In diesem Werk werden Konzepte erarbeitet, die zeigen, wie sich Data Mining zur Unterstützung von Marketing und Customer Relationship Management im Immobilien E-Business praktisch nutzen lässt. Dazu werden die prinzipiellen Verfahren und Effekte des Data Mining erörtert und anschliessend erarbeitet, wie sie sich im genannten praktischen Umfeld zulässigerweise effektiv nutzbar machen lassen.
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Die Analysen in dieser Arbeit zeigen, wie Produktreviews mittels Text Mining untersucht werden können und aus den erzeugten Daten ein Image von Produkten bzw. Marken bestimmt werden kann. Da sich immer mehr potenzielle Kunden im Internet über Produkte informieren, ist es für Marketingmanager, aber auch Produktmanager von grosser Wichtigkeit, zu erfahren, was und in welcher Art und Weise über die eigenen Produkte bzw. Marken im Internet gesprochen wird. Daher reicht eine reine Analyse der identifizierten Schlüsselwörter nicht aus; es muss ebenfalls das Sentiment betrachtet werden, um zu erfahren, ob die Produkteigenschaft positiv oder negativ aufgefasst wird.
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Das Ziel der Digital Intelligence bzw. datengetriebenen strategischen Frühaufklärung ist, die Zukunftsgestaltung auf Basis valider und fundierter digitaler Informationen mit vergleichsweise geringem Aufwand sowie enormer Zeit- und Kostenersparnis zu unterstützen. Hilfe bieten innovative Technologien der (halb)automatischen Sprach- und Datenverarbeitung wie zum Beispiel das Information Retrieval, das (Temporal) Data, Text und Web Mining, die Informationsvisualisierung, konzeptuelle Strukturen sowie die Informetrie. Sie ermöglichen es, Schlüsselthemen und latente Zusammenhänge aus einer nicht überschaubaren, verteilten und inhomogenen Datenmenge wie Patenten, wissenschaftlichen Publikationen, Pressedokumenten oder Webinhalten rechtzeitig zu erkennen und schnell sowie zielgerichtet bereitzustellen. Die Digital Intelligence macht somit intuitiv erahnte Muster und Entwicklungen explizit und messbar.
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Innerhalb der letzten Jahre stieg die Anzahl der im Unternehmen gesammelten Informationen stark an. Dies ist ein Resultat der zunehmenden Komplexität und der schnellen Veränderungen in der heutigen Marktwirtschaft. Aus diesem Grund versuchen Unternehmen durch intensive Informationsgewinnung und Verarbeitung einen Wettbewerbsvorteil zu erreichen. Jedoch stellte sich alsbald heraus, dass das reine Sammeln, Bereitstellen und Archivieren von Daten nur mässigen Erfolg hatte. Somit wurden Möglichkeiten gesucht, diese Flut von Informationen zu filtern und nach vorgegebenen Kriterien auszuwerten. In den letzten zehn Jahren haben sich dafür Techniken wie Online Analytical Processing und Data Mining entwickelt. Um diese Möglichkeiten sinnvoll und effektiv zu nutzen, müssen die verwendeten Datensätze frei von Fehlern sein. Allerdings passieren bei der Erfassung dieser Daten regelmässig Fehler.
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