Sažetak
Svrha ovog rada je ponuditi rješenje odnosno metodologiju kojom je moguće analizirati raznorodne podatke uz pretpostavku da ih je moguće izraziti u obliku vremenske serije na bazi čega se gradi široko primjenjiv sustav za podršku odlučivanju posebno u trgovini. Rad opisuje model za podršku odlučivanju u trgovini baziran na odabranim metodama rudarenja podataka te na ulančavanju metoda rudarenja podataka, u konkretnom slučaju jedinstvene metode za transformaciju vremenske serije (REFII) i Bayesove mreže. Promatrajući točku u kojoj se događa kupnja nekog proizvoda rad daje prikaz i analizu tržišnih zakonitosti sa aspekta tvrtke koja proizvod stavlja na dostup kupcu te kupca koji se slijedom različitih motiva odlučuje za kupnju. Pojašnjeni su razlozi provođenja istraživanja ovakve vrste te razlog korištenja predloženog modela i pristupa. Prikazan je pregled radova povezane tematike te su predstavljene prednosti i ograničenja dosadašnjih radova odnosno prednosti predloženog pristupa. Prikazana je teoretska osnova na kojoj je izgrađen model uz komentare vezano na poslovnu i znanstvenu praksu i primjenu u stvarnim okolnostima. U konačnici, prikazan je model kroz faze nastajanja te je isti testiran na uzorcima podataka o prodaji odabranih grupa tekstilnih proizvoda i vremenskih prilika kombinirano sa podacima koji se tiču sezone i kalendara. U zaključnom dijelu navedene se smjernice daljeg razvoja modela te opisana primjenjivost u različitim granama trgovine.
Ključne riječi
podrška odlučivanju trgovina maloprodaja model podrške odlučivanju REFII model Bayesova mreža analiza tržišnih zakonitosti analiza tržišnog trenda predviđanje tržišnog trenda
