Data Mining – Suche nach verborgenen Mustern
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DM-Cup 2013 <strong>–</strong> Kaufprognose<br />
Ein Webshop beobachtet seine Besucher (überwiegend Frauen):<br />
Kauft sie oder kauft sie nicht?<br />
Trainingsdaten: 50.000 Sessions<br />
<strong>–</strong> Kundendaten: Alter, Adresscode, Zahlungsanzahl, Acountlebensdauer, Datum der<br />
letzten Bestellung, Score, ...<br />
<strong>–</strong> Session: Dauer der Session, Preisverlauf angesehener Artikel, Preise in den<br />
Warenkorb gelegter Artikel, Zustandsverlauf im Bestellprozess, ...<br />
Klasse:<br />
<strong>–</strong> Session endet mit Bestellung<br />
<strong>–</strong> Session endet ohne Bestellung<br />
Ziel: Automatisch während der Session Rabatte oder Up-Selling anbieten<br />
99 Teams, 77 Hochschulen, 24 Länder, 79 Lösungen<br />
Mehr dazu bei Ihren Kommilitonen im <strong>Data</strong> <strong>Mining</strong>-Projekt<br />
I. Boersch, FH Brandenburg, 22.05.2013<br />
KI - DM 26
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