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Auf dem Gebiet von Data Mining und Machine Learning hat sich in den letzten Jahren ein reiches Ökosystem von teilweise sehr guter freier Software herausgebildet; manche dieser Community-getriebenen Projekte haben mittlerweile eine derartige Reife erreicht, dass sie es mit kommerzieller Software durchaus aufnehmen können und in manchen Firmen schon erfolgreich im Produktionseinsatz sind. Gerade in der Telekommunikation fallen enorme Datenmengen an, die mit derartiger Software erschließbar werden: etwa zur Einteilung von Kunden in Kundengruppen (Customer Segmentation), für Customer Relationship…mehr

Produktbeschreibung
Auf dem Gebiet von Data Mining und Machine Learning hat sich in den letzten Jahren ein reiches Ökosystem von teilweise sehr guter freier Software herausgebildet; manche dieser Community-getriebenen Projekte haben mittlerweile eine derartige Reife erreicht, dass sie es mit kommerzieller Software durchaus aufnehmen können und in manchen Firmen schon erfolgreich im Produktionseinsatz sind. Gerade in der Telekommunikation fallen enorme Datenmengen an, die mit derartiger Software erschließbar werden: etwa zur Einteilung von Kunden in Kundengruppen (Customer Segmentation), für Customer Relationship Management (CRM) - um neue Kunden zu gewinnen, aber auch - mittlerweile viel wichtiger - um Kunden zu halten und Kundenwechsel (Customer Churn) möglichst gering zu halten bzw. am besten zu vermeiden; weiters etwa auch zum Erkennen von Spam und vieles mehr. Diese Arbeit untersucht Kriterien für die freie Data-Mining-Software, die die Telekom-Operatoren für ihre Auswahl beachten müssen.
Autorenporträt
Mag. Stefan Geiger, MSc, wurde 1970 in Zell/Ziller geboren und studierte Mathematik an der Universität Innsbruck. Nach Tätigkeiten als Statistiker und als Webprogrammierer war er lange als ITK-Trainer und -Consultant tätig; danach unterrichtete er an einer Schule Mathematik und Naturwissenschaften. Derzeit arbeitet er als Programmierer in Wien.