Leseprobe
* Affiliatelinks/Werbelinks
Links auf reinlesen.de sind sogenannte Affiliate-Links. Wenn du auf so einen Affiliate-Link klickst und über diesen Link einkaufst, bekommt reinlesen.de von dem betreffenden Online-Shop oder Anbieter eine Provision. Für dich verändert sich der Preis nicht.
Data-Mining im Kontext des Prozessmanagements
David Lewenko
* Affiliatelinks/Werbelinks
Links auf reinlesen.de sind sogenannte Affiliate-Links. Wenn du auf so einen Affiliate-Link klickst und über diesen Link einkaufst, bekommt reinlesen.de von dem betreffenden Online-Shop oder Anbieter eine Provision. Für dich verändert sich der Preis nicht.
Sozialwissenschaften, Recht, Wirtschaft / Betriebswirtschaft
Beschreibung
Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich BWL - Unternehmensforschung, Operations Research, Note: 2.3, Hochschule Fresenius Idstein, Veranstaltung: Processmanagement, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit hat zur Aufgabe, ausgewählte Data-Mining-Prozessmodelle anhand ihrer Stärken und Schwächen im Sinne einer qualitativen Analyse zu vergleichen. Darauf aufbauend wird eine Empfehlung abgeleitet, welches Prozessmodell sich für den Gebrauch in Unternehmens-Kontext am besten eignet. Zu Beginn wird den Lesenden mit Kapitel 2 die wachsende Bedeutung von Daten als Ressource verdeutlicht. Im Anschluss daran werden die Grundlagen von Data-Mining und daraus abgeleitete Aufgaben ergründet (Kap. 3). Darauffolgend werden drei ausgewählte Data-Mining-Prozessmodelle und ihre Etappen beschrieben (Kap. 4). Letztlich folgt eine qualitative Analyse, die aus der Gegenüberstellung der einzelnen Phasen (Kap. 5. 1) und der Ergründung qualitativer Unterschiede (Kap. 5. 2) besteht.
Kundenbewertungen
Data Science, Process Management, Data Mining, Machine Learning