Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Thema Datenanalyse und dem CRISP-DM-Modell, dargestellt am Beispiel eines IT-Dienstleistungsunternehmens. Sie führt durch eine Data-Science-Projektplanung, von der Identifikation geschäftskritischer Probleme bis zur Entwicklung und Implementierung effektiver Lösungen. Dabei wird eruiert, wie man Geschäftsziele definiert, Daten versteht und vorbereitet und wie man Modelle bewertet und bereitstellt, um spürbare Ergebnisse zu erzielen.
In der heutigen Ära der digitalen Transformation und zunehmender Technologieinnovationen spielen Daten eine zentrale Rolle bei der Gestaltung und Entwicklung von Organisationen. Die Fähigkeit, aus diese Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, hat sich zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil entwickelt. In den späten 1980er Jahren entstand als Reaktion auf die Herausforderungen umfangreicher Datenbestände die interdisziplinäre Forschungsrichtung "Knowledge Discovery in Databases" (KDD), heute besser bekannt als Data Mining. Diese Forschungsrichtung integriert Erkenntnisse aus verschiedene Disziplinen wie Statistik, Datenbanktechnologie, Visualisierung und Künstliche Intelligenz (KI).
Daten sind nicht nur Informationen, sondern bergen ein verborgenes Potenzial, das durch den Prozess des Data Mining erschlossen wird. Dieser Prozess wird durch maschinelles Lernen und fortschrittliche Algorithmen unterstützt und ermöglicht die Identifizierung von relevanten Informationen sowie die Generierung wertvoller Erkenntnisse. Die Nutzung dieser Erkenntnisse wird durch prädikative Analytik ermöglicht, die wiederum auf Geschäftswissen aufbaut.
Mit dem Aufkommen von Big Data hat sich die Datenlandschaft drastisch verändert. Data Mining hat sich als entscheidendes Instrument herauskristallisiert, um in diesem Umfeld verborgene Muster und Erkenntnisse zu extrahieren. Diese Entwicklung hat Auswirkungen auf Unternehmen, Regierungen, Finanzinstitute und den Alltag der Menschen.
Das CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) spielt in diesem Zusammenhang eine entscheidende Rolle als branchenübergreifendes Prozessmo-dell, das Organisationen bei der strukturierten und effizienten Durchführung von Data Mining Projekten unterstützt. Das CRISP-DM-Referenzmodell, besteht aus sechs Phasen: Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation und Deployment.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Das CRISP-DM-Modell als Analyse- und Lösungsansatz
- 2.1 Geschäftsverständnis
- 2.1.1 Bestimmung der Geschäftsziele
- 2.1.2 Bewertung der Situation im IT-Unternehmen
- 2.1.3 Festlegung der Datenanalyseziele
- 2.1.4 Erstellung eines Projektplans
- 2.2 Datenverständnis
- 2.2.1 Datensammlung
- 2.2.2 Datenbeschreibung
- 2.2.3 Datenexploration
- 2.2.4 Datenqualität überprüfen
- 2.3 Datenaufbereitungsphase
- 2.3.1 Datenauswahl und Datenbereinigung
- 2.3.2 Transformation und Integration der Daten im IT-Unternehmen
- 2.3.3 Datenformatierung
- 2.4 Modeling
- 2.4.1 Wahl der Modellierungstechnik
- 2.4.2 Generierung des Testdesigns
- 2.4.3 Modellkonstruktion
- 2.4.4 Modellbewertung
- 2.5 Evaluierung und Bereitstellung
- 2.6 Bereitstellung
- 2.6.1 Zusammenfassung
- 3 Marketing im Rahmen des Datenanalyseprojekts
- 3.1 Rolle des Marketings im Datenanalyseprojekt
- Schlussfolgerung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Zielsetzung dieser Arbeit besteht darin, die Ursachen für die Umsatzrückgänge eines Wiener IT-Unternehmens im Bereich PC-Verkauf und Supportdienstleistungen zu identifizieren und Lösungsansätze zu entwickeln. Dies geschieht anhand des CRISP-DM-Modells, einem branchenübergreifenden Prozessmodell für Data-Mining-Projekte.
- Anwendung des CRISP-DM-Modells in der Praxis
- Analyse interner und externer Datenquellen
- Identifizierung der Ursachen für Umsatzrückgänge
- Entwicklung von Lösungsansätzen für das IT-Unternehmen
- Bedeutung des Marketings im Kontext von Datenanalyse
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik des Data Mining und seiner Bedeutung in der heutigen datengetriebenen Welt ein. Es erläutert den historischen Kontext von Data Mining, seine Entwicklung und die Rolle von Big Data. Besonders wird die Bedeutung des CRISP-DM-Modells als strukturierter Ansatz für Data-Mining-Projekte hervorgehoben und seine sechs Phasen kurz vorgestellt. Der Kontext wird durch die Beschreibung der Aufgabenstellung eines Wiener IT-Unternehmens mit Umsatzproblemen gesetzt, für das im Rahmen dieser Arbeit eine Datenanalyse durchgeführt werden soll.
2 Das CRISP-DM-Modell als Analyse- und Lösungsansatz: Dieses Kapitel beschreibt detailliert die Anwendung des CRISP-DM-Modells zur Analyse der geschäftlichen Probleme des IT-Unternehmens. Es beginnt mit der Phase des "Geschäftsverständnisses", in der die Ziele des Projekts präzise definiert und die aktuelle Situation des Unternehmens bewertet wird. Die weiteren Phasen des Modells werden angedeutet, wobei die Kapitelüberschriften bereits die einzelnen Schritte (Datenverständnis, Datenaufbereitung, Modellierung, Evaluation und Bereitstellung) vorwegnehmen.
3 Marketing im Rahmen des Datenanalyseprojekts: Dieses Kapitel (nur der Titel ist gegeben, der Inhalt fehlt im Ausgangstext) würde voraussichtlich die Rolle des Marketings innerhalb des Datenanalyseprojekts beleuchten. Es könnte beispielsweise die Verwendung von Marketingdaten für die Analyse untersuchen oder strategische Marketingmaßnahmen zur Verbesserung der Umsatzsituation vorschlagen. Die fehlenden Details im Ausgangstext lassen keine detailliertere Zusammenfassung zu.
Schlüsselwörter
Data Mining, CRISP-DM-Modell, Datenanalyse, Geschäftsverständnis, Datenaufbereitung, Modellierung, Umsatzeinbußen, IT-Unternehmen, Marketing, Big Data, prädiktive Analytik.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zu: Datenanalyse eines Wiener IT-Unternehmens
Was ist das Thema der vorliegenden Arbeit?
Die Arbeit analysiert die Ursachen für Umsatzrückgänge eines Wiener IT-Unternehmens im Bereich PC-Verkauf und Supportdienstleistungen und entwickelt Lösungsansätze. Dies geschieht mithilfe des CRISP-DM-Modells.
Welches Modell wird zur Datenanalyse verwendet?
Das CRISP-DM-Modell (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) dient als strukturierter Rahmen für das Data-Mining-Projekt. Es wird in allen Phasen der Analyse angewendet.
Welche Phasen des CRISP-DM-Modells werden behandelt?
Die Arbeit behandelt alle sechs Phasen des CRISP-DM-Modells: Geschäftsverständnis, Datenverständnis, Datenaufbereitung, Modellierung, Evaluation und Bereitstellung. Jede Phase wird detailliert beschrieben, mit Unterpunkten, die die einzelnen Schritte innerhalb jeder Phase aufzeigen.
Was wird im Kapitel "Geschäftsverständnis" behandelt?
In diesem Kapitel werden die Geschäftsziele definiert, die Situation des IT-Unternehmens bewertet, die Datenanalyseziele festgelegt und ein Projektplan erstellt.
Was wird im Kapitel "Datenverständnis" behandelt?
Hier geht es um die Datensammlung, Datenbeschreibung, Datenexploration und die Überprüfung der Datenqualität.
Was beinhaltet die "Datenaufbereitungsphase"?
Diese Phase umfasst die Datenauswahl und -bereinigung, die Transformation und Integration der Daten sowie die Datenformatierung.
Was geschieht in der Modellierungsphase?
Die Modellierungsphase beinhaltet die Wahl der Modellierungstechnik, die Generierung des Testdesigns, die Modellkonstruktion und die Modellbewertung.
Welche Rolle spielt das Marketing in der Arbeit?
Ein eigenes Kapitel (mit noch fehlendem Inhalt im Ausgangstext) widmet sich der Rolle des Marketings im Datenanalyseprojekt. Es wird voraussichtlich die Verwendung von Marketingdaten für die Analyse und strategische Marketingmaßnahmen zur Umsatzsteigerung untersuchen.
Welche Datenquellen werden verwendet?
Die Arbeit analysiert sowohl interne als auch externe Datenquellen des IT-Unternehmens, um die Ursachen für die Umsatzrückgänge zu identifizieren.
Welche Schlussfolgerungen werden gezogen?
Die Arbeit identifiziert die Ursachen für die Umsatzrückgänge und entwickelt konkrete Lösungsansätze für das IT-Unternehmen. Die genauen Schlussfolgerungen sind dem vorliegenden Text nicht vollständig zu entnehmen.
Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit?
Schlüsselwörter sind: Data Mining, CRISP-DM-Modell, Datenanalyse, Geschäftsverständnis, Datenaufbereitung, Modellierung, Umsatzeinbußen, IT-Unternehmen, Marketing, Big Data, prädiktive Analytik.
Für wen ist diese Arbeit bestimmt?
Diese Arbeit ist für akademische Zwecke bestimmt und dient der Analyse von Themen im Bereich Datenanalyse und Business Intelligence.
- Citar trabajo
- Alexandra Dragos (Autor), 2024, Data-Science-Projektplanung. Datenanalyse und das CRISP-DM-Modell, dargestellt am Beispiel eines IT-Dienstleistungsunternehmens, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1441016
