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Marketing und Data Science. Analyse und Lösung von betrieblichen Problemen mit dem CRISP-DM-Vorgehensmodell

Título: Marketing und Data Science. Analyse und Lösung von betrieblichen Problemen mit dem CRISP-DM-Vorgehensmodell

Proyecto de Trabajo , 2021 , 26 Páginas , Calificación: 1

Autor:in: Jürgen Gangoly (Autor)

Economía de las empresas - Marketing en línea y fuera de línea
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In dieser Arbeit wird basierend auf der aktuellen Geschäftssituation eines fiktiven IT-Dienstleisters im Großraum Wien ein praxisnahes Konzept für die Analyse und Lösung von betrieblichen Problemstellungen erstellt. Basierend auf dem CRISP-DM-Vorgehensmodell werden die Bereiche Geschäftsbezugsanalyse, Datenexploration, Datenvorbearbeitung, Modellierung, Evaluierung und Bereitstellung betrachtet.

Extracto


Inhaltsverzeichnis

  • Einleitung
  • Konzept auf Basis des CRISP-DM-Vorgehensmodells
    • Geschäftsbezugsanalyse
    • Datenexploration
    • Datenvorbereitung
    • Modellierung
    • Evaluierung
    • Bereitstellung
    • Rolle des Marketings und der Kommunikation

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Projektarbeit zielt darauf ab, ein praxisnahes Konzept für die Analyse und Lösung betrieblicher Problemstellungen eines fiktiven IT-Dienstleisters im Großraum Wien zu entwickeln. Das Konzept basiert auf dem CRISP-DM-Vorgehensmodell und soll die im DBA-Studium behandelten Themen reflektieren und anhand eines fiktiven Praxisbeispiels anwenden.

  • Anwendung des CRISP-DM-Modells in einem realistischen Szenario
  • Analyse und Lösung betrieblicher Herausforderungen im IT-Bereich
  • Datenexploration und -vorbereitung
  • Entwicklung und Evaluierung von Datenmodellen
  • Integration von Marketing- und Kommunikationsaspekten

Zusammenfassung der Kapitel

Einleitung: Diese Einleitung beschreibt den Zweck der Projektarbeit: die Entwicklung eines praxisorientierten Konzepts zur Lösung von geschäftlichen Problemen eines fiktiven IT-Dienstleisters in Wien, basierend auf dem CRISP-DM-Modell. Sie erklärt die Verbindung zum DBA-Studium und den Fokus auf die Anwendung der im Studium erlernten Konzepte. Der Aufbau der Arbeit, gegliedert nach den Phasen des CRISP-DM-Modells, wird vorgestellt und die historische Entwicklung und die Struktur des CRISP-DM-Modells werden kurz erläutert.

Konzept auf Basis des CRISP-DM-Vorgehensmodells: Dieses Kapitel stellt das Kernstück der Arbeit dar und beschreibt die Anwendung des CRISP-DM-Modells auf das fiktive Unternehmen. Es wird detailliert auf die einzelnen Phasen des Modells (Geschäftsbezugsanalyse, Datenexploration, Datenvorbereitung, Modellierung, Evaluierung und Bereitstellung) eingegangen. Für jede Phase werden die spezifischen Schritte, Methoden und Überlegungen im Kontext des IT-Dienstleisters erläutert. Die Kapitel untersuchen, wie Daten gesammelt, aufbereitet, analysiert und in ein Modell integriert werden, um schließlich Lösungen für die identifizierten Probleme zu generieren. Das Kapitel betont die Bedeutung der kontinuierlichen Überwachung und Verbesserung des Prozesses.

Schlüsselwörter

CRISP-DM, Data Science, Datenanalyse, IT-Dienstleister, Geschäftsprozessmodellierung, Datenexploration, Datenvorbereitung, Modellierung, Evaluierung, Bereitstellung, Marketing, Kommunikation, Praxisbeispiel.

Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Projektarbeit: Praxisnahes Konzept zur Analyse und Lösung betrieblicher Problemstellungen eines fiktiven IT-Dienstleisters

Was ist das Thema der Projektarbeit?

Die Projektarbeit entwickelt ein praxisnahes Konzept zur Analyse und Lösung von geschäftlichen Problemen eines fiktiven IT-Dienstleisters im Großraum Wien. Das Konzept basiert auf dem CRISP-DM-Vorgehensmodell und reflektiert die im DBA-Studium behandelten Themen.

Welches Modell wird verwendet?

Die Arbeit basiert auf dem CRISP-DM-Vorgehensmodell (Cross-Industry Standard Process for Data Mining). Dieses Modell wird Schritt für Schritt angewendet, um die Problemstellungen des fiktiven IT-Dienstleisters zu lösen.

Welche Phasen des CRISP-DM-Modells werden behandelt?

Die Projektarbeit behandelt alle Phasen des CRISP-DM-Modells: Geschäftsbezugsanalyse, Datenexploration, Datenvorbereitung, Modellierung, Evaluierung und Bereitstellung. Für jede Phase werden spezifische Schritte, Methoden und Überlegungen im Kontext des IT-Dienstleisters erläutert.

Was ist der Fokus der Datenanalyse?

Der Fokus liegt auf der Anwendung von Data-Science-Methoden zur Analyse und Lösung betrieblicher Herausforderungen im IT-Bereich. Dies beinhaltet die Datenexploration, -vorbereitung, die Entwicklung und Evaluierung von Datenmodellen sowie die Integration von Marketing- und Kommunikationsaspekten.

Welche konkreten Themen werden in der Projektarbeit behandelt?

Die Arbeit behandelt die Anwendung des CRISP-DM-Modells in einem realistischen Szenario, die Analyse und Lösung betrieblicher Herausforderungen im IT-Bereich, Datenexploration und -vorbereitung, die Entwicklung und Evaluierung von Datenmodellen und die Integration von Marketing- und Kommunikationsaspekten.

Wie ist die Projektarbeit strukturiert?

Die Arbeit ist nach den Phasen des CRISP-DM-Modells gegliedert. Sie enthält eine Einleitung, die das Konzept erläutert, ein Kapitel zur detaillierten Anwendung des CRISP-DM-Modells, sowie eine Zusammenfassung der einzelnen Kapitel und Schlüsselwörter.

Welche Schlüsselwörter beschreiben die Projektarbeit?

Schlüsselwörter sind: CRISP-DM, Data Science, Datenanalyse, IT-Dienstleister, Geschäftsprozessmodellierung, Datenexploration, Datenvorbereitung, Modellierung, Evaluierung, Bereitstellung, Marketing, Kommunikation, Praxisbeispiel.

Für wen ist diese Projektarbeit relevant?

Diese Arbeit ist relevant für Studierende der Datenanalyse und des Business Analytics, sowie für Fachleute im IT-Bereich, die sich mit Datenanalyse und Geschäftsprozessmodellierung befassen.

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Detalles

Título
Marketing und Data Science. Analyse und Lösung von betrieblichen Problemen mit dem CRISP-DM-Vorgehensmodell
Curso
Marketing und Data Science
Calificación
1
Autor
Jürgen Gangoly (Autor)
Año de publicación
2021
Páginas
26
No. de catálogo
V1162879
ISBN (PDF)
9783346585967
ISBN (Libro)
9783346585974
Idioma
Alemán
Etiqueta
Marketing Data Science Geschäftsbezugsanalyse Datenexploration Datenmodellierung Kommunikation Gangoly Datenbereinigung CRISP-DM
Seguridad del producto
GRIN Publishing Ltd.
Citar trabajo
Jürgen Gangoly (Autor), 2021, Marketing und Data Science. Analyse und Lösung von betrieblichen Problemen mit dem CRISP-DM-Vorgehensmodell, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1162879
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