Web Log Mining als Instrument der Marketingforschung: ein systemgestaltender Ansatz für internetbasierte Märkte
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|---|---|
| Format: | Thesis Book |
| Language: | German |
| Published: |
Wiesbaden
Dt. Univ.-Verl.
2001
Wiesbaden Gabler |
| Edition: | 1. Aufl. |
| Series: | Gabler-Edition Wissenschaft : Informationsmanagement und Controlling
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| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
| Physical Description: | XXIX, 278 S. Ill., graph. Darst. |
| ISBN: | 3824473097 |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis XI
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis XV
Tabellenverzeichnis XIX
Symbolverzeichnis XXI
Abkürzungsverzeichnis XXIII
1 Einführung * 1
1.1 Motivation 1
1.2 Gang der Arbeit 4
2 Marketingforschung in internetbasierten Märkten 7
2.1 Grundlagen elektronischer Märkte 7
2.1.1 Definition und Eigenschaften elektronischer Märkte 7
2.1.2 Architekturmodell elektronischer Marktsysteme 14
2.2 Architektur internetbasierter Marktsysteme 23
2.2.1 Kommunikationsdienste des Internet 23
2.2.2 Architektur internetbasierter Marktapplikationen 27
2.3 Implikationen internetbasierter Marktsysteme für die Marketingforschung 30
2.3.1 Methodologische Grundlagen der Marketingforschung 30
2.3.2 Instrumente der Datenerhebung 34
2.3.2.1 Erfassung des erhebungstechnischen Instrumentariums 34
2.3.2.2 Instrumente zur indirekten Beobachtung des
Konsumentenverhaltens 39
2.3.2.3 Rechtliche und ethische Rahmenbedingungen 53
2.3.3 Instrumente der Datenanalyse 55
2.3.3.1 Ableitung eines generischen Architekturkonzepts 55
2.3.3.2 Deckungsgrad verfügbarer Datenanalysesysteme 58
3 Data Mining und Knowledge Discovery in Databases als innovative
Datenanal) sekonzepte 61
3.1 Begriffsdefinition und Abgrenzung 61
3.1.1 Positionsbestimmung Data Mining und Knowledge Discovery in
Databases 61
3.1.2 Definition des Data Mining 63
3.1.3 Definition des Knowledge Discovery in Databases (KDD) 65
3.1.4 Abgrenzung der Konzepte 67
3.2 Prozeßorientierte Darstellung des KDD Konzepts 70
3.2.1 Der KDD Prozeß 70
3.2.2 Selektion und Extraktion 73
3.2.3 Vorbereitung und Transformation 74
3.2.3.1 Datenbereinigung 74
3.2.3.2 Datencodierung 77
3.2.3.3 Transformation 79
XU Inhaltsverzeichnis
3.2.4 Mustererkennung 79
3.2.4.1 Konfiguration des Algorithmus 79
3.2.4.2 Anwendung des konfigurierten Algorithmus 81
3.2.5 Evaluation 87
3.2.6 Präsentation 91
3.2.7 Interpretation der Ergebnisse 93
3.3 Methoden des Data Mining 95
3.3.1 Systematisierung der Data Mining Methoden 95
3.3.2 Darstellung ausgewählter Data Mining Methoden 103
3.3.2.1 Assoziationsanalyse 103
3.3.2.2 Sequenzanalyse 107
3.3.2.3 Entscheidungsbauminduktion 109
3.3.2.4 Clusteranalyse 114
3.3.2.5 Künstliche Neuronale Netze 121
3.3.2.6 On Line Analytical Processing (OLAP) 125
3.4 Fazit 129
4 Web Log Mining als Datenanalysekonzept für internetbasierte Märkte 131
4.1 Abgrenzung und Begriffsdefinition 131
4.2 Prozeßorientierte Darstellung des WLM Konzepts 133
4.2.1 Datengenerierung 133
4.2.2 Selektion und Extraktion 134
4.2.3 Vorbereitung und Transformation 138
4.2.3.1 Bereinigung 138
4.2.3.2 Transaktionsableitung 138
4.2.3.3 Datencodierung 143
4.2.3.4 Transformation 145
4.2.4 Mustererkennung 146
4.2.4.1 Vorbemerkung 146
4.2.4.2 Assoziationsanalyse 146
4.2.4.3 Sequenzanalyse 149
4.2.4.4 Clusteranalyse 150
4.2.4.5 Entscheidungsbauminduktion 154
4.2.5 Evaluation 156
4.2.6 Präsentation 159
4.2.7 Interpretation 163
4.2.8 Fazit 163
4.3 Systemanalyse 164
4.3.1 Übersicht 164
4.3.2 Webminer 165
4.3.3 WebLogMiner 167
4.3.4 SpeedTracer 170
Inhaltsverzeichnis XIII
4.3.5 Web Utilization Miner 173
4.3.6 Ergebnisse der Systemanalyse 175
5 Entwicklung des WLM Systems AutoGen 177
5.1 Softwaretechnische Grundlagen 177
5.2 Anforderungsanalyse 179
5.3 Entwurf 182
5.3.1 Systemarchitektur 182
5.3.2 Systemkomponenten 184
5.3.2.1 Managementkomponenten 184
5.3.2.1.1 Konfigurationsdatenbank 184
5.3.2.1.2 Management Frontend 186
5.3.2.2 Komponenten des Web Log Warehouse 186
5.3.2.2.1 Monitor und Extraktor 186
5.3.2.2.2 Integrator 188
5.3.2.2.3 Web Log Warehouse Datenbank 190
5.3.2.3 Web Log Mining Komponenten 192
5.3.2.3.1 Web Log Mining Datenbank 192
5.3.2.3.2 Web Log Mining Server 196
5.3.2.3.3 Web Log Mining Frontend 199
5.4 Implementierung 201
5.4.1 Basistechnologien 201
5.4.1.1 Programmiersprachen und Entwicklungsumgebungen 201
5.4.1.2 Kommunikationsprotokolle 202
5.4.1.3 Datenbanktechnologie 204
5.4.2 Mustererkennung 205
5.4.3 Komponentenverteilung 207
5.4.4 Systemablauf 209
6 Evaluation des AutoGen Systems 217
6.1 Datengrundlage 217
6.2 Parameterbelegung 218
6.3 Systemanwendung 222
6.3.1 Hypothesengenerierung 222
6.3.2 Hypothesenprüfung 232
6.3.3 Laufzeitverhalten 236
6.4 Zusammenfassende Beurteilung des AutoGen Systems 237
7 Zusammenfassung und Ausblick 241
Literaturverzeichnis 247
Abbildungsverzeichnis XV
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1: Struktur der Arbeit im Überblick 5
Abb. 2: Phasen der Markttransaktion 7
Abb. 3: Typen elektronischer Märkte 12
Abb. 4: Kommunikationsmodell nach Shannon und Weaver 14
Abb. 5: OSI Referenzmodell 16
Abb. 6: Klassifikation von Marktdiensten 18
Abb. 7: Client/Server Modell als Strukturierungsrahmen für Marktapplikationen 21
Abb. 8: Architekturmodell elektronischer Marktsysteme 22
Abb. 9: Client/Server Modell des WWW 25
Abb. 10: Zusammenfassende Darstellung der TCP/IP Protokollfamilie 26
Abb. 11: Dokumentenzentrierte Architektur internetbasierter Marktapplikationen 28
Abb. 12: Java basierte Architektur internetbasierter Marktapplikationen 29
Abb. 13: Zusammenhang zwischen Marketingtheorie, Marketingentscheidung,
Marketingforschung und Marktverhalten 31
Abb. 14: Darstellung des Induktionsprinzips 33
Abb. 15: Darstellung des Induktionsproblems 33
Abb. 16: Beobachtungsformen in internetbasierten Märkten 37
Abb. 17: Konzept der serverbasierten Protokollaufzeichnung 40
Abb. 18: Auszug eines typischen Zugriffsprotokolls im CLF Format 41
Abb. 19: Attribute der Protokolldateien 41
Abb. 20: Stern Schema der Protokolldaten 46
Abb. 21: Einsatz eines Proxy Server zum Zwischenspeichern von Ressourcen 49
Abb. 22: Generisches Architekturkonzept eines Datenanalysesystems zur
Marketingforschung 56
Abb. 23: Abgrenzung von Data Mining und KDD 70
Abb. 24: Grafische Darstellung des KDD Prozesses 72
Abb. 25: Darstellung des Bottom Up und Top Down Verfahrens 82
Abb. 26: Darstellung eines Suchgrafen 83
Abb. 27: Darstellung der Suchgrafen für die erschöpfende und heuristische Suche 85
Abb. 28: Aufgaben der Musterevaluation 91
Abb. 29: Medientypen 91
Abb. 30: Klassifikationsverfahren des Data Mining 98
Abb. 31: Segmentierungsverfahren des Data Mining 100
Abb. 32: Darstellung der Sequenzanalyse 108
Abb. 33: Darstellung eines binären Entscheidungsbaums 110
Abb. 34: Überblick ausgewählter Cluster Verfahren 118
Abb. 35: Dendrogramm zur Darstellung der Clusterbildung 119
Abb. 36: Grundmodell eines künstlichen Neurons 122
Abb. 37: Aufbaueines Künstlichen Neuronalen Netzes 123
Abb. 38: Dimensionshierarchie mit multiplen Konsolidierungspfaden 127
Abb. 39: Grafische Darstellung der Dicing Technik 128
Abb. 40: Grafische Darstellung der Slicing Technik 128
Abb. 41: Taxonomie des Web Mining 131
Abb. 42: Web Log Mining Prozeß 133
Abb. 43: Verweisintegration komplementärer Informationsangebote 148
XVI Abbildungsverzeichnis
Abb. 44: Navigationspfad einer Transaktion 149
Abb. 45: Erfassung der Grund und Interaktionsdaten als Segmentierungskriterien 152
Abb. 46: Segmentierungsbeispiel auf der Basis verhaltensorientierter und
technografischer Kriterien 153
Abb. 47: Kriterien zur Klassifikation von Transaktionen 155
Abb. 48: Klassifikation von Transaktionen nach dem Kriterium der Verweildauer 156
Abb. 49: Objektähnlichkeitssuche zur Musterevaluation 157
Abb. 50: Grafische Präsentationsformen für Assoziationsregeln 159
Abb. 51: Grafische Präsentation von Pfadmustern 160
Abb. 52: Grafische Präsentation von Segmenten mit dem Verfahren der parallelen
Koordinaten 161
Abb. 53: Grafische Präsentation eines Entscheidungsbaums durch Anwendung des
hyperbolischen Geometriemodells 162
Abb. 54: Prozeßmodell des Webminer Systems 165
Abb. 55: Prozeßmodell des Systems WebLogMiner 167
Abb. 56: Beispiel einer Anwendung der Dicing Technik (WebLogMiner) 169
Abb. 57: Prozeßmodell des SpeedTracer Systems 170
Abb. 58: Gruppenbericht von SpeedTracer 171
Abb. 59: Pfadbericht von SpeedTracer 172
Abb. 60: Benutzerbericht von SpeedTracer 172
Abb. 61: Prozeßmodell des Systems Web Utilization Miner 173
Abb. 62: MINT Abfrage (Web Utilization Miner) 174
Abb. 63: Visualisierung der entdeckten Pfadmuster (Web Utilization Miner) 175
Abb. 64: Anwendungsfalldiagramm des Systems AutoGen 179
Abb. 65: Komponentenarchitektur des Systems AutoGen 183
Abb. 66: ER Modell der Konfigurationsdatenbank 185
Abb. 67: Funktionen des Management Frontend 186
Abb. 68: Prozeßmodell des Monitors 187
Abb. 69: Prozeßmodell des Extraktors 188
Abb. 70: Prozeßmodell des Integrators 189
Abb. 71: ER Modell der WLW Datenbank 191
Abb. 72: ER Modell der Hypothesenbank 193
Abb. 73: ER Modell der Musterbank 195
Abb. 74: Prozeßmodell des WLM Server 198
Abb. 75: Funktionen des WLM Frontend 199
Abb. 76: Visualisierung der zeitlichen Entwicklung einer Hypothese
(Hypothesentrajektorie) 200
Abb. 77: RMI Schichtenmodell 203
Abb. 78: Plan Designer als interaktives Entwurfswerkzeug 206
Abb. 79: Komponentenverteilungsmodell von AutoGen 208
Abb. 80: Management Frontend von AutoGen 210
Abb. 81: E Mail Bericht 211
Abb. 82: Hauptmenü des WLM Frontend 211
Abb. 83: Präsentation der Musterbank 212
Abb. 84: Verwaltung der Hypothesenklassen 213
Abb. 85: Hypothesentransfer 213
Abb. 86: Präsentation der Hypothesenbank 214
Abbildungsverzeichnis XVII
Abb. 87: AutoGen Hypothesenbericht 215
Abb. 88: Veranstaltungsinformationssystem NightZap 217
Abb. 89: Häufigkeitsverteilung der Referenzdauer 219
Abb. 90: Regelanzahl für unterschiedliche Constraint Belegungen 221
Abb. 91: Exploration der Musterbank nach dem ersten Analysezyklus 223
Abb. 92: Anzahl der abgeleiteten Transaktionen und der entdeckten Regeln 224
Abb. 93: Browserbasierte Anzeige der Rubrik Top Ten 226
Abb. 94: Hierarchische Verbundbeziehung 226
Abb. 95: Zeitliche Entwicklung der hierarchischen Verbundbeziehung 227
Abb. 96: Transfer der Suchverhaltenshypothese in die Hypothesenbank 228
Abb. 97: Grafische Darstellung der informatorischen Verbundbeziehungen 229
Abb. 98: Zeitliche Entwicklung der Konfidenz der informatorischen
Verbundbeziehungen (Regeln 2 5) 230
Abb. 99: Zeitliche Entwicklung des Support der informatorischen
Verbundbeziehungen (Regeln 2 5) 231
Abb. 100: Transfer einer informatorischen Verbundbeziehung in die Hypothesenbank 232
Abb. 101: Trajektorieausschnitt der Suchverhaltenshypothese 233
Abb. 102: Zeitliche Entwicklung der Suchverhaltenshypothese 234
Abb. 103: Zeitliche Entwicklung der Konfidenz der Informationsverhaltenshypothesen... 234
Abb. 104: Zeitliche Entwicklung des Support der Informationsverhaltenshypothesen 235
Abb. 105: Analysedauer in Abhängigkeit von der Anzahl der Elementaroperationen 237
Abb. 106: Strukturmodell einer adaptiven Marktapplikation 245
Tabellenverzeichnis XIX
Tabellenverzeichnis
Tab. 1: Organisationstypen von Märkten 8
Tab. 2: Anwendungsorientierte Dienste und Protokolle des Internet 24
Tab. 3: Datenklassifikation des Database Marketing Konzepts 45
Tab. 4: Systematisierung der Attribute der Protokollkomponente anhand des
Paradigmas des Informationsverhaltens 47
Tab. 5: Semiotische Begriffsabgrenzung 68
Tab. 6: Phasen des KDD Prozesses 71
Tab. 7: Kombinationsmöglichkeiten beim Vergleich binärer Attribute 116
Tab. 8: Ausgewählte Ähnlichkeitsmaße für binäre Attribute 117
Tab. 9: Diskrepanzen zwischen transaktionsorientierter und
entscheidungsorientierter Datenverarbeitung 126
Tab. 10: Abruf grafischer Elemente 135
Tab. 11: Fehlerhafte HTTP Anforderung 135
Tab. 12: Rückübertragung von Daten an den WWW Server 136
Tab. 13: Aufspaltung zusammengesetzter Attribute in Einzelattribute 137
Tab. 14: Exemplarische Protokolldaten 140
Tab. 15: Transaktionsableitung auf der Basis der Browserdaten und Zeit (At1 ^ 30
Min.) 141
Tab. 16: Pfadanalytische Transaktionsableitung 142
Tab. 17: Verdichtung von Transaktionen 143
Tab. 18: Codierung der HTTP Anforderung 144
Tab. 19: Ermittlung der Referenzdauer 144
Tab. 20: Übersicht der Web Log Mining Systeme 164
Tab. 21: Dimensionen und Hierarchien des Systems WebLogMiner 168
Tab. 22: Ergebnisse der Systemanalyse 175
Tab. 23: Relationen der WLM Datenbank 196
Tab. 24: Methodenbank des Data Mining Systems K.wiz 206
Tab. 25: Rubriken von NightZap 218
Tab. 26: Werte der exponentiellen Verteilungsfunktion 220
Tab. 27: Verteilung der Regelgröße für unterschiedliche Constraint Belegungen 222
Tab. 28: Übersicht der entdeckten Zusammenhänge nach Häufigkeit 225
Tab. 29: Ergebnisse der Hypothesenprüfung 233
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