Data Mining im praktischen Einsatz (eBook, PDF)

Verfahren und Anwendungsfälle für Marketing, Vertrieb, Controlling und Kundenunterstützung
Redaktion: Alpar, Paul; Niedereichholz, Joachim

• Format: PDF

Produktbeschreibung

Das Buch stellt anhand von Praxisfällen dar, wie mit Hilfe der Verfahren des Data Mining und der Business Intelligence Verhaltensmuster und Wissen in großen Datenbeständen entdeckt werden können. Dabei wird auch beschrieben, wie Rohdaten transformiert, integriert oder konsolidiert werden müssen, bevor die entsprechenden Verfahren sinnvoll eingesetzt werden können. Im Buch werden Lösungen zu Problemen wie verhaltensbasierte Kundensegmentierung, Bonitätsprüfung oder Werbeträgerplanung in Branchen wie Versandhandel, Versicherung, Einzelhandel oder Telekommunikation beschrieben. In vielen Fällen werden auch die Vor - und Nachteile konkurrierender Verfahren dargestellt, so daß sich daraus Entscheidungshilfen für ihren praktischen Einsatz ergeben.

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Produktdetails

• Verlag: Vieweg+Teubner Verlag
• Seitenzahl: 232
• Erscheinungstermin: 8. März 2013
• Deutsch
• ISBN-13: 9783322899507
• Artikelnr.: 53133066

Autorenporträt

Die Herausgeber sind Professoren der Wirtschaftsinformatik an den Universitäten Mannheim und Marburg; neben den Herausgebern haben als weitere Autoren ehemalige Hochschul-Absolventen mitgewirkt, die nun als Entscheider und Praktiker in namhaften Firmen tätig sind.

Inhaltsangabe

Kapitelverzeichnis.- Einführung zu Data Mining.- Bonitätsprüfung im Versandhandel - Über die Konstruktion von Entscheidungsbäumen.- Optimierte Werbeträgerplanung mit Neuronalen Netzen im Database Marketing.- Adressabgleich mittels Neuronaler Netze.- Verbundkäufe in Warenkorbdaten.- Kundensegmentierung aufgrund von Kassenbons - eine kombinierte Analyse mit Neuronalen Netzen und Clustering.- Nutzungsbasierte Kundensegmentierung.- Einsatz von Case-Based Reasoning zur Kundenunterstützung im Internet.- Data Mining in der Versicherungswirtschaft.

Rezensionen

"... Beispielanwendungen zu wesentlichen Aufgabenklassen des Data Mining ... gelungene Darstellung." Prof. Dr. A. Toll, HTW Dresden (FH)