Name: Data Mining im Business Development. Optimierungspotenziale und Empfehlungen für Maschinenbauunternehmen (en Alemán)
SKU: 59548082
Price: 42500.00 CLP
Availability: InStock
Author: Kajtazi, Lisander
ISBN: 9783346912350

portada Data Mining im Business Development. Optimierungspotenziale und Empfehlungen für Maschinenbauunternehmen (en Alemán)

Data Mining im Business Development. Optimierungspotenziale und Empfehlungen für Maschinenbauunternehmen (en Alemán)

Formato

Libro Físico

Autor

Lisander Kajtazi

Editorial

Grin Verlag

Idioma

Alemán

N° páginas

118

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

21x14.8x0.7 cm

Peso

0.16 kg.

ISBN13

9783346912350

Categorías

Lenguajes de programación y extensión/scripting: general

Data Mining im Business Development. Optimierungspotenziale und Empfehlungen für Maschinenbauunternehmen (en Alemán)

Lisander Kajtazi (Autor) · Grin Verlag · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Data Mining im Business Development. Optimierungspotenziale und Empfehlungen für Maschinenbauunternehmen (en Alemán)"

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Hochschule für angewandte Wissenschaften München (Betriebswirtschaftlehre), Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht den Einsatz von Data-Mining-Technologien im Bereich des Business Development, um die Fachbereiche eines Maschinenbauunternehmens zu optimieren. Die Arbeit zielt darauf ab, verschiedene Anwendungsfälle von Data Mining im Business Development zu identifizieren und zu analysieren. Data Mining bezieht sich auf die Analyse gro er Datenmengen, um Muster, Zusammenhänge und Erkenntnisse zu extrahieren. Die Nutzung dieser Technologie kann dazu beitragen, fundierte Entscheidungen im Business Development zu treffen und die Effizienz der Fachbereiche zu verbessern. Anhand eines konkreten Maschinenbauunternehmens als Fallbeispiel werden verschiedene Data-Mining-Ansätze untersucht, um deren Potenzial zur Optimierung der Fachbereiche zu bewerten. Dies kann beispielsweise die Anwendung von Clusteranalyse zur Segmentierung von Kunden, die Nutzung von prädiktiver Analyse zur Absatzprognose oder die Identifizierung von Mustern in Produktionsdaten zur Prozessoptimierung umfassen. Die Arbeit beinhaltet eine kritische Analyse der Anwendungsfälle, wobei Vor- und Nachteile, Herausforderungen und mögliche Lösungsansätze diskutiert werden. Dabei werden auch Aspekte wie Datenschutz und Datensicherheit berücksichtigt, da der Umgang mit sensiblen Unternehmensdaten eine wichtige Rolle spielt. Am Ende der Arbeit werden Empfehlungen für das Maschinenbauunternehmen und andere ähnliche Organisationen abgeleitet, um Data Mining effektiv im Business Development einzusetzen und die Fachbereiche erfolgreich zu optimieren. Insgesamt bietet diese Bachelorarbeit eine kritische Analyse der Anwendungsfälle von Data Mining-Technologien im Business Development und liefert praktische Einblicke für Unternehmen des Maschinenbaus oder andere Branchen, die diese fortschritt