Authors: Tillmanns, Christoph
Title: Data Mining zur Unterstützung betrieblicher Entscheidungsprozesse
Other Titles: Data Mining for Supporting Operational Decision Processes
Language (ISO): de
Abstract: Data Mining ist als Anwendung von Algorithmen zur Ermittlung vonDatenmustern aus großen Datenbeständen bekannt. Diese Dissertationweitetdie in der Literatur zumeist rein technisch geführte Diskussion vonData-Mining-Verfahren auf deren betriebswirtschaftlicheAnwendungspotentiale aus. Sie untersucht die Unterstützungsmöglichkeitenbetrieblicher Entscheidungsprozesse durch Data-Mining-Verfahren.Zunächstwird ein formaler 'Baukasten' zur Entwicklung neuerData-Mining-Verfahreneingeführt, der die Gestaltungsmöglichkeiten von Data-Mining-Modelltypenund ?Suchverfahren sowie die Bewertung der Interessantheit vonökonomischenModellen umfasst. Aus der Betrachtung betriebswirtschaftlicherData-Mining-Anwendungen wird ein generelles Schema zur Unterstützung vonEntscheidungsprozessen per Data Mining abgeleitet. Der Modelltyp desEntscheidungsmodells wird genauer betrachtet und einData-Mining-Verfahrenzur Generierung von Entscheidungsmodellen entwickelt. Abschließend wirddasVerfahren an Testdaten evaluiert und auf eine Problemstellung zurSelektionvon Kunden für eine Direktmarketingaktion im Versicherungsmarktangewendet.
Subject Headings: Entscheidungsunterstützung
Interessantheit
Entscheidungsmodelle
Suchverfahren
URI: http://hdl.handle.net/2003/2898
http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-16077
Issue Date: 2003-11-07
Publisher: Universität Dortmund
Appears in Collections:Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik

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