Verfahren und Anwendungsfälle für Marketing, Vertrieb, Controlling und Kundenunterstützung Herausgegeben:Alpar, Paul; Bibel, Wolfgang; Niedereichholz, Joachim; Kruse, Rudolf
Verfahren und Anwendungsfälle für Marketing, Vertrieb, Controlling und Kundenunterstützung Herausgegeben:Alpar, Paul; Bibel, Wolfgang; Niedereichholz, Joachim; Kruse, Rudolf
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. Es geht beispielsweise um Kundensegmentierung, Bonitätsprüfung oder Werbeträgerplanung in Branchen wie Versandhandel, Versicherung, Einzelhandel oder Telekommunikation.
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. Es geht beispielsweise um Kundensegmentierung, Bonitätsprüfung oder Werbeträgerplanung in Branchen wie Versandhandel, Versicherung, Einzelhandel oder Telekommunikation.
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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.
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)
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