Methoden und Instrumente

Question 1

Anwendungsfelder KDD

Answer 1

Database Marketing
RFM-Analyse
Cross Selling
Balanced Score Card

Question 2

KDD-Prozess

Answer 2

Ermittelt Zusammenhänge in Daten die über reine Aggregation und Wiedergabe hinausgehen.
Bildet ein Modell das Zusammenhänge abbildet.
Zusammenhänge sind valide, neuartig, potentiell nützlich und leicht verständlich

Prozess:
Vorbereitende Schritte -> DM -> Nachbereitende Schritte

Ziel: Muster in Datensätzen erkennen und explizit machen. Gewonnene Informationen müssen durch Erfahrung und Anwendungszusammenhänge angereichert werden um Status von Wissen zu erreichen und somit zur Entscheidungsfindung beitragen zu können.

Question 3

4 Grundaufgaben von KDD

Answer 3

1. Bildung von Gruppen
   * Anwendungsfall Clusteranalyse
2. Erklärung von Gruppen
   * Anwendungsfall Klassifizierungsverfahren
3. Erklärung von Zusammenhängen
   * Anwendungsfall Regressionsanalyse
4. Beschreibung von Zusammenhängen
   * Anwendungsfall Assoziationsanalyse

Question 4

KDD-Prozess nach Fayyad

9 Schritte

Answer 4

1. Problemdefinition
2. Auswahl der Daten
3. Bereinigung und Aufbereitung der Daten
4. Reduktion oder Projektion
5. Auswahl der Aufgabe (implizit. Methodengruppe)
6. Auswahl des Algorithmus
7. Data Mining
8. Interpretation
9. Verwendung

Question 5

Einordnung KDD in Managementkreislauf

Answer 5

KDD wird zum integralen Bestandteil der Informationsbeschaffung im Rahmen der Entscheidungsvorbereitung zu der auch die Alternativenbewertung zu zählen ist

KDD-Prozess ist nicht unabhängig sondern im Kontext des übergeordneten Managementprozesses (Kreislauf von Entscheidungsproblemen, Entscheidungsvorbereitung, Entscheidungen und Wirkungsanalyse) zu sehen.

KDD-Prozess unterstützt den Managementprozess besonders in der Entscheidungsvorbereitung und der Wirkungsanalyse

Question 6

Phase 1: Vorbereitende Schritte - Allgemein

Answer 6

Entscheidungsproblem (wohl (MDP) oder schlecht sturkturiert) ist Auslöser
# garbage in - garbage out
vorbereitende Schritte
Auswahl repräsentativer Daten für Grundgesamtheit
Datenqualitätsprobleme unschädlich machen
Daten aggregieren bis für Untersuchung erforderliche Granularität erreicht ist
Konstruktion abgeleiteter Variablen für mehr Aussagekraft
Entfernen von irrelevanten oder irreführenden Variablen
# Min. 2 Handlungsalternativen für ein Entscheidungsproblem
# 1. Phase von großer Bedeutung für gute Ergebnisse

Question 7

Entscheidungsprozess aus Führungssicht 6 Schritte

Answer 7

1. Soll-Ist-Vergleich daraus abgeleitet Problemstellung sowie Ursachenanalyse für Problem
2. Handlungsalternativen zusammengestellt, Günstige Alternativen werden untersucht.
3. Bewertung der Handlungsalternativen hinsichtlich Zielsetzung
4. Auswahl Alternative nach Analyse und Diskussion
5. Durchführung der Handlungsalternative
6. Analyse der Erkenntnisse, evtl. Ableitung neuer Entscheidungsprozesse

Question 8

Entscheidungsvariable

Answer 8

Festlegung durch Unternehmen möglich

Question 9

Projektplan für KDD

Answer 9

# Analyse und Beschreibung der Ressourcen
# Analyse der  Anforderungen
# Analyse der Beschränkungen
# Analyse der Risiken

Question 10

Auswahl der Daten

Answer 10

- Benötigte Daten
zuvor als relevant identifizierte Daten
- Problematik der Datenversorgung
* Technische
* Organisatorische
* Rechtliche
Datenquellen
* DWH
* Sonstige