Market intelligence data collection from heterogeneous sources with similarity-based selection clustering technique using knowledge maps , a heuristic approach

La inteligencia de negocios (business intelligence, BI) ha surgido como una de las soluciones de software que tiene mayores inversiones asignadas por parte de varias organizaciones para 2005. Entre sus diversas formas y aplicaciones, la inteligencia de mercados es considerada como un factor crucial...

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書誌詳細
その他の著者: Bandopadhyay Tapati, Kumar Pradeep, ICFAI Business School
フォーマット: 図書
言語:英語
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要約:La inteligencia de negocios (business intelligence, BI) ha surgido como una de las soluciones de software que tiene mayores inversiones asignadas por parte de varias organizaciones para 2005. Entre sus diversas formas y aplicaciones, la inteligencia de mercados es considerada como un factor crucial para que una compaą̕ tenga x̌ito tanto operativa como estratǧicamente en el ambiente competitivo actual.Capturar datos de inteligencia de mercado se ha vuelto en una tarea aparentemente fc̀il, especialmente con la proliferacin̤ de internet. No obstante, esto ha hecho que la recoleccin̤ de datos sea ms̀ difc̕il desde el punto de vista del sistema, ya que las fuentes de datos en internet son voluminosas, heterogňeas en třminos de estructura y semǹtica y una parte de estas pueden resultar irrelevantes para el contexto de toma de decisiones en marketing de organizaciones particulares, lo cual es la premisa principal de los sistemas de inteligencia de mercados.Para abordar estos problemas, en este artc̕ulo se propone un algoritmo basado en mediciones de semejanza y escalado multidimensional que produce clusters de mapas de conocimiento jerr̀quicos a partir de un conjunto de fuentes de datos de capacitacin̤ para reunin̤ de estos para capturar inteligencia de mercados.