Data Mining Fr Die Unternehmenspraxis: Entscheidungshilfen Und Fallstudien Mit Fhrenden Softwarelsungen

Das Buch richtet sich an Praktiker in Unternehmen, die sich mit der Analyse von großen Datenbeständen beschäftigen. Nach einem kurzen Theorieteil werden vier Fallstudien aus dem Customer Relationship Management eines Versandhändlers bearbeitet. Dabei wurden acht führende Softwarelösungen verwendet: der Intelligent Miner von IBM, der Enterprise Miner von SAS, Clementine von SPSS, Knowledge Studio von Angoss, der Delta Miner von Bissantz, der Business Miner von Business Object und die Data Engine von MIT. Im Rahmen der Fallstudien werden die Stärken und Schwächen der einzelnen Lösungen deutlich, und die methodisch-korrekte Vorgehensweise beim Data Mining wird aufgezeigt. Beides liefert wertvolle Entscheidungshilfen für die Auswahl von Standardsoftware zum Data Mining und für die praktische Datenanalyse. TOC:Modelle, Methoden und Werkzeuge: Ziele und Aufbau der Untersuchung.- Grundlagen.- Planung und Entscheidung mit Data-Mining-Unterstützung.- Methoden.- Funktionalität und Handling der Softwarelösungen. Fallstudien: Ausgangssituation und Datenbestand im Versandhandel.- Kundensegmentierung.- Erklärung regionaler Marketingerfolge zur Neukundengewinnung.- Prognose des Customer Lifetime Values.- Selektion von Kunden für eine Direktmarketingaktion.- Welche Softwarelösung für welche Entscheidung?- Fazit und Marktentwicklungen.