Wie Unternehmen von Text Mining profitieren können. Verwendung von Verfahren des Text Mining zur Gewinnung relevanter Informationen aus Online-Bewertungen


Bachelorarbeit, 2021

95 Seiten, Note: 1,0


Inhaltsangabe oder Einleitung

Online-Bewertungen haben sich mit der rasanten Entwicklung der Internettechnologie zu einer wichtigen Informationsquelle entwickelt. Sie beeinflussen die Kaufentscheidungen von Käufern und die Herstellungs-, Vertriebs- und Marketingstrategien von Verkäufern. Da Online-Bewertungen als Haupttreiber für zukünftige Verkäufe angesehen werden, haben Unternehmen eine strategische Verantwortung, die Diskussionen der Verbraucher zu erfassen, zu überwachen und zu analysieren. Das Forschungsgebiet des Text Mining bietet in diesem Zusammenhang eine Reihe von Verfahren, die auf Textdaten angewendet werden können. Diese Arbeit gibt aus einer ganzheitlichen Perspektive einen detaillierten Einblick in die erforderlichen Prozessschritte und deren Herausforderungen, um die „Stimme des Kunden“ (engl. »Voice of the Customer«) in Online-Bewertungen zu erfassen.

Dabei folgt sie folgender Forschungsfrage: Wie können bestehende Verfahren des Text Mining kombiniert eingesetzt werden, sodass ein universelles System geschaffen werden kann, welches eingesetzt im E-Commerce-Markt aus Online-Bewertungen zu einem bestimmten Produkt oder einer bestimmten Dienstleistung eine Übersicht zu den wichtigsten Aspekten liefert, wobei überprüft werden kann, welche Aspekte in einem positiven und welche Aspekte in einem negativen Kontext besprochen wurden?

Der Autor legt den Schwerpunkt auf eine anwendungsorientierte Herangehensweise. Das Ziel besteht nicht darin, ein voll funktionsfähiges System zu entwickeln und zu beschreiben. Diese Vorgehensweise würde nur wenige Erkenntnisse liefern. Der Schwerpunkt liegt auf den praktischen Herausforderungen der relevanten Teilaufgaben, die zur Entwicklung eines solchen Systems notwendig sind. Im Zuge einer ganzheitlichen Betrachtung sollen ansatzweise Lösungsmöglichkeiten aufgezeigt werden, welche im praktischen Teil dieser Arbeit umgesetzt und evaluiert werden. Dieser Ansatz kann Unternehmen helfen, Potenziale und Schwächen einzelner Prozesse zu identifizieren.

Details

Titel
Wie Unternehmen von Text Mining profitieren können. Verwendung von Verfahren des Text Mining zur Gewinnung relevanter Informationen aus Online-Bewertungen
Hochschule
Hochschule Esslingen  (Informatik und Informationstechnik)
Note
1,0
Autor
Jahr
2021
Seiten
95
Katalognummer
V1267199
ISBN (Buch)
9783346730367
Sprache
Deutsch
Anmerkungen
Die Bachelorarbeit wurde mit dem Preis der Siemens AG für hervorragende Leistungen auf dem Gebiet der Informatik und Informationstechnik ausgezeichnet. Mit Academic Plus bietet GRIN ein eigenes Imprint für herausragende Abschlussarbeiten aus verschiedenen Fachbereichen. Alle Titel werden von der GRIN-Redaktion geprüft und ausgewählt. Unsere Autor:innen greifen in ihren Publikationen aktuelle Fragestellungen auf, die im Mittelpunkt gesellschaftlicher Diskussionen stehen. Sie liefern fundierte Informationen, präzise Analysen und konkrete Lösungsvorschläge für Wissenschaft und Forschung.
Schlagworte
Text Mining, Online-Bewertungen, Informationen, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Sentiment, Analyse, Aspekt, Extraktion, Voice of the Customer, Stimme des Kunden, Rezension, E-Commerce
Arbeit zitieren
Daniel Alexander Luther (Autor:in), 2021, Wie Unternehmen von Text Mining profitieren können. Verwendung von Verfahren des Text Mining zur Gewinnung relevanter Informationen aus Online-Bewertungen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1267199

Kommentare

  • Noch keine Kommentare.
Im eBook lesen
Titel: Wie Unternehmen von Text Mining profitieren können. Verwendung von Verfahren des Text Mining zur Gewinnung relevanter Informationen aus Online-Bewertungen



Ihre Arbeit hochladen

Ihre Hausarbeit / Abschlussarbeit:

- Publikation als eBook und Buch
- Hohes Honorar auf die Verkäufe
- Für Sie komplett kostenlos – mit ISBN
- Es dauert nur 5 Minuten
- Jede Arbeit findet Leser

Kostenlos Autor werden