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OLAP vs. Data Mining - experimentelle Untersuchung auf der Basis eines Ausschnittes von MicroStrategy´s VMall für die Wissensgewinnung mit Skyon (eBook)

experimentelle Untersuchung auf der Basis eines Ausschnittes von MicroStrategy´s VMall für die Wissensgewinnung mit Skyon

Torsten Hildebrandt (Autor)

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2002 | 1. Auflage
42 Seiten
GRIN Verlag
978-3-638-13187-2 (ISBN)

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Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,2, Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig (Fachbereich Wirtschaftswissenschaften), Sprache: Deutsch, Abstract: Ein stetiges Wachstum der Datenbestände macht den Zugriff auf gewünschte Informationen bzw. auf in Datenbasen enthaltenes Wissen immer schwieriger. Traditionelle Methoden wie Tabellenkalkulation und ad hoc Datenbankabfragen sind den aktuellen und werden den zukünftigen Anforderungen an Datenanalyse nicht gewachsen sein.(1) Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung von Segmentierungsmöglichkeiten - bereits vorhandener Kundendaten - zur Neukundengewinnung mit Hilfe von OLAP und Data Mining. Dadurch soll dem virtuellen Unternehmen VMall die Möglichkeit eröffnet werden, gezielt Marketingaktionen durchzuführen und somit neue, umsatzkräftige Kunden zu werben. Dabei steht vor allem die Analyse mit Data Mining, im Speziellen mit dem Tool Skyon, im Vordergrund dieser Arbeit. Bei der Erstellung dieser Arbeit wurden der Aufbau und die Struktur eines Data Warehouse sowie das OLAP-Tool MicroStrategy7 als bekannt vorausgesetzt. Diese Gebiete wurden von der Beschreibung ausgenommen, da sie keinen Untersuchungsschwerpunkt der Arbeit darstellen. Beide Themen bilden jedoch die Grundlage und sollten dem Leser deshalb bekannt sein.

Erscheint lt. Verlag	3.7.2002
Verlagsort	München
Sprache	deutsch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik
Schlagworte	knowledge_discovery_in_databases_data_mining_olap_microstrategy_skyon_neuronale_netze_kohonen_som • Knowledge Discovery in Databases Data Mining OLAP MicroStrategy Skyon Neuronale Netze Kohonen SOM
ISBN-10	3-638-13187-4 / 3638131874
ISBN-13	978-3-638-13187-2 / 9783638131872

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