιαννής,
Διαβάστε περισσότεραΤσικολάτας Α. (2009) Customer Relationship Management - CRM. Πάτρα
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧ/ΕΩΝ Μεταπτυχιακή Εργασία για το Customer Relationship Management Εργασία Μεταπτυχιακών Φοιτητών: Κάρλος
Διαβάστε περισσότεραΤεχνικές Προβλέψεων. Προβλέψεις
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Μονάδα Προβλέψεων & Στρατηγικής Forecasting & Strategy Unit Τεχνικές Προβλέψεων Προβλέψεις http://www.fsu.gr - lesson@fsu.gr
Διαβάστε περισσότεραΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. 1. Εισαγωγή Συνεχής ποσοτική εξαρτημένη μεταβλητή...66 Ενδεικτική εφαρμογή...68 ΛΙΓΑ ΛΟΓΙΑ ΓΙΑ ΤΟΥΣ ΣΥΓΓΡΑΦΕΙΣ...
ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΛΙΓΑ ΛΟΓΙΑ ΓΙΑ ΤΟΥΣ ΣΥΓΓΡΑΦΕΙΣ...................................... 11 ΠΡΟΛΟΓΟΣ..........................................................15 1. ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΑΝΑΛΥΤΙΚΗ, ΣΤΑ ΠΟΣΟΤΙΚΑ
Διαβάστε περισσότεραHMY 795: Αναγνώριση Προτύπων
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διάλεξη 3 Επιλογή μοντέλου Επιλογή μοντέλου Θεωρία αποφάσεων Επιλογή μοντέλου δεδομένα επικύρωσης Η επιλογή του είδους του μοντέλου που θα χρησιμοποιηθεί σε ένα πρόβλημα (π.χ.
Διαβάστε περισσότεραΟμαδοποίηση των απαιτήσεων του προτύπου ISO Σύστημα ποιότητας Ευθύνη της διοίκησης Διαχείριση πόρων Υλοποίηση του προϊόντος
Ομαδοποίηση των απαιτήσεων του προτύπου ISO 9001:2000 Σύστημα ποιότητας Ευθύνη της διοίκησης Διαχείριση πόρων Υλοποίηση του προϊόντος / Παροχή της υπηρεσίας Μέτρηση ανάλυση και βελτίωση Εισαγωγή στα Συστήματα
Διαβάστε περισσότεραΟικονομία - Επιχειρήσεις Μάρκετινγκ 1
Οικονομία - Επιχειρήσεις Μάρκετινγκ 1 Επιμέλεια: Γεώργιος Λελεδάκης (Λέκτορας Οικονομικού Πανεπιστημίου Αθηνών) Συγγραφή: Ευθύμιος Ζιγκιρίδης ΠΡΟΛΟΓΟΣ & ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΚΕΙΜΕΝΩΝ Άρης Κουμπαρέλης Καθηγητής
Διαβάστε περισσότερα1. Ποιο από τα παρακάτω είναι προϋπόθεση του επιτυχημένου μάρκετινγκ;
1. Ποιο από τα παρακάτω είναι προϋπόθεση του επιτυχημένου μάρκετινγκ; A. Εξαιρετικός σχεδιασμός προϊόντος B. Σε βάθος γνώση των πελατών Γ. Σε βάθος γνώση της νομοθεσίας Δ. Εξαιρετικοί πωλητές 2. Πώς ονομάζεται
Διαβάστε περισσότερα8. ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ
8. ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Στόχος του εργαστηρίου αυτού είναι να δείξει πώς τα εργαστήρια με τα δεδομένα της ICAP μπορούν να υλοποιηθούν χωρίς τη χρήση SQL Server, χρησιμοποιώντας μόνον Excel και Rapid
Διαβάστε περισσότεραΣυστήματα Πληροφοριών Διοίκησης
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Συστήματα Πληροφοριών Διοίκησης Ενότητα 2: Γενική θεώρηση και κατάταξη συστημάτων πληροφοριών διοίκησης Διονύσιος Γιαννακόπουλος, Καθηγητής Τμήμα
Διαβάστε περισσότεραΠληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης
Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης Επιχειρηματική ευφυΐα ΠΜΣ Λογιστική Χρηματοοικονομική και Διοικητική Επιστήμη ΤΕΙ Ηπείρου Επιχειρηματική ευφυΐα Η πλειονότητα των ατόμων μιας επιχείρησης έχουν ανάγκη υποστήριξης
Διαβάστε περισσότεραΑναγνώριση Προτύπων Ι
Αναγνώριση Προτύπων Ι Ενότητα 1: Μέθοδοι Αναγνώρισης Προτύπων Αν. Καθηγητής Δερματάς Ευάγγελος Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται
Διαβάστε περισσότεραΕΞΕΤΑΣΕΙΣ στο τέλος του εξαμήνου με ΑΝΟΙΧΤΑ βιβλία ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ ο καθένας θα πρέπει να έχει το ΔΙΚΟ του βιβλίο ΔΕΝ θα μπορείτε να ανταλλάσετε βιβλία ή να
N161 _ (262) Στατιστική στη Φυσική Αγωγή Βιβλία ή 1 ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ στο τέλος του εξαμήνου με ΑΝΟΙΧΤΑ βιβλία ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ ο καθένας θα πρέπει να έχει το ΔΙΚΟ του βιβλίο ΔΕΝ θα μπορείτε να ανταλλάσετε βιβλία ή να
Διαβάστε περισσότεραΕπιχειρηματικές Προβλέψεις: Μέθοδοι & Τεχνικές Data and Adjustments Διάλεξη 5
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Μονάδα Προβλέψεων & Στρατηγικής Forecasting & Strategy Unit Data and Adjustments Διάλεξη 5 Περιεχόμενα Example for the
Διαβάστε περισσότεραΒέλτιστες Πρακτικές Διασφάλισης Ποιότητας. Δεδομένων. Πώς προσεγγίζουμε την Ποιότητα των Δδ Δεδομένων
Διοίκηση Ποιότητας Επιχειρηματικών Δεδομένων Enterprise Data Quality Management (EDQM) Περιεχόμενα Ο επιχειρησιακός αντίκτυπος της Ποιότητας των Δεδομένων Βέλτιστες Πρακτικές Διασφάλισης Ποιότητας Δεδομένων
Διαβάστε περισσότεραΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ Ενότητα # 7: Θεωρία Πιθανοτήτων (Πείραμα Τύχης) Εβελίνα Κοσσιέρη Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής
Διαβάστε περισσότεραΕπιχειρησιακός Σχεδιασμός & Επιχειρηματικότητα
ΑΝΟΙΧΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Επιχειρησιακός Σχεδιασμός & Επιχειρηματικότητα Ενότητα 6: Η Αγορά Νικόλαος Καρανάσιος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες
Διαβάστε περισσότεραΗ ΑΓΟΡΑ. Νικόλαος Καρανάσιος Επίκουρος Καθηγητής
Η ΑΓΟΡΑ Νικόλαος Καρανάσιος Επίκουρος Καθηγητής Εφικτότητα Τεχνική Τεχνολογική Νομοθετική Χρηματοδοτική Στελεχειακή Περιβαλλοντολογική Κοινωνική Δυνητικοί Καταναλωτές. Άμεσοι ανταγωνιστές Έμμεσοι Ανταγωνιστές
Διαβάστε περισσότεραΕΠΙΔΡΩΝΤΕΣ ΠΑΡΑΓΟΝΤΕΣ ΣΤΗ ΛΗΨΗ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΜΑΡΚΕΤΙΝΓΚ
Η ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΑ ΤΟΥ ΜΑΡΚΕΤΙΝΓΚ Το Μάρκετινγκ αποτελεί μια βασική επιχειρηματική λειτουργία που έχει στόχο την ανάπτυξη, την οργάνωση και των έλεγχο ανταλλακτικών διαδικασιών μεταξύ της επιχείρησης και των
Διαβάστε περισσότεραΕΡΕΥΝΑ ΑΠΟΔΟΧΗΣ ΑΥΤΟΝΟΜΩΝ ΟΧΗΜΑΤΩΝ ΑΠΟ ΤΟΥΣ ΕΛΛΗΝΕΣ ΟΔΗΓΟΥΣ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΜΕΤΑΦΟΡΩΝ ΚΑΙ ΣΥΓΚΟΙΝΩΝΙΑΚΗΣ ΥΠΟΔΟΜΗΣ ΕΡΕΥΝΑ ΑΠΟΔΟΧΗΣ ΑΥΤΟΝΟΜΩΝ ΟΧΗΜΑΤΩΝ ΑΠΟ ΤΟΥΣ ΕΛΛΗΝΕΣ ΟΔΗΓΟΥΣ Χαράλαμπος Σουρής Επιβλέπων: Γιώργος Γιαννής,
Διαβάστε περισσότεραΠροσδιορισμός των κρίσιμων παραμέτρων επιρροής της υπέρβασης των ορίων ταχύτητας με δεδομένα από έξυπνα κινητά τηλέφωνα Αριστοτέλης Κοκκινάκης
Προσδιορισμός των κρίσιμων παραμέτρων επιρροής της υπέρβασης των ορίων ταχύτητας με δεδομένα από έξυπνα κινητά τηλέφωνα Αριστοτέλης Κοκκινάκης Επιβλέπων: Γιώργος Γιαννής, Καθηγητής ΕΜΠ Αθήνα, Μάρτιος 2019
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ
ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ Πρόγραμμα Σπουδών: ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ και ΟΡΓΑΝΙΣΜΩΝ Θεματική Ενότητα: ΔΕΟ-13 Ποσοτικές Μέθοδοι Ακαδημαϊκό Έτος: 2010-11 Τρίτη Γραπτή Εργασία στη Στατιστική Γενικές οδηγίες
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΑΚΑ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΚΟΛΛΙΝΤΖΑ. Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής. Συντάκτης: Δημήτριος Κρέτσης
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΑΚΑ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΚΟΛΛΙΝΤΖΑ Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής Συντάκτης: Δημήτριος Κρέτσης 1. Ο κλάδος της περιγραφικής Στατιστικής: α. Ασχολείται με την επεξεργασία των δεδομένων και την ανάλυση
Διαβάστε περισσότεραΑποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων Ενότητα 7: Ομαδοποίηση Μέρος Α Αναστάσιος Γούναρης, Επίκουρος Καθηγητής Άδειες Χρήσης Το παρόν
Διαβάστε περισσότεραΠληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης
Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης Επιχειρηματική ευφυΐα ΠΜΣ Λογιστική Χρηματοοικονομική και Διοικητική Επιστήμη ΤΕΙ Ηπείρου @ 2017 Επιχειρηματική ευφυΐα Η πλειονότητα των εργαζομένων μιας επιχείρησης έχουν
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στην υδροπληροφορική και βελτιστοποίηση συστημάτων υδατικών πόρων
Σημειώσεις στα πλαίσια του μαθήματος: Βελτιστοποίηση Συστημάτων Υδατικών Πόρων Υδροπληροφορική Εισαγωγή στην υδροπληροφορική και βελτιστοποίηση συστημάτων υδατικών πόρων Ανδρέας Ευστρατιάδης, Χρήστος Μακρόπουλος
Διαβάστε περισσότεραΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟ ΣΧΕΔΙΟ ΓΙΑ ΝΕΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ
ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟ ΣΧΕΔΙΟ ΓΙΑ ΝΕΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ε.δ. αδαμίδης ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ-ΚΑΙΝΟΤΟΜΙΑ-ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟΤΗΤΑ Τι είναι «Επιχειρηματικό Σχέδιο»; Ορισμός (;) Το επιχειρηματικό σχέδιο περιγράφει πως θα διοικηθεί
Διαβάστε περισσότεραΧΑΤΖΗΦΩΤΙΑΔΗΣ ΔΗΜΗΤΡΙΟΣ
ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ : «ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΣΥΝΗΘΕΙΩΝ ΚΑΙ ΤΗΣ ΣΤΑΣΗΣ ΤΩΝ ΚΑΤΑΝΑΛΩΤΩΝ ΤΟΥ ΝΟΜΟΥ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ, ΑΠΕΝΑΝΤΙ ΣΤΑ ΠΡΟΪΟΝΤΑ ΙΔΙΩΤΙΚΗΣ ΕΤΙΚΕΤΑΣ, ΚΑΙ ΕΙΔΙΚΟΤΕΡΑ ΤΟΥ ΚΑΦΕ ΙΔΙΩΤΙΚΗΣ ΕΤΙΚΕΤΑΣ» ΕΠΙΒΛΕΠΩΝ ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ
Διαβάστε περισσότεραΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Ενότητα 3: Πολλαπλή Παλινδρόμηση. Αναπλ. Καθηγητής Νικόλαος Σαριαννίδης Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά)
ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Ενότητα 3: Πολλαπλή Παλινδρόμηση. Αναπλ. Καθηγητής Νικόλαος Σαριαννίδης Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative
Διαβάστε περισσότεραΤεχνικές Μείωσης Διαστάσεων. Ειδικά θέματα ψηφιακής επεξεργασίας σήματος και εικόνας Σ. Φωτόπουλος- Α. Μακεδόνας
Τεχνικές Μείωσης Διαστάσεων Ειδικά θέματα ψηφιακής επεξεργασίας σήματος και εικόνας Σ. Φωτόπουλος- Α. Μακεδόνας 1 Εισαγωγή Το μεγαλύτερο μέρος των δεδομένων που καλούμαστε να επεξεργαστούμε είναι πολυδιάστατα.
Διαβάστε περισσότεραΒΑΣΙΚΟΙ ΤΟΜΕΙΣ ΑΝΑΦΟΡΑΣ ΕΝΟΣ BUSINESS PLAN. Εισαγωγή
ΒΑΣΙΚΟΙ ΤΟΜΕΙΣ ΑΝΑΦΟΡΑΣ ΕΝΟΣ BUSINESS PLAN Εισαγωγή Η κατάρτιση ενός Επιχειρηματικού Σχεδίου αποτελεί ένα εργαλείο στο οποίο καταγράφεται ουσιαστικά το «Πλάνο Δράσης» της επιχείρησης, τα βήματα που θα
Διαβάστε περισσότεραΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΜΑΡΚΕΤΙΝΓΚ
ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΜΑΡΚΕΤΙΝΓΚ Ενότητα 2: Μάρκετινγκ Στόχοι Αποφάσεις Ιδεολογία Ανάλυση Στρατηγικής Βλαχοπούλου Μάρω Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons.
Διαβάστε περισσότεραΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ - ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ
ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ ΚΑΣΤΟΡΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ & ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ Η/Υ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ - ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ 1o ΜΑΘΗΜΑ Ι ΑΣΚΩΝ: ΒΑΣΙΛΕΙΑ ΗΣ ΓΕΩΡΓΙΟΣ Email: gvasil@math.auth.gr Ιστοσελίδες Μαθήματος: users.auth.gr/gvasil
Διαβάστε περισσότεραΚεφάλαιο 4 ο. Η ψηφιακή επιχείρηση: Ηλεκτρονικό εμπόριο και ηλεκτρονικό επιχειρείν
Κεφάλαιο 4 ο Η ψηφιακή επιχείρηση: Ηλεκτρονικό εμπόριο και ηλεκτρονικό επιχειρείν Διδακτικοί στόχοι Να εξηγηθεί πώς το διαδίκτυο μετασχηματίζει τις επιχειρήσεις Να συγκριθούν οι κατηγορίες του ηλεκτρονικού
Διαβάστε περισσότεραΣΥΣΤΗΜΑ ΠΑΡΑΚΟΛΟΥΘΗΣΗΣ ΑΕΡΟΣΩΜΑΤΙ ΙΑΚΗΣ ΡΥΠΑΝΣΗΣ ΣΕ ΣΧΕ ΟΝ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΟ ΧΡΟΝΟ
ΣΥΣΤΗΜΑ ΠΑΡΑΚΟΛΟΥΘΗΣΗΣ ΑΕΡΟΣΩΜΑΤΙ ΙΑΚΗΣ ΡΥΠΑΝΣΗΣ ΣΕ ΣΧΕ ΟΝ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΟ ΧΡΟΝΟ ΠΑΡΑ ΟΤΕΟ 9 ΠΛΑΤΦΟΡΜΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΥ ΑΕΡΟΣΩΜΑΤΙ ΙΑΚΗΣ ΡΥΠΑΝΣΗΣ Συγγραφείς: ημήτρης Παρώνης, Αδριανός Ρετάλης, Φίλιππος Τύμβιος,
Διαβάστε περισσότεραΕΠΙΔΡΑΣΗ ΤΗΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΚΡΙΣΗΣ ΣΤΙΣ ΑΓΟΡΑΣΤΙΚΕΣ ΤΑΣΕΙΣ ΤΩΝ ΕΛΛΗΝΩΝ ΚΑΤΑΝΑΛΩΤΩΝ ΑΠΟ ΤΟ ΔΙΑΔΙΚΤΥΟ
ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ Πτυχιακή Εργασία ΕΠΙΔΡΑΣΗ ΤΗΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΚΡΙΣΗΣ ΣΤΙΣ ΑΓΟΡΑΣΤΙΚΕΣ ΤΑΣΕΙΣ ΤΩΝ ΕΛΛΗΝΩΝ ΚΑΤΑΝΑΛΩΤΩΝ ΑΠΟ ΤΟ ΔΙΑΔΙΚΤΥΟ Γκιπάλη Δώρα, A.M. 7795 Καρρά
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στην υδροπληροφορική και βελτιστοποίηση συστημάτων υδατικών πόρων
Σημειώσεις στα πλαίσια του μαθήματος: Βελτιστοποίηση Συστημάτων Υδατικών Πόρων Υδροπληροφορική Εισαγωγή στην υδροπληροφορική και βελτιστοποίηση συστημάτων υδατικών πόρων Ανδρέας Ευστρατιάδης, Χρήστος Μακρόπουλος
Διαβάστε περισσότερα24/4/19. Τύποι έρευνας ανάλογα με τη φύση του προβλήματος ΕΡΕΥΝΑ ΜΑΡΚΕΤΙΝΓΚ
ΕΡΕΥΝΑ ΜΑΡΚΕΤΙΝΓΚ Ερευνητική Μεθοδολογία Τύποι έρευνας ανάλογα με τη φύση του προβλήματος l Διερευνητική έρευνα (στοχεύουν στην περιγραφή των παραμέτρων του προβλήματος) l Περιγραφική έρευνα (απαντούν
Διαβάστε περισσότεραΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟ ΣΧΕΔΙΟ ΓΙΑ ΝΕΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ
ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟ ΣΧΕΔΙΟ ΓΙΑ ΝΕΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ε.δ. αδαμίδης ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ-ΚΑΙΝΟΤΟΜΙΑ-ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟΤΗΤΑ Τι είναι «Επιχειρηματικό Σχέδιο»; Ορισμός (;) Το επιχειρηματικό σχέδιο περιγράφει πως θα διοικηθεί
Διαβάστε περισσότεραΕξόρυξη Γνώσης µε SQL Server 2005 Analysis Services
Εξόρυξη Γνώσης µε SQL Server 2005 Analysis Services Γεράσιµος Μαρκέτος Οµάδα ιαχείρισης εδοµένων, Τµήµα Πληροφορικής, Πανεπιστήµιο Πειραιώς (http://isl.cs.unipi.gr/db) οµή παρουσίασης SQL Server 2005 Επιχειρηµατική
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα. Logistics. Ενότητα # 6: Σχεδιασμός και Έλεγχος της Αλυσίδας Εφοδιασμού
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Logistics Ενότητα # 6: Σχεδιασμός και Έλεγχος της Αλυσίδας Εφοδιασμού Διονύσης Γιαννακόπουλος Καθηγητής Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων
Διαβάστε περισσότεραΜΟΝΟΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΚΑΙ ΠΟΛΥΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Αριάδνη Αργυράκη
ΜΟΝΟΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΚΑΙ ΠΟΛΥΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Αριάδνη Αργυράκη ΣΤΑΔΙΑ ΕΚΤΕΛΕΣΗΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΙΚΩΝ ΓΕΩΧΗΜΙΚΩΝ ΕΡΕΥΝΩΝ 1.ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ: - Καθορισμός στόχων έρευνας - Ιστορικό περιοχής 2 4.
Διαβάστε περισσότεραΕξόρυξη Γνώσης από Βιολογικά εδομένα
Παρουσίαση Διπλωματικής Εργασίας Εξόρυξη Γνώσης από Βιολογικά εδομένα Καρυπίδης Γεώργιος (Μ27/03) Επιβλέπων Καθηγητής: Ιωάννης Βλαχάβας MIS Πανεπιστήμιο Μακεδονίας Φεβρουάριος 2005 Εξόρυξη Γνώσης από Βιολογικά
Διαβάστε περισσότεραΤ.Ε.Ι. ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΣXOΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ
Τ.Ε.Ι. ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΣXOΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ Ο Ρ Γ Α Ν Ω Σ Η Κ Α Ι Λ Ε Ι Τ Ο Υ Ρ Γ Ι Α Τ Α Ξ Ι Δ Ι Ω Τ Ι Κ Η Σ Β Ι Ο Μ Η Χ Α Ν Ι Α Σ Δ Ι Δ Α Σ Κ
Διαβάστε περισσότεραΚεφάλαιο 6 Σχεδιασμός και Έλεγχος της Αλυσίδας Εφοδιασμού
Κεφάλαιο 6 Σχεδιασμός και Έλεγχος της Αλυσίδας Εφοδιασμού ΣΤΟΧΟΙ ΚΕΦΑΛΑΙΟΥ αποσαφήνιση διαδικασιών σχεδιασμού και υλοποίησης ροής υλικών μέσα σε μία κεντρική επιχείρηση και ανάμεσα σε εταίρους μιας αλυσίδας
Διαβάστε περισσότεραΚεφάλαιο 1 ο. Διοίκηση και διαχείριση της ψηφιακής επιχείρησης
Κεφάλαιο 1 ο Διοίκηση και διαχείριση της ψηφιακής επιχείρησης Διδακτικοί στόχοι Να αναλυθεί ο ρόλος των πληροφοριακών συστημάτων στο επιχειρηματικό περιβάλλον Ναοριστείτοπληροφοριακόσύστημα, η ορολογία
Διαβάστε περισσότεραΤ.Ε.Ι. ΑΝΑΤΟΛΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΚΑΙ ΘΡΑΚΗΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ & ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ
Τ.Ε.Ι. ΑΝΑΤΟΛΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΚΑΙ ΘΡΑΚΗΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ & ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ Η Έρευνα Μάρκετινγκ ως εργαλείο ανάπτυξης νέων προϊόντων ΕΙΣΗΓΗΤΗΣ: Δρ. Ιωάννης Σ. Τουρτούρας Μηχανικός Παραγωγής & Διοίκησης Δ.Π.Θ.
Διαβάστε περισσότεραΓεώργιος Φίλιππας 23/8/2015
MACROWEB Προβλήματα Γεώργιος Φίλιππας 23/8/2015 Παραδείγματα Προβλημάτων. Πως ορίζεται η έννοια πρόβλημα; Από ποιους παράγοντες εξαρτάται η κατανόηση ενός προβλήματος; Τι εννοούμε λέγοντας χώρο ενός προβλήματος;
Διαβάστε περισσότεραΣτρατηγικές επίτευξης ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος
Στρατηγικές επίτευξης ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος Ηγεσία Κόστους Διαφοροποίηση Εστίαση 7η-8η εβδομάδα Τμ. Διοίκησης Επιχειρήσεων (Κοζάνη) Η έννοια του ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος Στόχος της στρατηγικής
Διαβάστε περισσότεραΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟΤΗΤΑ ΚΑΙ ΚΑΙΝΟΤΟΜΙΑ
ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟΤΗΤΑ ΚΑΙ Έρευνα αγοράς θεωρείται κάθε οργανωμένη προσπάθεια συλλογής, επεξεργασίας και ανάλυσης πληροφοριών σχετικών με την αγορά που δραστηριοποιείται μια επιχείρηση. Αυτές οι πληροφορίες
Διαβάστε περισσότεραΟικονομετρία. Απλή Παλινδρόμηση Βασικές έννοιες και τυχαίο σφάλμα. Τμήμα: Αγροτικής Οικονομίας & Ανάπτυξης. Διδάσκων: Λαζαρίδης Παναγιώτης
Οικονομετρία Απλή Παλινδρόμηση Βασικές έννοιες και τυχαίο σφάλμα Τμήμα: Αγροτικής Οικονομίας & Ανάπτυξης Διδάσκων: Λαζαρίδης Παναγιώτης Μαθησιακοί Στόχοι Γνώση και κατανόηση των εισαγωγικών εννοιών που
Διαβάστε περισσότεραΟλοκληρωµένη λύση επιλεκτικής συγκέντρωσης, αναδιοργάνωσης δεδοµένων και παραγωγής πληροφορίας
e.nfo Ολοκληρωµένη λύση επιλεκτικής συγκέντρωσης, αναδιοργάνωσης δεδοµένων και παραγωγής πληροφορίας Εξασφάλιση της εξειδικευµένης λύσης business intelligence για κάθε επιχείρηση πελάτης Τράπεζα Πειραιώς
Διαβάστε περισσότεραΠρογράμματα Κατάρτισης από την ITMC A.E.
Ι Τ Μ C Α. Ε. Σ Υ Μ Β Ο Υ Λ Ο Ι Ε Π Ι Χ Ε Ι Ρ Η Σ Ε Ω Ν INNOVATION, TECHNOLOGY & MAΝAGEMENT CONSULTANTS «Στόχος μας είναι ο μετασχηματισμός των εταιρικών πελατών μας σε δυναμικούς, αποτελεσματικούς και
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΩΝ ΣΕΜΙΝΑΡΙΩΝ ΙΑΝΟΥΑΡΙΟΣ 2016 ΙΟΥΛΙΟΣ 2016
www.predicta.gr ΠΡΓΡΑΜΜΑ ΕΚΠΑΔΕΥΤΚΩΝ ΣΕΜΝΑΡΩΝ MEMBER OF PRC GROUP P R E D I C T A A. E., Χ α τ ζ η κ ω ν σ τ α ν τ ή 18, 1 1 5 2 3 Α θ ή ν α, Τηλ. 2 1 0-6 9 3 1 0 4 0, 5 0, 6 0, 7 0, F a x 2 1 0 6 9 3
Διαβάστε περισσότεραΧρονολογικές Σειρές (Time Series) Lecture notes Φ.Κουντούρη 2008
Χρονολογικές Σειρές (Time Series) Lecture notes Φ.Κουντούρη 2008 1 Τύποι Οικονομικών Δεδομένων Τα οικονομικά δεδομένα που χρησιμοποιούνται για την εξέταση οικονομικών φαινομένων μπορεί να έχουν τις ακόλουθες
Διαβάστε περισσότεραΟι βασικές αλλαγές που επιδρούν στο επιχειρηματικό περιβάλλον
Οι βασικές αλλαγές που επιδρούν στο επιχειρηματικό περιβάλλον Παγκοσμιοποίηση Οικονομία της πληροφορίας Μετασχηματισμός της επιχείρησης Εμφάνιση της ψηφιακής επιχείρησης Παγκοσμιοποίηση Διοίκηση και έλεγχος
Διαβάστε περισσότεραΑνακάλυψη κανόνων συσχέτισης από εκπαιδευτικά δεδομένα
6ο Πανελλήνιο Συνέδριο των Εκπαιδευτικών για τις ΤΠΕ «Αξιοποίηση των Τεχνολογιών της Πληροφορίας και της Επικοινωνίας στη Διδακτική Πράξη» Σύρος 6-8 Μαϊου 2011 Ανακάλυψη κανόνων συσχέτισης από εκπαιδευτικά
Διαβάστε περισσότεραΤμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής. Θεωρία Πιθανοτήτων. Δρ. Αγγελίδης Π. Βασίλειος
Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής 1 Θεωρία Πιθανοτήτων Δρ. Αγγελίδης Π. Βασίλειος 2 Περιεχόμενα Έννοια πιθανότητας Ορισμοί πιθανότητας Τρόπος υπολογισμού Πράξεις πιθανοτήτων Χρησιμότητα τους 3 Πείραμα
Διαβάστε περισσότεραΠληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης. Διοικητική Επιστήμη και Λήψη Αποφάσεων
Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης Διοικητική Επιστήμη και Λήψη Αποφάσεων Η πολυπλοκότητα των αποφάσεων Αυξανόμενη πολυπλοκότητα λόγω: Ταχύτητας αλλαγών στο εξωτερικό περιβάλλον της επιχείρησης. Έντασης
Διαβάστε περισσότεραΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ
ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Μαρίνος Θεμιστοκλέους Email: mthemist@unipi.gr Ανδρούτσου 150 Γραφείο 206 Τηλ. 210 414 2723 Ώρες Γραφείου: Δευτέρα 11-12 AM Πληροφοριακά Συστήματα (ΠΣ) Information Systems (IS) Ορισμός
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΟΡΓΑΝΩΣΗΣ & ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΟΡΓΑΝΩΣΗΣ & ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ 30/06/2015 Αγαπητή κυρία / Αγαπητέ κύριε, Το παρόν ερωτηματολόγιο συντάχθηκε στο πλαίσιο εκπόνησης της διδακτορικής διατριβής με αντικείμενο
Διαβάστε περισσότερα