dc.contributor.advisor | CUNEV, Veaceslav | |
dc.contributor.advisor | BODOGA, Cristina | |
dc.contributor.author | MOŞANU, Andrei | |
dc.date.accessioned | 2022-06-28T06:35:57Z | |
dc.date.available | 2022-06-28T06:35:57Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.citation | MOŞANU, Andrei. Folosirea instrumentelor Data Mining pentru verificarea ipotezelor ce ţin de comportamentul vânzărilor: tz. de master: Programul de studiu: Tehnologia Informaţiei pentru Afaceri. Cond. şt. CUNEV Veaceslav. Consultant BODOGA Cristina. Universitatea Tehnică a Moldovei. Chişinău. 2022. | en_US |
dc.identifier.uri | http://repository.utm.md/handle/5014/20485 | |
dc.description | Fişierul ataşat conţine: Rezumat, Cuprins, Introducere, Concluzii, Bibliografie. | en_US |
dc.description.abstract | Titlul lucrării: Folosirea instrumentelor Data Mining pentru verificarea ipotezelor ce țin de comportamentul vânzărilor. Scopul lucrării: Cercetarea metodelor și modelelor matematice care permit verificarea ipotezelor și obținerea unor rezultate care pot aduce plus valoare afacerii. Problema necesară de rezolvat este volumul mare de date și valoarea intrinsecă încă neexploatată a lor. Există anumite procese logistice, manageriale, financiare și tehnice care formează, în ansamblu activitatea întreprinderii. Indicatorii-cheie care descriu aceste procese sunt prezenți în mod implicit și necesită analiză prin modele matematice pentru a putea răspunde afirmativ sau negativ la unele întrebări-ipoteze care definesc activitatea. Deci acesta și este scopul urmărit. Datele necesită prelucrare, selecție și comparare ulterioară a tendinței centrale (poate fi media sau mediana). Ipotezele lansate au fost separate în trei blocuri, astfel ca să descrie 3 tipuri separate de procese : indicatori de eficiență a livrării; rulajul, volumul de vânzări; zona și timpul de livrare. | en_US |
dc.description.abstract | Title of the paper: Using Data Mining tools to verify the assumptions related to sales behavior. Purpose of the paper: to investigate mathematical methods and models that allow hypothesis testing and obtain results that can add value to the business. The necessary problem to solve is the large volume of data and its as yet untapped intrinsic value. There are certain logistical, managerial, financial and technical processes that together make up the business. The key indicators describing these processes are present by default and require analysis by mathematical models to answer yes or no to some of the hypothesis-questions defining the activity. So this is also the aim. The data require further processing, selection and comparison of the central tendency (may be mean or median). The hypotheses launched have been separated into three blocks so as to describe 3 separate types of processes: delivery efficiency indicators; turnover, sales volume; area and delivery time. | en_US |
dc.language.iso | ro | en_US |
dc.publisher | Universitatea Tehnică a Moldovei | en_US |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | * |
dc.subject | ipoteza nulă | en_US |
dc.subject | modele matematice | en_US |
dc.subject | date | en_US |
dc.subject | indicatori microeconomici | en_US |
dc.subject | null hypothesis | en_US |
dc.subject | mathematical models | en_US |
dc.subject | data | en_US |
dc.subject | microeconomic indicators | en_US |
dc.title | Folosirea instrumentelor Data Mining pentru verificarea ipotezelor ce ţin de comportamentul vânzărilor | en_US |
dc.title.alternative | Using Data Mining tools to verify the assumptions related to sales behavior | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
The following license files are associated with this item: