Analyse der Kundenabwanderung mit dem Classification And Regression Trees-Verfahren (eBook, PDF)
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Studienarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,7, Europäische Fachhochschule Brühl, Sprache: Deutsch, Abstract: Der Fokus der Untersuchung liegt auf einem häufig verwendeten Data Mining-Verfahren, dem Entscheidungsbaumverfahren. Das Hauptziel besteht darin, herauszufinden, wie Kundenabwanderung mithilfe des Algorithmus "Classification and Regression Trees" (CART) analysiert werden kann. Hierzu muss beantwortet werden, welche Schritte zur Wissensaufdeckung aus Daten nötig sind. Darüber hinaus muss erklärt werden, wie ein Entscheidungsbaum der Va...
Studienarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,7, Europäische Fachhochschule Brühl, Sprache: Deutsch, Abstract: Der Fokus der Untersuchung liegt auf einem häufig verwendeten Data Mining-Verfahren, dem Entscheidungsbaumverfahren. Das Hauptziel besteht darin, herauszufinden, wie Kundenabwanderung mithilfe des Algorithmus "Classification and Regression Trees" (CART) analysiert werden kann. Hierzu muss beantwortet werden, welche Schritte zur Wissensaufdeckung aus Daten nötig sind. Darüber hinaus muss erklärt werden, wie ein Entscheidungsbaum der Variante CART gestaltet wird. Heutzutage werden Data Mining-Verfahren im Kundenbeziehungsmanagement (englisch: Customer Relationship Management, CRM) verwendet, um in Kundendaten Muster zu finden, die einen Wettbewerbsvorteil für das Unternehmen bergen könnten. Computergestützte CRM-Tools speichern eine Reihe von Kundeninformationen, womit erste Abwanderungssignale eines Kunden frühzeitig erkannt werden können. Die Erkennung dieser Signale ist also der erste Schritt, um Kundenabwanderung durch Gegenmaßnahmen zu verhindern.
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