Download Neuronale Netze im Marketing-Management: Praxisorientierte by Klaus-Peter Wiedmann, Frank Buckler PDF

By Klaus-Peter Wiedmann, Frank Buckler

Neuronale Netze gehören zu den bedeutendsten Data-Mining-Analysemethoden. Auf Grund der herausragenden Bedeutung des Faktors "Wissen" in der betriebswirtschaftlichen Praxis findet Data-Mining - insbesondere bei Marketingfragestellungen - zunehmend Anwendung.

In "Neuronale Netze im Marketing-Management" liefern erstmalig deutschsprachige Autoren einen Überblick zu:

- Grundlagen des information Mining mit Schwerpunkt Neuronale Netze,
- Anwendungsfeldern im Marketing-Management und
- Detaillierten Beschreibungen des Vorgehens in praktischen Data-Mining-Projekten.

Die Herausgeber schaffen mit der an Entscheidungsträger gerichteten Darstellung ein grundlegendes Verständnis Neuronaler Netze und ihrer Potenziale.

Die 2. Auflage wurde vollständig überarbeitet, um neue Verfahren aus der Methodenforschung wie u.a. die NEUSREL-Analyse erweitert und mit einem weiteren Praxisbeitrag ergänzt.

Interessenten sind Führungskräfte, Praktiker und Unternehmensberater im Marketingbereich sowie Dozenten und Studenten der Betriebswirtschaftslehre mit den Schwerpunkten Wirtschaftsinformatik und Marketing.

Prof. Dr. Klaus-Peter Wiedmann ist Inhaber des Lehrstuhls advertising II an der Universität Hannover.
Dr. Frank Buckler ist handling companion des technique & advertising INSTITUTE, Prof. Wiedmann + companions administration Consultants.

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Dieser Penalty-Term sorgt für eine optimale Komplexität des Neuronalen Netzes. In einer speziellen Form (Automatie Relevance Detection (ARD)) eliminiert der Penalty-Term automatisch alle unwichtigen Inputvariablen. • Nach der Bayes'schen Theorie kann die Plausibilität eines gelernten Neuronalen Netzes berechnet werden (die sogenannte "Evidenz"). Der Bayes'sche Ansatz lernt verschiedene Neuronale Netze verschiedener Größe an und verwendet nicht das plausibelste Netzwerk, sondern verwendet die Prognosen aller Netze gewichtet nach der Plausibilität der Netze.

Clusterung ist die Aufteilung von Beispieldaten in Gruppen gemäß ihrer "Ähnlichkeit" zueinander. In der Optimierung wird vor allem die Lage der Gruppen zueinander berücksichtigt. 11 Für Neuronale Netze zur Dependenzanalyse müssen Input- und Outputvariablen definiert werden. Je nach statistischen Eigenschaften der zu erklärenden Variable (auch Output genannt), muss das Lernverfahren des Neuronalen Netzes zur Dependenzanalyse entsprechend angepasst werden. 12 Hier unterscheidet man zwischen den zwei wichtigs- ronalen Netz, das eine Art Clustering durchfilhrt (indem man erklärende und zu erklärende Variablen nicht trennt) auch eine Art Dependenzanalyse durchfilhren.

3) Zum anderen kann durch Verwendung von Beispieldaten aus einem bestimmten Zeitraum ein temporär gültiger Zusammenhang nachgebildet werden. Somit ist man mit dem Neuronalen Netz nicht mehr gezwungen, nomothetisch6 vorzugehen. Dies ist besonders wichtig bei Problemen, bei denen das Identifizieren und Einbringen aller beeinflussenden Randbedingungen unmöglich scheint. Ein besonders plastisches Beispiel hierfür sind Finanzmarktprognosen, bei denen wir alle immer wieder miterleben, wie unvorhergesehene, neue politische Rahmenbedingungen die Gesetze der Märkte zu wandeln scheinen.

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