Data Mining als Steuerungsansatz im Vertriebscontrolling


Diplomarbeit, 2007

50 Seiten, Note: 1,7


Leseprobe


Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1. Einleitung
1.1 Einführung in die Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit

2. Begriffliche Grundlagen und Definitionen
2.1 Vertriebscontrolling
2.1.1 Aufgaben des Vertriebscontrollings
2.1.2 Formen des Vertriebscontrollings
2.2 Data Mining
2.2.1 Historie und Einbindung in den KDD-Prozess
2.2.2 Abgrenzung zu verwandten Gebieten

3. Data Mining als Informations- und Steuerungsinstrument im Vertriebscontrolling
3.1 Methoden des Data Minings
3.1.1 Datenbeschreibung
3.1.2 Abhängigkeitsanalyse
3.1.3 Abweichungsanalyse
3.1.4 Segmentierung
3.1.5 Konzeptbeschreibung
3.1.6 Klassifikation
3.1.7 Wirkungsprognose
3.2 CRISP Data Mining Prozess - Prozess der Datenmustererkennung
3.2.1 Business Understanding
3.2.2 Data Understanding
3.2.3 Data Preparation
3.2.4 Modeling
3.2.5 Evaluation
3.2.6 Deployment

4. Einsatzmöglichkeit von Data Mining im Vertriebscontrolling am Beispiel der Firma Vorwerk Deutschland Stiftung & Co. KG

5. Zusammenfassung und Ausblick

Literaturverzeichnis

Ende der Leseprobe aus 50 Seiten

Details

Titel
Data Mining als Steuerungsansatz im Vertriebscontrolling
Hochschule
Bergische Universität Wuppertal
Note
1,7
Autor
Jahr
2007
Seiten
50
Katalognummer
V156639
ISBN (eBook)
9783640699148
ISBN (Buch)
9783640699285
Dateigröße
605 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Data Mining, Vertriebscontrolling, Controlling, Direktvertrieb, KDD-Prozess, Steuerungsinstrument, CRISP Data Mining Prozess, Prozess der Datenmustererkennung, Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, Deployment, Methoden des Data Minings
Arbeit zitieren
Nadine Hannemann (Autor:in), 2007, Data Mining als Steuerungsansatz im Vertriebscontrolling, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/156639

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