Evaluation von Data Mining Systemen fur das CRM

Inhaltlich unvernderte Neuauflage. Diese Studie beschreibt ein Verfahren zum experimentellen Vergleich von Data Mining Systemen. In der Vorbereitungsphase wird fr die Systeme ein einheitlicher Bezugsrahmen erstellt. Fragestellungen des Anwenders werden typisiert und die Evaluationsumgebung definiert. In der Planungsphase werden Experimente spezifiziert, mit denen Effektivitt, Effizienz und Skalierbarkeit der Data Mining Systeme getestet werden. Das Verfahren wird exemplarisch mit den Systemen Enterprise Miner (SAS), Clementine (SPSS) und Intelligent Miner (IBM) durchgefhrt. Konkrete Datenstze und Fragestellungen werden dem Customer Relationship Management in der Telekommunikationsbran che entnommen. Neben den Datenstzen des Anwenders werden Datenstze aus ffentlichen Quellen (z.B. aus der Literatur und aus Wettbewerben), sowie synthetisch generierte Daten mit bestimmten Eigenschaften (z.B. ein gewisser Anteil an fehlerhaften oder fehlenden Daten) verwendet. Es werden Experimente durchgefhrt, mit Aufgaben zur Abhngigkeitsuntersuchu ng (Assoziation- und Sequenzanalysen), zur Segmentierung (Clusteranalysen, Kohonen SOM) und zur Klassifikation/Vorhersage (Entscheidungsbume, Neuronale Netze, Logistische Regression). Die Ergebnisse der Experimente werden einem Bewertungsverfahren unterzogen und die Bewertungen zusammengefasst.