Autor(en): | Tillmanns, Christoph |
Titel: | Data Mining zur Unterstützung betrieblicher Entscheidungsprozesse |
Sonstige Titel: | Data Mining for Supporting Operational Decision Processes |
Sprache (ISO): | de |
Zusammenfassung: | 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. |
Schlagwörter: | Entscheidungsunterstützung Interessantheit Entscheidungsmodelle Suchverfahren |
URI: | http://hdl.handle.net/2003/2898 http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-16077 |
Erscheinungsdatum: | 2003-11-07 |
Provinienz: | Universität Dortmund |
Enthalten in den Sammlungen: | Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik |
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