Data Mining zur Unterstützung betrieblicher Entscheidungsprozesse

Tillmanns, Christoph

Data Mining zur Unterstützung betrieblicher Entscheidungsprozesse

dc.contributor.advisor	Lackes, Richard	de
dc.contributor.author	Tillmanns, Christoph	de
dc.contributor.referee	Jehle, Egon	de
dc.date.accepted	2003
dc.date.accessioned	2004-12-06T14:46:57Z
dc.date.available	2004-12-06T14:46:57Z
dc.date.created	2003-11-05	de
dc.date.issued	2003-11-07	de
dc.description.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.	de
dc.format.extent	2266681 bytes
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2003/2898
dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-16077
dc.language.iso	de	de
dc.publisher	Universität Dortmund	de
dc.subject	Entscheidungsunterstützung	de
dc.subject	Interessantheit	de
dc.subject	Entscheidungsmodelle	de
dc.subject	Suchverfahren	de
dc.subject.ddc	330	de
dc.title	Data Mining zur Unterstützung betrieblicher Entscheidungsprozesse	de
dc.title.alternative	Data Mining for Supporting Operational Decision Processes	en
dc.type	Text	de
dc.type.publicationtype	doctoralThesis	de
dcterms.accessRights	open access

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Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik