Data-Mining im Kontext des Prozessmanagements (PDF)
Bewertung ausgewählter Data-Mining-Prozessmodelle
Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich BWL - Unternehmensforschung, Operations Research, Note: 2.3, Hochschule Fresenius Idstein, Veranstaltung: Processmanagement, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit hat zur Aufgabe, ausgewählte...
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Produktinformationen zu „Data-Mining im Kontext des Prozessmanagements (PDF)“
Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich BWL - Unternehmensforschung, Operations Research, Note: 2.3, Hochschule Fresenius Idstein, Veranstaltung: Processmanagement, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit hat zur Aufgabe, ausgewählte Data-Mining-Prozessmodelle anhand ihrer Stärken und Schwächen im Sinne einer qualitativen Analyse zu vergleichen. Darauf aufbauend wird eine Empfehlung abgeleitet, welches Prozessmodell sich für den Gebrauch in Unternehmens-Kontext am besten eignet. Zu Beginn wird den Lesenden mit Kapitel 2 die wachsende Bedeutung von Daten als Ressource verdeutlicht. Im Anschluss daran werden die Grundlagen von Data-Mining und daraus abgeleitete Aufgaben ergründet (Kap. 3). Darauffolgend werden drei ausgewählte Data-Mining-Prozessmodelle und ihre Etappen beschrieben (Kap. 4). Letztlich folgt eine qualitative Analyse, die aus der Gegenüberstellung der einzelnen Phasen (Kap. 5. 1) und der Ergründung qualitativer Unterschiede (Kap. 5. 2) besteht.
Bibliographische Angaben
- Autor: David Lewenko
- 2021, 1. Auflage, 20 Seiten, Deutsch
- Verlag: GRIN Verlag
- ISBN-10: 3346331520
- ISBN-13: 9783346331526
- Erscheinungsdatum: 19.01.2021
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 1.08 MB
- Ohne Kopierschutz
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