Εξόρυξη Δεδομένων Data Mining
|
|
- Φυλλίς Ζάππας
- 7 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Εξόρυξη Δεδομένων Data Mining
2 Η συνολική εικόνα ενός συστήματος BI/BA
3 Επιχειρηματική Γνώση Από τα δεδομένα στη γνώση Επιχειρηματι κοί 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
4 Τι σημαίνει εξόρυξη δεδομένων Επιχειρηματικά Δεδομένα Δένδρο Απόφασης
5 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.
6 Τα πρώτα standards CRISP-DM Daimler-Benz 1999 OHRA (ασφαλιστική) NCR (Η/Υ) SPSS (στατιστικό λογισμικό)
7 CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)
8 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
9 CRISP-DM
10 Επιχειρηματική κατανόηση Αυτό εξαρτάται από το πού θέλεις να φτάσεις Μπορείς να μου πεις προς τα πού πρέπει να πάω; Τότε δεν πολυέχει σημασία το πώς Δεν με πολυνοιάζει το πού
11 Κατανόηση των δεδομένων Τι δεδομένα έχουμε και πού; Από ποια διαδικασία και από ποιόν δημιουργούνται; Τι σημαίνουν οι στήλες (πεδία) και οι γραμμές (λογικές εγγραφές); Υπάρχουν ακρώνυμα και συντομογραφίες ασαφή ή άγνωστα; Αναζήτηση με γνώστες (από πού προέρχονται, πώς συλλέχτηκαν; πώς κωδικοποιήθηκαν και αποθηκεύτηκαν; είναι ακριβή και αξιόπιστα;) Αποφάσεις βασισμένες σε ατελή ή λανθασμένα δεδομένα θα είναι ατελείς ή λανθασμένες
12 Προετοιμασία των δεδομένων
13 Μοντέλο - επιλογή αλγορίθμου
14 Αξιολόγηση μοντέλου Με μαθηματικά μοντέλα (στατιστική, διασταύρωση στοιχείων) Με τη λογική (η εμπειρία στο αντικείμενο βοηθά στην αξιολόγηση του μοντέλου)
15 Υλοποίηση Εάν έχουν επακριβώς ορισθεί οι απαιτήσεις Εάν τα δεδομένα έχουν προετοιμασθεί ώστε να βοηθούν να δοθούν απαντήσεις Εάν το μοντέλο δοκιμάστηκε και είναι ενδιαφέρον και χρήσιμο Τότε μόνο μπορεί να χρησιμοποιηθεί Δημιουργία αυτοματισμών και παραδοτέων Ένταξη στην παραγωγική διαδικασία Βελτιώσεις (ακρίβεια, επιδόσεις, γκρίνιες)
16 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
17 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) 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;
18 Βασικός Διαχωρισμός συστημάτων ΕΔ Κατευθυνόμενα (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).
19 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)
20 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.
21 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.
22 Ταξινόμηση (classification) Τα ακόλουθα είναι παραδείγματα επιτυχημένης και αποτυχημένης ταξινόμησης.
23 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.
24 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.
25 Ομαδοποίηση (clustering) ή κατάτμηση (segmentation) Η πραγματικότητα είναι κάπως έτσι: Την εξήγηση των τμημάτων (cluster) πρέπει να τη δώσει ο ερευνητής
26 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 επαναλαμβανόμενων 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).
27 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 Αριθμός μοναδικών προϊόντων/αγορά Αριθμός συνολικών προϊόντων/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
28 Συσχετισμός (association) ή ανάλυση καλαθιού μάρκετινγκ Σημαντική η βοήθεια με γραφικά
29 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
30 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).
31 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
32 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.
33 Αλγόριθμοι του SQL Server 2005
34 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
35 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)
36 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
37 Η εξέλιξη
38 Τι χρησιμοποιεί η αγορά KDnuggets Annual Software Poll 2013
39 Κορυφαίοι αλγόριθμοι Predictive Analytics
40 Εφαρμογές Predictive Analytics
41 Ο ανταγωνισμός advanced analytics
42 Υπεροχή DM έναντι άλλων τεχνολογιών αξιοποίησης δεδομένων Τι συμβαίνει; Γιατί συμβαίνει;
Η συνολική εικόνα. Ποιοτική Αναβάθμιση δεδομένων. Λογισμικό Επικοινωνιών DATA WAREHOUSE. Σχεδιασμός Ενοποίηση Επιλογή Συγχρονισμός Συντονισμός
Η συνολική εικόνα Τοπικές Βάσεις Βάσεις Κεντρικών Συστημάτων Βάσεις Τρίτων Ποιοτική Αναβάθμιση δεδομένων Λογισμικό Επικοινωνιών DATA WAREHOUSE Σχεδιασμός Ενοποίηση Επιλογή Συγχρονισμός Συντονισμός Warehouse
Διαβάστε περισσότεραData 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 περισσότεραΜεθοδική Ανάπτυξη Δικτυακής Υποδομής. Παρουσίαση στην ημερίδα για Σύγχρονες τάσεις στις Τηλεπικοινωνίες και Τεχνολογίες Αιχμής
Μεθοδική Ανάπτυξη Δικτυακής Υποδομής Παρουσίαση στην ημερίδα για Σύγχρονες τάσεις στις Τηλεπικοινωνίες και Τεχνολογίες Αιχμής 14-01-2006 1 Περιεχόμενα Η ανάγκη για μεθοδικό σχεδιασμό δικτύων Μία δομημένη
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 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 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 περισσότερα7. ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ
7. ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΠΡΟΣΟΧΗ: Κάθε φορά που θα φθάνετε στο σημείο αυτό πριν από τη δημιουργία κάθε μοντέλου, το σύστημα δίνει αυτόματα δυο αριθμήσεις: (1) στο τέλος του πεδίου Structure name
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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 περισσότεραΜεθοδολογίες Αξιοποίησης Δεδομένων
Μεθοδολογίες Αξιοποίησης Δεδομένων Βλάχος Σ. Ιωάννης Λέκτορας 407/80, Ιατρικής Σχολής Πανεπιστημίου Αθηνών Εργαστήριο Πειραματικής Χειρουργικής και Χειρουργικής Ερεύνης «Ν.Σ. Σ Χρηστέας» Στάδια Αξιοποίησης
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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 περισσότερα4. ΕΠΙΛΟΓΗ ΤΗΣ ΜΕΘΟΔΟΥ ΠΡΟΒΛΕΨΗΣ
4. ΕΠΙΛΟΓΗ ΤΗΣ ΜΕΘΟΔΟΥ ΠΡΟΒΛΕΨΗΣ Πριν από την επιλογή της κατάλληλης μεθόδου πρόβλεψης είναι σκόπιμο να λάβουμε υπ όψη τα παρακάτω ερωτήματα: (α) (β) (γ) (δ) (ε) (ζ) (η) Γιατί χρειαζόμαστε την πρόβλεψη;
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 περισσότεραΠωλήσεις. Μπίτης Αθανάσιος 2017
Πωλήσεις Μπίτης Αθανάσιος 2017 Τι είναι πώληση; Πώληση είναι η μεταξύ δύο προσώπων σύμβαση με την οποία ο ένας (πωλητής) αναλαμβάνει την υποχρέωση να μεταβιβάσει την κυριότητα και να παραδώσει, αντί συμφωνημένου
Διαβάστε περισσότεραΠεριεχόμενα. Πρόλογος... 15
Περιεχόμενα Πρόλογος... 15 Κεφάλαιο 1 ΘΕΩΡΗΤΙΚΑ ΚΑΙ ΦΙΛΟΣΟΦΙΚΑ ΟΝΤΟΛΟΓΙΚΑ ΚΑΙ ΕΠΙΣΤΗΜΟΛΟΓΙΚΑ ΖΗΤΗΜΑΤΑ ΤΗΣ ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΤΟΥ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΟΥ ΚΟΣΜΟΥ... 17 Το θεμελιώδες πρόβλημα των κοινωνικών επιστημών...
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 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 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 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 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 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 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 περισσότεραΌχι. e-marketing & e-advertising. ωφέλειες. Παραδοσιακό Μάρκετινγκ. Νέες Τεχνολογίες. e-marketing. αγοράζουν
& e-advertising Προώθηση και επικοινωνία στον τουρισµό, µε την χρήση νέων τεχνολογιών ρ.. Ευάγγελος Χρήστου Πανεπιστήµιο Αιγαίου Αγοράζουν οι καταναλωτές τουριστικά προϊόντα και υπηρεσίες; ΠάνταΌχι! αγοράζουν
Διαβάστε περισσότεραΤίτλος Ειδικού Θεματικού Προγράμματος: «Διοίκηση, Οργάνωση και Πληροφορική για Μικρομεσαίες
ΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ, ΒΑΣΙΚΟΣ ΠΑΡΑΓΟΝΤΑΣ ΓΙΑ ΤΗΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΤΟΥ ΑΙΓΑΙΟΠΕΛΑΓΙΤΙΚΟΥ ΧΩΡΟΥ Τίτλος Ειδικού Θεματικού Προγράμματος: «Διοίκηση, Οργάνωση και Πληροφορική για Μικρομεσαίες
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 περισσότεραΠΕΡΙΛΗΨΕΙΣ ΕΡΓΑΣΙΩΝ 4 Ο ΦΟΙΤΗΤΙΚΟ ΣΥΝΕΔΡΙΟ ΕΕΕE ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ: ΕΥΚΑΙΡΙΕΣ ΚΑΙ ΠΡΟΚΛΗΣΕΙΣ ΜΕΣΑ ΣΤΗΝ ΚΡΙΣΗ ΔΙΟΡΓΑΝΩΣΗ
4eeee-studen 4 Ο ΦΟΙΤΗΤΙΚΟ ΣΥΝΕΔΡΙΟ ΤΗΣ ΕΕΕΕ 4 Ο ΦΟΙΤΗΤΙΚΟ ΣΥΝΕΔΡΙΟ ΕΕΕE ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ: ΕΥΚΑΙΡΙΕΣ ΚΑΙ ΠΡΟΚΛΗΣΕΙΣ ΜΕΣΑ ΣΤΗΝ ΚΡΙΣΗ ΠΕΡΙΛΗΨΕΙΣ ΕΡΓΑΣΙΩΝ ΔΙΟΡΓΑΝΩΣΗ ΧΟΡΗΓΟI ΥΠΟΣΤΗΡΙΚΤΕΣ ΠΡΟΩΘΗΣΗΣ 4 Ο
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στη Στατιστική
Εισαγωγή στη Στατιστική Μετεκπαιδευτικό Σεμινάριο στην ΨΥΧΟΚΟΙΝΩΝΙΚΗ ΑΠΟΚΑΤΑΣΤΑΣΗ ΨΥΧΟΚΟΙΝΩΝΙΚΕΣ ΘΕΡΑΠΕΥΤΙΚΕΣ ΠΡΟΣΕΓΓΙΣΕΙΣ Δημήτρης Φουσκάκης, Επίκουρος Καθηγητής, Τομέας Μαθηματικών, Σχολή Εφαρμοσμένων
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 περισσότεραΕΠΛ 003.1: ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ. Για διοικητικά στελέχη
ΕΠΛ 003.1: ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Για διοικητικά στελέχη Στόχοι 1 Να εξετάσουμε γιατί η Πληροφορική είναι χρήσιμη στη διοίκηση επιχειρήσεων. Να μάθουμε πώς χρησιμοποιείται
Διαβάστε περισσότεραΟ ΚΑΤΑΝΑΛΩΤΗΣ ΣΤΟ INTERNET
Ο ΚΑΤΑΝΑΛΩΤΗΣ ΣΤΟ INTERNET Το Μοντέλο της Συμπεριφοράς των Καταναλωτών στο Η.Ε. Τύποι Καταναλωτών ανεξάρτητοι και μεμονωμένοι καταναλωτές, στους οποίους στοχεύουν τα ΜΜΕ οργανισμοί-αγοραστές αγοραστές
Διαβάστε περισσότεραΕπιχειρηματικότητα Σημαντικές Διαπιστώσεις & Τάσεις
Επιχειρηματικότητα Σημαντικές Διαπιστώσεις & Τάσεις Το επιχειρηματικό περιβάλλον γίνεται πιο πολύπλοκο & υψηλού ρίσκου Παγκοσμιοποίηση, Διαδίκτυο, Social Media είναι καταλύτες εξελίξεων Κλειδί της επιχειρηματικότητας
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγική Παρουσίαση
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Η/Υ HTTP://ACADEMICS.EPU.NTUA.GR Εισαγωγική Παρουσίαση 2011-2012 Στόχοι του μαθήματος Πρακτική εφαρμογή των γνώσεων που έχουν αποκτηθεί
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 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 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 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 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 περισσότεραΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά
ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά 2015 Πληθυσμός: Εισαγωγή Ονομάζεται το σύνολο των χαρακτηριστικών που
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 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 περισσότεραΣτατιστική Επιχειρήσεων Ι
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Στατιστική Επιχειρήσεων Ι Ενότητα 6: Συσχέτιση και παλινδρόμηση εμπειρική προσέγγιση Μιλτιάδης Χαλικιάς, Επίκουρος Καθηγητής Τμήμα Διοίκησης
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 περισσότεραΓια ποιον σκοπό χρησιμοποιούνται τα cookies σε αυτό τον ιστοχώρο; Για ποιούς σκοπούς ΔΕΝ χρησιμοποιούνται τα cookies σε αυτό τον ιστοχώρο;
Τι είναι ένα cookie; Το cookie είναι ένα μικρό αρχείο κειμένου που ο ιστοχώρος εγκαθιστά στον Η/Υ σας, το κινητό τηλέφωνο ή οποιαδήποτε άλλη συσκευή, με πληροφορίες για την περιήγησή σας σε αυτή την τοποθεσία.
Διαβάστε περισσότερα