Extracto
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
- Citar trabajo
- Nadine Hannemann (Autor), 2007, Data Mining als Steuerungsansatz im Vertriebscontrolling, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/156639
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