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Data Mining als Komponente innovativer Systeme

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Diplomarbeit aus dem Jahr 2003 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Verwaltungs- und Wirtschaftsakademie Essen , 96 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Die zunehmende Globalisierung und Liberalisierung der Märkte, der Wandel von Anbieter- zu Nachfragemärkten und die abnehmende Kundenloyalität ...
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Autor: Stefan Kempka
Anbieter: Grin Verlag
Sprache: Deutsch
EAN: 9783638900430
Veröffentlicht: 22.01.2008
Format: PDF
Schutz: DRMfrei Diese Digitale Ausgabe ist ohne DRM-Schutz.
Diplomarbeit aus dem Jahr 2003 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Verwaltungs- und Wirtschaftsakademie Essen , 96 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Die zunehmende Globalisierung und Liberalisierung der Märkte, der Wandel von Anbieter- zu Nachfragemärkten und die abnehmende Kundenloyalität verschärfen den Wettbewerb und führen dazu, dass Unternehmen ihre Aktivitäten immer stärker am Kunden ausrichten, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Durch die sich ständig weiterentwickelnde Technologie entstehen immer neue Informationssysteme, die die Unternehmen in allen wichtigen Geschäftsprozessen unterstützen und zum Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit und Positionierung am Markt beitragen. Im täglichen Einsatz dieser Systeme fallen eine große Menge unterschiedlichster Daten über Kunden, ihr Kaufverhalten, Reaktionen auf Werbeaktionen, etc. an, die sich ein Unternehmen durch eine entsprechende Auswertung und anschließende Integration der Analyseergebnisse in die Geschäftsprozesse zunutze machen kann. Um die enormen Datenmengen strukturiert analysieren, sinnvoll interpretieren und auf den Unternehmenserfolg abgestimmt auswerten zu können, werden computergestützte Werkzeuge und Methoden zur Datenuntersuchung benötigt. Ein Bereich, welcher zu diesem Zweck immer häufiger zum Einsatz kommt, ist das Gebiet des Data Mining (DM). Das Data Mining beinhaltet Verfahren und Algorithmen zur Wissensaufdeckung in Datenbanken und wird deshalb auch als „Knowledge Discovery in Databases (KDD)“ bezeichnet. Mit Hilfe von DM können für ein Unternehmen wichtige Fragestellungen wie „Werden Chips und Bier in der zweiten Jahreshälfte genauso häufig gekauft wie in der ersten?“ oder „Wie entwickelt sich der Aktienkurs der Firma Meier, wenn der Kurs der Konkurrenzfirma Müller sinkt?“ etc. beantwortet werden.
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