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Diese Diplomarbeit handelt von der IT-Benutzersegmentierung auf Basis der Marktsegmentierung. Das Ziel der Ausarbeitung ist die Ermittlung der optimalen Anzahl von Benutzersegmenten am Beispiel des Unternehmens HOERBIGER. Dabei ist es wichtig, durch die Anzahl der Segmente eine optimale Balance zwischen Wirtschaftlichkeit und Grad der Benutzeranforderungsabdeckung zu ermitteln. Diese Untersuchung beschäftigt sich sowohl mit einer theoretischen Abhandlung der Methoden und Verfahren der Marktsegmentierung, als auch mit der praxis relevanten Umsetzung mittels Interviews und statischen Methoden. Entsprechende Aussagen werden durch Recherchen, wie z.B. die Übereinstimmung mit aktuellen IT Trends, bewertet, um eine Schlussfolgerungen auf eine entsprechende Lösung zu erlangen. Die wissenschaftliche Betrachtung wird durch eine detaillierte statistische Analyse belegt und die Ergebnisse der Segmentierung werden entsprechend grafisch illustriert Abschließend gibt ein Vergleich mehrerer Analysen, mit unterschiedlich vielen Clustern, Aufschluss über die optimale Anzahl an Benutzersegmenten.
Clusteralgorithmen oder auch unüberwachte Lernverfahren sind eine wichtige Klasse von Verfahren des maschinellen Lernens mit numerischen bzw. nicht parametrischen Methoden.<br /> Die Bewertung der Ergebnisse dieser Verfahren ist meist jedoch dem Anwender überlassen und daher subjektiv. Damit sind die Vergleichbarkeit und die Optimierung solcher Verfahren recht schwierig.<br /> Im Rahmen der Diplomarbeit sollen Maße recherchiert werden, die dieses Problem beheben.<br /> Anschließend sollen Clusteralgorithmen implementiert und in Hinsicht auf diese Maßegetestet werden.<br />