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Betriebsstatistik - Coggle Diagram
Betriebsstatistik
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Data Mining
die automatische Erkennung von Datenmustern in großen Datenbanken, mit dem Ziel, Verhaltensvorhersagen für einzelne Kundengruppen zu machen
Unternehmen können Kundenunterschiede und Besonderheiten besser erkennen, Kunden in Gruppen aufteilen und sie mit maßgeschneiderten Aktionen des Marketings ansprechen
Anbieter können Veränderungen im Kaufverhalten oder Verhalten von Kundengruppen statistisch voraussagen und so z.B. schätzen, wann Kunden zu anderen Anbietern wechseln werden.
Anbieter können Maßnahmen frühzeitig planen, da Data Mining frühzeitige Hinweise über das künftige Verhalten von Kundengruppen liefert
Beispiel Data-Mining: Kunden mit Treueprämie bliebe Lieferanten zu 85% treu, andere nur zu 75% nach 20 Monaten
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statistische Maßzahlen
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Verhältniszahlen
Gliederungszahlen
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Unternehmen hat 120 Mitarbeiter, davon 40 Angestellte und 80 Arbeiter
Anteil der Angestellten = 40 / 120 = 33,3 %
Beziehungszahlen
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Versorgungsgrad = (2.034.089 / 5.482.000)*100 = 37,1 %
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Indexzahlen
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soll die durchschnittliche zeitliche Entwicklung einer Vielzahl von Merkmalswerten aufgezeigt werden
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Merkmale
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Typen
quantitativ (zahlenmäßig), z.B. Alter
qualitativ (artmäßig), z.B. Beruf
Begriffe
Merkmalsausprägung
zahlenmäßigen oder konkreten Wert des Merkmals, den ein bestimmtes Untersuchungsobjekt aufweist
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Ratioskalierte Merkmale
Sind intervallskalierte Merkmale mit natürlichem und nicht willkürlich gewähltem Nullpunkt (z.B. bei Kelvinskala)
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Merkmal
Eigenschaft eines Untersuchungsobjekts (z.B. Alter, Bezirk)
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