UID:
almahu_9949199985902882
Format:
324 S.
,
online resource.
Edition:
1st ed. 2001.
ISBN:
9783663013891
Content:
Neuronale Netze gehören zu den bedeutendsten Data Mining-Analysemethoden. Auf Grund der herausragenden Bedeutung des Faktors "Wissen" in der betriebswirtschaftlichen Praxis findet Data Mining - insbesondere bei Marketingfragestellungen - zunehmend Anwendung. In "Neuronale Netze im Marketing-Management" liefern erstmalig deutschsprachige Autoren einen Überblick zu: - Grundlagen des Data Mining mit Schwerpunkt Neuronale Netze, - Anwendungsfelder im Marketing-Management und - detaillierten Beschreibungen des Vorgehens in praktischen Data Mining-Projekten Die Herausgeber schaffen mit der an Entscheidungsträger gerichteten Darstellung ein grundlegendes Verständnis Neuronaler Netze und ihrer Potenziale. Interessenten sind Führungskräfte, Praktiker und Unternehmensberater im Marketingbereich sowie Dozenten und Studenten der Betriebswirtschaftslehre mit den Schwerpunkten Wirtschaftsinformatik und Marketing. Prof. Dr. Klaus-Peter Wiedmann ist Inhaber des Lehrstuhls Marketing II an der Universität Hannover. Dipl.-Ing. Frank Buckler ist wissenschaftlicher Projektmitarbeiter am Lehrstuhl Marketing II der Universität Hannover.
Note:
I. Grundlegung -- Data Mining - ein einfiihrender Überblick -- Neuronale Netze im Management -- II. Anwendungen: Beiträge aus der Praxis -- Web Mining: Effektives Marketing im Internet -- Bonitätsprüfung mit Neuronalen Netzen im Versandhandel -- Kundenbindung und Abwanderungsprävention: Einführung und Fallbeispiel -- Neuronale Netze zur Einkommensschätzung -- Wertschöpfung durch Customer Behavior Modeling -- Neuronale Netze zur Segmentierungsanalyse in der Automobilindustrie -- III. Anwendungen: Beiträge aus der Wissenschaft -- Zeitreihenanalyse mit Neuronalen Netzen -- Mediaplanung mit Neuronalen Netzen -- Neuronale Netze als Basis eines effizienten Zielkundenmanagements in der Finanzdienstleistungsbranche.
In:
Springer Nature eBook
Additional Edition:
Printed edition: ISBN 9783409116732
Language:
German
DOI:
10.1007/978-3-663-01389-1
URL:
https://doi.org/10.1007/978-3-663-01389-1
