KURTER, C: Fuzzy-Logik für Data Mining im Customer Relations
Segmentierung ist eine der Hauptfunktionen von DataMining. Das ist der Grund, warum sich diese Arbeitauf die Clusteranalyse konzentriert, welchevermutlich die am meisten angewandte Methodologie fürKundenanalyse in CRM ist. Sie wird verwendet,...
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Segmentierung ist eine der Hauptfunktionen von DataMining. Das ist der Grund, warum sich diese Arbeitauf die Clusteranalyse konzentriert, welchevermutlich die am meisten angewandte Methodologie fürKundenanalyse in CRM ist. Sie wird verwendet, umunterschiedliche Kundentypen in verschiedenenSegmenten zu identifizieren. Die Kundengruppen könnendann mit besonders entworfenen Marketingstrategien,die auf ihren speziellen Eigenschaften basieren,angesprochen werden. Das Ziel der Arbeit ist,"Fuzzy-Theorie" als eine methodologische Annäherungfür Data Mining in CRM zu untersuchen und dannherauszustellen, ob Fuzzy-Clustering zurKundensegmentierung für CRM effektiv angewendetwerden kann. Der Vorteil der Fuzzy-Theorie ist, dassdie Ungewissheit, die aus der Komplexität der Datenresultiert, mit ihr effizienter als mittraditionellen Data Mining-Techniken behandelt wird.Um zu demonstrieren, wie die Fuzzy-Theorie in derPraxis funktionieren kann, wurde vom Autor einPrototyp implementiert. Die Arbeit eignet sichbesonders zum detaillierten Einstieg in dasThemengebiet "Fuzzy-Clustering" und richtet sichsomit an Studenten und alle Interessenten, die in derCRM-Branche tätig sind.
Autoren-Porträt von Cenk KURTER
Cenk Kurter: Diplomstudium der Wirtschaftsinformatik an derTechnischen Universität TU-Wien.
Bibliographische Angaben
- Autor: Cenk KURTER
- 2009, 344 Seiten, Masse: 15,4 x 22,2 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: VDM Verlag
- ISBN-10: 3639164172
- ISBN-13: 9783639164176
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