Data Mining im Telekombereich unter Verwendung von freier Software
und Kriterien für eine Auswahl
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Auf dem Gebiet von Data Mining und Machine Learning hat sich in den letzten Jahren ein reiches Ökosystem von teilweise sehr guter freier Software herausgebildet; manche dieser Community-getriebenen Projekte haben mittlerweile eine derartige Reife erreicht, dass sie es mit kommerzieller Software durchaus aufnehmen können und in manchen Firmen schon erfolgreich im Produktionseinsatz sind. Gerade in der Telekommunikation fallen enorme Datenmengen an, die mit derartiger Software erschließbar werden: etwa zur Einteilung von Kunden in Kundengruppen (Customer Segmentation), für Customer Relations...
Auf dem Gebiet von Data Mining und Machine Learning hat sich in den letzten Jahren ein reiches Ökosystem von teilweise sehr guter freier Software herausgebildet; manche dieser Community-getriebenen Projekte haben mittlerweile eine derartige Reife erreicht, dass sie es mit kommerzieller Software durchaus aufnehmen können und in manchen Firmen schon erfolgreich im Produktionseinsatz sind. Gerade in der Telekommunikation fallen enorme Datenmengen an, die mit derartiger Software erschließbar werden: etwa zur Einteilung von Kunden in Kundengruppen (Customer Segmentation), für Customer Relationship Management (CRM) - um neue Kunden zu gewinnen, aber auch - mittlerweile viel wichtiger - um Kunden zu halten und Kundenwechsel (Customer Churn) möglichst gering zu halten bzw. am besten zu vermeiden; weiters etwa auch zum Erkennen von Spam und vieles mehr. Diese Arbeit untersucht Kriterien für die freie Data-Mining-Software, die die Telekom-Operatoren für ihre Auswahl beachten müssen.
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