Ма́ркетинг или марке́тинг — организационная функция и совокупность процессов создания, продвижения и предоставления продукта или услуги покупателям и управление взаимоотношениями с ними с выгодой для организации. Более кратко, маркетинг — деятельность, направленная на удовлетворение рыночных потребностей с целью извлечения прибыли. В общем смысле предназначение маркетинга состоит в «определении и удовлетворении человеческих и общественных потребностей».
Машинное обучение — класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение за счёт применения решений множества сходных задач. Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, математического анализа, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме.
Обучение без учителя — один из способов машинного обучения, при котором испытуемая система спонтанно обучается выполнять поставленную задачу без вмешательства со стороны экспериментатора. С точки зрения кибернетики, это является одним из видов кибернетического эксперимента. Как правило, это пригодно только для задач, в которых известны описания множества объектов, и требуется обнаружить внутренние взаимосвязи, зависимости, закономерности, существующие между объектами.
Кластерный анализ — многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы. Задача кластеризации относится к статистической обработке, а также к широкому классу задач обучения без учителя.
Data mining — собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Термин введён Григорием Пятецким-Шапиро в 1989 году.
Алгоритм поиска строки Бойера — Мура считается наиболее быстрым среди алгоритмов общего назначения, предназначенных для поиска подстроки в строке. Был разработан Робертом Бойером и Джеем Муром в 1977 году. Преимущество этого алгоритма в том, что ценой некоторого количества предварительных вычислений над шаблоном шаблон сравнивается с исходным текстом не во всех позициях — часть проверок пропускаются как заведомо не дающие результата.
Купонные распродажи — направление в интернет-маркетинге, обеспечивающее для клиентов возможность получения значительных скидок на товары и услуги, а для заведений значительное расширение клиентской базы за счет предоставления больших скидок определенному минимальному числу клиентов, совершающих покупку единовременно. Функцию связного звена между продавцом и клиентом («купонщиком») на рынке коллективных покупок берут на себя купонные сайты, или сайты скидок, которые мотивируют поставщика услуг к предоставлению большой скидки и информируют потенциальных клиентов об акции на своих веб-страницах. В инструментарий купонных сайтов обычно включается система фильтрации предлагаемых акций по городам и категориям, упрощающая пользователю навигацию. Залог успеха купонного сайта — это формирование широкого круга лояльных клиентов, которые, подписавшись на рассылку сайта, совершают покупки постоянно.
Филателистическая смесь, также бокслот, киловар, кило-товар, киловарный товар, оптовая смесь, микстура, микс, марки в стоке и др. — совокупность большого количества не сортированных или частично сортированных почтовых марок, иного филателистического материала, имеющая общую упаковку и выставленная для оптовой продажи филателистам. Как правило, продавец при этом указывает её вес нетто и/или приблизительное количество единиц товара.
Планируемое устаревание — свойство товаров, созданных с неоправданно коротким сроком эксплуатации с целью вынудить потребителя делать повторные покупки. Может использоваться как прямое ограничение срока эксплуатации, так и различные непрямые способы.
Алгоритмическая торговля, или Алгоритмический трейдинг — это метод исполнения большой заявки, когда с помощью особых алгоритмических инструкций большая заявка делится на несколько под-заявок со своими характеристиками цены и объёма, и каждая из под-заявок отправляется в определённое время на рынок для исполнения. Такие алгоритмы были придуманы для того, чтобы трейдерам не приходилось постоянно следить за котировками и делить большую заявку на маленькие вручную. Популярные алгоритмы носят названия "Percentage of Volume", "Pegged", "VWAP", "TWAP", "Implementation Shortfall", "Target Close".
Семантическое ядро сайта — это набор поисковых слов, их морфологических форм и словосочетаний, которые наиболее точно характеризуют вид деятельности, товар или услугу, предлагаемые сайтом.
Язык разметки для прогнозного моделирования является языком разметки на основе XML, разработанным Data Mining Group (DMG) и обеспечивающим приложениям способ определения моделей, относящихся к прогнозной аналитике и анализу данных, а также обмен такими моделями между PMML-совместимыми приложениями.
Информатик — учёный, изучающий информатику, теоретическую основу информации, вычисление и их применение.
Этичное потребление — тип потребительского поведения или потребительского активизма. Термин охватывает все этапы жизненного цикла потребления от покупки до использования и утилизации товара. Идея «этичного» совершения покупок построена на принципах «голосования рублем». То есть факт покупки является выражением одобрения потребителем поведения продавца. Термин «этичное потребление» был популяризован британским журналом «Этичный потребитель», который был впервые издан в 1989 году.
Web Mining — это использование методов интеллектуального анализа данных для автоматического обнаружения веб-документов и сервисов, извлечения информации из веб-ресурсов и выявления общих закономерностей в Интернете.
Доказательство выполнения работы — принцип защиты сетевых систем от злоупотребления услугами. Идея в том, что можно настолько усложнить клиенту доступ к обращениям на сервер, что злоупотребления массовыми обращениями станут принципиально нерентабельными. Для этого при каждом обращении к серверу клиент должен предоставить результат выполнения некоторой достаточно длительной работы, результат которой легко и быстро проверяется на стороне сервера. Главная особенность применяемых вычислений заключается в асимметрии затрат времени — они значительны на нахождение решения и весьма малы для проверки. Подобные схемы также известны как client puzzle, computational puzzle, или CPU pricing function.
Выделение признаков — это разновидность абстрагирования, процесс снижения размерности, в котором исходный набор исходных переменных сокращается до более управляемых групп (признаков) для дальнейшей обработки, оставаясь при этом достаточным набором для точного и полного описания исходного набора данных. Выделение признаков используется в машинном обучении, распознавании образов и при обработке изображений. Выделение признаков начинает с исходного набора данных, выводит вторичные значения (признаки), для которых предполагается, что они должны быть информативными и не быть избыточными, что способствует последующему процессу машинного обучения и обобщению шагов, а в некоторых случаях ведёт и к лучшей человеческой интерпретацией данных.
Обучение ассоциативным правилам или поиск ассоциативных правил — это метод машинного обучения на базе правил обнаружения интересующих нас связей между переменными в большой базе данных. Метод предлагается для установления сильных правил, обнаруженных в базе данных с помощью некоторых мер интересности. Этот основанный на правилах подход генерирует также новые правила по мере анализа дополнительных данных. Конечной целью, исходя из достаточно большого набора данных, помочь машине имитировать выделение признаков и создать возможность нахождения абстрактных ассоциаций из новых неклассифицированных данных.
Выявление аномалий — опознавание во время интеллектуального анализа данных редких данных, событий или наблюдений, которые вызывают подозрения ввиду существенного отличия от большей части данных. Обычно аномальные данные характеризуют некоторый вид проблемы, такой как мошенничество в банке, структурный дефект, медицинские проблемы или ошибки в тексте. Аномалии также упоминаются как выбросы, необычности, шум, отклонения или исключения.
«Производить или покупать» — задача, заключающаяся в обоснованном решении вопроса о самостоятельном производстве нужных предприятию комплектующих, деталей и т. п. или закупке их у другого производителя. В широком смысле данная задача — это решение вопроса об использовании собственных ресурсов или ресурсов общего пользования, а также задача выбора между аутсорсингом и инсорсингом.