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Diplomarbeit aus dem Jahr 2003 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg (Wirtschafts- und Sozialwissenschaften), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Einleitung:
Entscheidungen sind ein Akt des menschlichen Verhaltens, bei denen eine Festlegung für eine unter mehreren Möglichkeiten stattfindet. Da bei diesen Handlungen die Berufung auf Traditionen oder Autoritäten oftmals nicht möglich ist, wurde schon früh auf verschiedenste Hilfsmittel zurückgegriffen. So ließ sich Julius Cäsar von einem Würfelergebnis leiten, General Wallenstein von einem Astrologen beraten oder es wurden Prognosen mit Hilfe von Glaskugeln, Spielkarten oder dem Stand der Sterne getroffen.
Unter wirtschaftlichen Gesichtspunkten sind Entscheidungen eine rationale Wahl zwischen mehreren Möglichkeiten, wobei der Entscheidungsprozess als tragendes Element der ökonomischen Tätigkeit herausgestellt wird. Gerade in diesem Umfeld wird die Entscheidungsfindung nun allerdings wissenschaftlich fundiert und mit weitreichenden Konsequenzen durch folgende Verfahren unterstützt: Analysemethoden wie Benchmarking, Lebenszyklus- oder Erfahrungskurvenkonzept und Prognoseverfahren wie die Delphi-Methode oder die Szenario-Technik. Allerdings sind die meisten dieser Verfahren i.d.R. auf spezielle Problemstellungen ausgerichtet. Ganzheitliche Lösungsansätze werden seit den 60er Jahren zur Unterstützung des Managements bereitgestellt. Mit Hilfe von Informationssystemen soll die Entscheidungsfindung verbessert werden. Häufig wechselnde Schlagworte wie z.B. Management Information System (MIS) oder Decision Support System (DSS) konnten allerdings noch keine durchschlagenden Erfolge erzielen. Seit Mitte der 90er Jahre wurden mit neuen konzeptionellen Ansätzen, die meist unter dem Oberbegriff Business Intelligence zusammengefasst werden, erfolgsversprechende Lösungen zum Aufbau entscheidungsorientierter Informationssysteme (EIS) etabliert. EIS setzen sich dabei aus Werkzeugen zur Selektion und Speicherung entscheidungsrelevanter Informationen (Data Warehouse) sowie zur entscheidungsunterstützenden Modellierung (OLAP-Tools) zusammen. Eine konsequente Umsetzung des Data Warehouse Gedanken führt zu immensen Datensammlungen, die, um die Archivierung nicht zum Selbstzweck werden zu lassen, dann auch ausgewertet werden sollen. An dieser Stelle setzt Data Mining an.
In Kapitel 2 werden die Grundzüge des Data Mining dargestellt, eine Verbindung zu Data Warehouse und OLAP gezogen und die Einsatzgebiete skizziert, in denen sich Data Mining durchgesetzt hat. In Kapitel 3 wird der erste wichtige Schritt, der vor der eigentlichen Modellierung stattfinden sollte, das Pre-Processing, erläutert. Die Modelle und die damit verbundenen Methodiken der Data Mining-Verfahren werden in Kapitel 4 vorgestellt. Stets wird eine Verbindung zum SAS® Enterprise Miner gesucht und so eine Anpassung der dort verankerten Möglichkeiten an die Theorie vorgenommen. Die Vorgehensweise der Modellbewertung und die dafür existierenden Kriterien werden in Kapitel 5 dargestellt. Die praktische Umsetzung der Data Mining-Modelle wird anhand verschiedener Fallstudien im sechsten Kapitel gezeigt. Dafür werden die von der SAS® Institute Inc. erstellten Fälle bearbeitet. Diese Daten sind stark idealisiert, d.h. sofort analysierbar und deshalb sehr gut geeignet, um die einzelnen Schritte Pre-Processing, Modellierung der einzelnen Verfahren und Modellbewertung durchzuführen.
Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis:
1.Einführung1
2.Data Mining3
2.1Definitionen und Erklärungen3
2.2Einführung in die wichtigsten Verfahren5
2.2.1Data Mining als interdisziplinäre Wissenschaft5
2.2.1.1Multivariate Analysemethoden6
2.2.1.1.1Regressionsanalyse6
2.2.1.1.2Clusteranalyse6
2.2.1.2Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen6
2.2.1.2.1E...
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Entscheidungen sind ein Akt des menschlichen Verhaltens, bei denen eine Festlegung für eine unter mehreren Möglichkeiten stattfindet. Da bei diesen Handlungen die Berufung auf Traditionen oder Autoritäten oftmals nicht möglich ist, wurde schon früh auf verschiedenste Hilfsmittel zurückgegriffen. So ließ sich Julius Cäsar von einem Würfelergebnis leiten, General Wallenstein von einem Astrologen beraten oder es wurden Prognosen mit Hilfe von Glaskugeln, Spielkarten oder dem Stand der Sterne getroffen.
Unter wirtschaftlichen Gesichtspunkten sind Entscheidungen eine rationale Wahl zwischen mehreren Möglichkeiten, wobei der Entscheidungsprozess als tragendes Element der ökonomischen Tätigkeit herausgestellt wird. Gerade in diesem Umfeld wird die Entscheidungsfindung nun allerdings wissenschaftlich fundiert und mit weitreichenden Konsequenzen durch folgende Verfahren unterstützt: Analysemethoden wie Benchmarking, Lebenszyklus- oder Erfahrungskurvenkonzept und Prognoseverfahren wie die Delphi-Methode oder die Szenario-Technik. Allerdings sind die meisten dieser Verfahren i.d.R. auf spezielle Problemstellungen ausgerichtet. Ganzheitliche Lösungsansätze werden seit den 60er Jahren zur Unterstützung des Managements bereitgestellt. Mit Hilfe von Informationssystemen soll die Entscheidungsfindung verbessert werden. Häufig wechselnde Schlagworte wie z.B. Management Information System (MIS) oder Decision Support System (DSS) konnten allerdings noch keine durchschlagenden Erfolge erzielen. Seit Mitte der 90er Jahre wurden mit neuen konzeptionellen Ansätzen, die meist unter dem Oberbegriff Business Intelligence zusammengefasst werden, erfolgsversprechende Lösungen zum Aufbau entscheidungsorientierter Informationssysteme (EIS) etabliert. EIS setzen sich dabei aus Werkzeugen zur Selektion und Speicherung entscheidungsrelevanter Informationen (Data Warehouse) sowie zur entscheidungsunterstützenden Modellierung (OLAP-Tools) zusammen. Eine konsequente Umsetzung des Data Warehouse Gedanken führt zu immensen Datensammlungen, die, um die Archivierung nicht zum Selbstzweck werden zu lassen, dann auch ausgewertet werden sollen. An dieser Stelle setzt Data Mining an.
In Kapitel 2 werden die Grundzüge des Data Mining dargestellt, eine Verbindung zu Data Warehouse und OLAP gezogen und die Einsatzgebiete skizziert, in denen sich Data Mining durchgesetzt hat. In Kapitel 3 wird der erste wichtige Schritt, der vor der eigentlichen Modellierung stattfinden sollte, das Pre-Processing, erläutert. Die Modelle und die damit verbundenen Methodiken der Data Mining-Verfahren werden in Kapitel 4 vorgestellt. Stets wird eine Verbindung zum SAS® Enterprise Miner gesucht und so eine Anpassung der dort verankerten Möglichkeiten an die Theorie vorgenommen. Die Vorgehensweise der Modellbewertung und die dafür existierenden Kriterien werden in Kapitel 5 dargestellt. Die praktische Umsetzung der Data Mining-Modelle wird anhand verschiedener Fallstudien im sechsten Kapitel gezeigt. Dafür werden die von der SAS® Institute Inc. erstellten Fälle bearbeitet. Diese Daten sind stark idealisiert, d.h. sofort analysierbar und deshalb sehr gut geeignet, um die einzelnen Schritte Pre-Processing, Modellierung der einzelnen Verfahren und Modellbewertung durchzuführen.
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1.Einführung1
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