Einsatzmöglichkeiten von ausgewählten DATA MINING VERFAHREN im Bereich Financial Services
Diplomarbeit aus dem Jahr 1999 im Fachbereich BWL - Offline-Marketing und Online-Marketing, Note: 1,0, Universität Karlsruhe (TH) (Institut für Entscheidungstheorie und Unternehmensführung), Sprache: Deutsch, Abstract: Gezielte CRM Strategien zur Bestandskundenausschöpfung, Loyalisierung sowie Neukundengewinning im Marketing bedienen sich heutzutage etablierten Methoden des Data Mining bzw Knowledge Discovery in Databases. Der Autor beschreibt anhand von praktischen Beispielen der Banken- sowie Versicherungsbranche die Möglichkeiten und Einsatzszenarien. Anschaulich werden die Stärken sowie Limitationen von Verfahren beschrieben. Es wird mit dem Irrglauben aufgeräumt, man brauche einfach nur Datenmengen automatisch durch Analysemethoden durchlaufen zu lassen. Notwendige Vorüberlegungen betreffen die Formulierung des Business Problems sowie die adäquate Aufbereitung der Daten. Es wird zudem das breite Spektrum der unterschiedlichen Methodenansätze zu gerichteten bzw ungerichteten Verfahren vorgestellt und die Algorithmen erläutert. Eine ausgewogene Mischung aus konzeptionellen Betrachtungen mit praktischem Bezug geben dem Leser einen breiten Überblick mit genug Detailwissen.
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Diplomarbeit aus dem Jahr 1999 im Fachbereich BWL - Offline-Marketing und Online-Marketing, Note: 1,0, Universität Karlsruhe (TH) (Institut für Entscheidungstheorie und Unternehmensführung), Sprache: Deutsch, Abstract: Gezielte CRM Strategien zur Bestandskundenausschöpfung, Loyalisierung sowie Neukundengewinning im Marketing bedienen sich heutzutage etablierten Methoden des Data Mining bzw Knowledge Discovery in Databases. Der Autor beschreibt anhand von praktischen Beispielen der Banken- sowie Versicherungsbranche die Möglichkeiten und Einsatzszenarien. Anschaulich werden die Stärken sowie Limitationen von Verfahren beschrieben. Es wird mit dem Irrglauben aufgeräumt, man brauche einfach nur Datenmengen automatisch durch Analysemethoden durchlaufen zu lassen. Notwendige Vorüberlegungen betreffen die Formulierung des Business Problems sowie die adäquate Aufbereitung der Daten. Es wird zudem das breite Spektrum der unterschiedlichen Methodenansätze zu gerichteten bzw ungerichteten Verfahren vorgestellt und die Algorithmen erläutert. Eine ausgewogene Mischung aus konzeptionellen Betrachtungen mit praktischem Bezug geben dem Leser einen breiten Überblick mit genug Detailwissen.
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by Hans-Peter Neeb
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Diplomarbeit aus dem Jahr 1999 im Fachbereich BWL - Offline-Marketing und Online-Marketing, Note: 1,0, Universität Karlsruhe (TH) (Institut für Entscheidungstheorie und Unternehmensführung), Sprache: Deutsch, Abstract: Gezielte CRM Strategien zur Bestandskundenausschöpfung, Loyalisierung sowie Neukundengewinning im Marketing bedienen sich heutzutage etablierten Methoden des Data Mining bzw Knowledge Discovery in Databases. Der Autor beschreibt anhand von praktischen Beispielen der Banken- sowie Versicherungsbranche die Möglichkeiten und Einsatzszenarien. Anschaulich werden die Stärken sowie Limitationen von Verfahren beschrieben. Es wird mit dem Irrglauben aufgeräumt, man brauche einfach nur Datenmengen automatisch durch Analysemethoden durchlaufen zu lassen. Notwendige Vorüberlegungen betreffen die Formulierung des Business Problems sowie die adäquate Aufbereitung der Daten. Es wird zudem das breite Spektrum der unterschiedlichen Methodenansätze zu gerichteten bzw ungerichteten Verfahren vorgestellt und die Algorithmen erläutert. Eine ausgewogene Mischung aus konzeptionellen Betrachtungen mit praktischem Bezug geben dem Leser einen breiten Überblick mit genug Detailwissen.

Product Details

ISBN-13: 9783638143752
Publisher: GRIN Verlag GmbH
Publication date: 01/01/2002
Sold by: CIANDO
Format: eBook
Pages: 254
File size: 39 MB
Note: This product may take a few minutes to download.
Language: German
From the B&N Reads Blog

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