Projektgruppe Business Intelligence Applications and Evaluation ...

Projektgruppe Cuberunner
Jinengo - Fachkonzept
5.2 Data Mining
Die Generierung neuen Wissens aus der vorhandenen Datenbasis ist zentrales Ziel des Projekts. Diese
Aufgabe erfüllt das Data Mining. Es werden vier Data-Mining-Anwendungsfälle betrachtet: Eigenschaften
Raten, Newsletter & Reporting, Ökologische Alternativen, sowie Warnung vor ungewöhnlichem
Verhalten. Die Ergebnisse dieser Analyse, sollen das Wissen über den Endanwender vertiefen,
Verhaltensmuster aufdecken und mögliche Potentiale für ein nachhaltigeres Verhalten aufdecken.
5.2.1 Eigenschaften Raten
Nicht jeder Endanwender gibt alle Informationen über sich preis. Der Endanwender könnte entweder
vergessen, seine personenbezogenen Informationen im System zu hinterlegen oder entscheidet sich
aus Gründen der Privatsphäre und des Datenschutzes dagegen. Analyseergebnisse werden mit der
Menge an vorhandenem Wissen über den Nutzer besser bzw. schlechter, wenn zu viele Informationen
fehlen. Während Jinengo mit mehr Informationen besser planen kann, ist es für den Endanwender
ebenfalls vorteilhaft, wenn Jinengo viel über ihn weiß. Routen können besser auf die persönlichen
Ansprüchen zugeschnitten werden und Angebote personalisiert werden. Trotzdem ist es weder möglich
noch sinnvoll jede Information zu erzwingen. Data Mining bietet mithilfe von Ähnlichkeitsanalysen
die Möglichkeit, Eigenschaften des Users zu schätzen. Anhand ähnlicher Personen, die ein gesuchtes
Merkmal angegeben haben, kann das Merkmal für eine bestimmte Person mit einer gewissen
Wahrscheinlichkeit prognostiziert werden und somit der fehlende Wert ergänzt werden.
5.2.2 Newsletter & Reporting
Um den Endanwender möglichst individualisiert ansprechen zu können und den Erfolg von bspw.
Newsletterkampagnen zu erhöhen, werden die Endanwender in Gruppen mit ähnlichem Verhalten
oder Interessen unterteilt. Neben der Personalisierung von Newslettern ist so auch ein verfeinertes
internes Reporting möglich. Als Dimension können Cluster die Verhaltensstrukturen spezifischer Personengruppen
aufdecken und verbesserte Maßnahmen durch das Management ermöglichen.
Die Unterteilung in Gruppen erfolgt dabei auf zwei verschiedene Arten. Auf der einen Seite erfolgt
eine Unterteilung gemäß der persönlichen Attribute der Endanwender. Auf diese Weise lassen sich
ähnliche gesellschaftliche Gruppen identifizieren und direkt ansprechen. Auf der anderen Seite erfolgt
die Unterteilung nach dem Verhalten der Endanwender. Auf diese Weise lassen sich bspw. Gruppen
mit besonders hohem Interesse an nachhaltigen Produkten und Dienstleistungen identifizieren.
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