Advanced
Please use this identifier to cite or link to this item: https://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/71391
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorTrương Việt Phươngen_US
dc.contributor.authorNguyễn Ngọc Quỳnh Chien_US
dc.contributor.otherThái Bích Châuen_US
dc.contributor.otherChâu Xuân Nguyệt Minhen_US
dc.contributor.otherPhạm Thị Kim Ngânen_US
dc.contributor.otherNguyễn Quý Hạ Vyen_US
dc.date.accessioned2024-07-12T03:53:37Z-
dc.date.available2024-07-12T03:53:37Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttps://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/71391-
dc.description.abstractKhoa học dữ liệu đang nắm giữ một vị trí cốt lõi cho tiến trình thành công của nhân loại và ngày càng đứng vững trong việc thúc đẩy sự tăng trưởng vượt bậc của nền công nghiệp 4.0 trên toàn thế giới. Thuật ngữ này cũng đang dần phổ biến ở Việt Nam và được các nhà doanh nghiệp hướng tới nhằm đẩy mạnh và đưa ra các quyết định kinh doanh bằng cách sử dụng những thông tin được phân tích, tận dụng nhờ ứng dụng công nghệ này mang lại. Thông qua các phương pháp khai thác dữ liệu như phân lớp, phân cụm, dự đoán..., doanh nghiệp có thể xem xét được các yếu tố ảnh hưởng đến người dùng, phân vùng được đối tượng khách hàng tiềm năng và rút ngắn thời gian tìm kiếm. Từ đó, các nhà quản trị có thể linh hoạt và dễ dàng tiếp cận thị hiếu người dùng hơn. Với tinh thần học hỏi và mong muốn có thể ứng dụng kiến thức được học ở bộ môn khoa học dữ liệu vào tiểu luận đồng thời bám sát với chuyên ngành “tài chính” đang học, nhóm tác giả quyết định sử dụng bộ dữ liệu của một tổ chức ngân hàng Bồ Đào Nha với tên gọi “Banking Dataset - Marketing Targets” và xử lý thông tin thông qua Orange - công cụ khai thác dữ liệu phổ quát không yêu cầu cài đặt chương trình vàcũng là công cụ mà nhóm đã tiếp thu được trong chương trình giảng dạy của nhà trường ở bộ môn khoa học dữ liệu - để phân tích và khai thác dữ liệu trong bài báo cáo này để tìm ra mục tiêu cũng như hướng phát triển của tổ chức. Thông qua đề tài “Phân tích bộ thông tin khách hàng nhằm dự đoán chiến lược cho hoạt động tiền gửi có kỳ hạn của ngân hàng thông qua bộ dữ liệu Banking Dataset - Marketing Targets bằng công cụ khoa học Orange”, nhóm tác giả sẽ sử dụng Orange ở các phương pháp phân cụm như Hierarchical Clustering, K -means phối hợp cùng một số phương pháp phân cấp khác nhau sau khi tiền xử lý dữ liệu với mục đích (mục tiêu đầu ra) xem khách hàng “có” ký dịch vụ “gửi tiền tiết kiệm có kỳ hạn” hay không. Từ đó đưa ra một số giải pháp nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ cũng như giúp ngân hàng huy động được nhiều tiền gửi hơn.en_US
dc.format.medium58 tr.en_US
dc.language.isovien_US
dc.publisherĐại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minhen_US
dc.relation.ispartofseriesGiải thưởng Nhà nghiên cứu trẻ UEH 2023en_US
dc.titlePhân tích bộ thông tin khách hàng nhằm dự đoán chiến lược cho hoạt động tiền gửi có kỳ hạn của ngân hàng thông qua bộ dữ liệu Banking Dataset - Marketing Targets bằng công cụ khoa học Orangeen_US
dc.typeResearch Paperen_US
ueh.specialityCông nghệ thông tinen_US
ueh.awardGiải Ben_US
item.languageiso639-1vi-
item.grantfulltextreserved-
item.fulltextFull texts-
item.openairetypeResearch Paper-
item.cerifentitytypePublications-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
Appears in Collections:Nhà nghiên cứu trẻ UEH
Files in This Item:

File

Description

Size

Format

Show simple item record

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.