Kurzbeschreibung:
Heutzutage fallen in Unternehmen, in Forschungsprojekten oder im Internet große Datenmengen an. Data Mining ermöglicht das automatisierte Auswerten solcher Datenbestände mit Hilfe unterschiedlicher Methoden. Ziel von Data Mining-Methoden ist das Aufspüren von Regelmäßigkeiten und Mustern. So lassen sich z.B. auf diese Weise Änderungen im Verhalten von Kunden oder Kundengruppen identifizieren und darauf basierend Geschäftsstrategien entsprechend korrigieren.
Aufgabenstellung:
Wissenschaftliche Darstellung und Diskussion aktueller Themenbeiträge (Zeitschriftenartikel) zu unterschiedlichen Data Mining-Methoden (z.B. Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen, Rough Sets, Ant-Systems, genetische Algorithmen und neuronale Netze). Ausgehend von dem zugewiesenen Themenbeitrag soll ergänzend ein Überblick über den Status-Quo des betreffenden Themenbereiches erarbeitet werden. Des Weiteren soll das betrachtete Verfahren anhand eines selbstkonzipierten Marketingszenarios erläutert und dargestellt werden.
Die Ergebnisse werden in einem Vortrag und einer schriftlichen Ausarbeitung präsentiert.
Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period | |
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one-time | Fr | 14-20 | T2-227 | 01.12.2006 | |
one-time | Fr | 14-20 | T2-227 | 08.12.2006 | |
one-time | Fr | 14-20 | T2-227 | 15.12.2006 |
Degree programme/academic programme | Validity | Variant | Subdivision | Status | Semester | LP | |
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Betriebswirtschaftslehre / Diplom | (Enrollment until SoSe 2005) | B1; B2; B5; WP01; WP08 | Wahlpflicht | 4 | HS | ||
Volkswirtschaftslehre / Diplom | (Enrollment until SoSe 2005) | V5; WP01; WP08; V3 | Wahlpflicht | 4 | HS |