Marketingprognosen mit Backpropagation-Netzwerken unter Berücksichtigung von Erfahrungswissen:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
2002
|
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INHALTSVERZEICHNIS
DANKSAGUNG
ABBILD
INGSVERZEICHNIS
-----------------------------------------------------
-
_
VII
TABELLENVERZEICHNIS
-
.
JX
KAPITEL
1:
EINLEITUNG
1
1.1
MOTIVATION
.
2
1.2
Z
IEL
UND
I
NHALT
DER
A
RBEIT
.
5
KAPITEL
2:
MARKETING,
MARKTFORSCHUNG
UND
MARKETINGPROGNOSEN
_
7
2.1
Z
UM
M
ARKETINGVERST
A
NDNIS
.
8
2.2
M
ARKETING
UND
M
ARKTFORSCHUNG
.
13
2.3
D
ER
P
ROGNOSEBEGRIFF
.
17
2.3.1
PROGNOSEMODELLE
UND
-METHODEN
.18
2.3.2
ZUR
ANALYTISCHEN
ABSICHERUNG
DER
PROGNOSE
.
21
2
3.2
1
QUALITATIVE
PROGNOSEMETHODEN
.
22
2.3
2
2
QUANTITATIVE
PROGNOSEMETHODEN
.
23
2.3,3
ABHAENGIGKEITEN
DER
PROGNOSEVANABLEN
.24
2.3
3
1
ENTWICKLUNGSPROGNOSEN
.
25
2.3
3
2
WIRKUNGSPROGNOOEN
.
27
2.3.4
FRISTIGKEIT
VON
PROGNOSEN
.
28
2.3.5
DIE
PROGNOSEGUTE
.
29
2.4
G
EGENSTAND
VON
P
ROGNOSEN
DES
M
ARKETING
.33
2.4.1
MARKTPROGNOSEN
.35
2.4.2
ABSATZPROGNOSEN
.
36
2.4.3
MARKETINGPROGNOSEN
.
36
2.5
Z
USAMMENFASSUNG
.
38
KAPITEL
3:
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
UND
PROGNOSEN
_
41
3.1
G
ESCHICHTLICHER
H
INTERGRUND
.
43
3.2
G
RUNDLAGEN
.
45
3.2.1
DAS
BIOLOGISCHE
VORBILD.
.
46
INHALTSVERZEICHNIS
3.2.2
BEGRIFFE
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZE
.
46
3.2
2.1
DAS
KUENSTLICHE
NEURON
.
47
3
2.2.2
DIE
NETZWERKTOPOLOGIE
.
51
3.2.2.3
DAS
LEMVERFAHREN
.
52
3.2.2.3
1
ZUR
MATNXSCHREIBWEISE
.
55
3.2.23.2
DIE
LEMREGEL
VON
HEBB
.
56
3.2
2.3.3
DIE
DELTA-REGEL
.
56
3.2.2.3.4
DIE
BACKPROPAGATION-REGEL
.
57
3.2.2.4
INTERPRETATIONEN
NEURONALER
NETZE
.
58
3.3
E
IGENSCHAFTEN
KUENSTLICHER
NEURONALER
N
ETZE
.
60
3.4
D
ER
B
ACKPROPAGATION
-A
LGORITHMUS
.63
3.4.1
DIE
NETZWERKTOPOLOGIE
.
~
.
65
3.4.2
DASLEMVERFAHREN
.
66
3.4.2.1
PHASE:
FEEDFORWARD-BERECHNUNG
.
68
3
4.2
2
PHASE
BACKPROPAGATION
.
69
3.5
P
ROBLEME
DES
B
ACKPROPAGATION
-V
ERFAHRENS
.
73
3.6
M
ODIFIKATIONEN
DES
B
ACKPROPAGATION
-A
LGORITHMUS
.
80
3.6.1
DIE
DELTA-REGEL
MIT
MOMENTUMFAKTOR
.
80
3.6.2
WEIGHT-DECAY.
.
81
3.7
P
ROGNOSE
MIT
B
ACKPROPAGATION
-N
ETZEN
.82
3.7.1
DASPROGNOSEMODELL.
83
3.7.2
WAHL
DER
PARAMETERFUER
BACKPROPAGATION
.
84
3.8
Z
USAMMENFASSUNG
.86
KAPITEL
4:
FALLBASIERTES
SCHLIEREN
UND
NEURONALE NETZE
_
87
4.1
E
INFUEHRUNG
IN
DAS
FALLBASIERTE
S
CHWEBEN
.88
4.2
D
AS
P
ROZEBMODELL
NACH
A
AMODT
UND
P
LAZA
.
89
4.2.1
BEREITSTELLUNG
UND
AUSWAHL
VON
FAELLEN
.
91
4.2.2
AUFFINDEN
DER
RELEVANTEN
FAELLE
.
93
4
2
21
IDENTIFIKATION
DER
MERKMALE
.
94
4
2.2.2
UEBEREINSTIMMUNG
UND
SUCHE
.
95
4.2.2.3
FALLAUSWAHL
.
96
4.2.3
WIEDERVERWENDUNG
DER
FAELLE
.
97
4.2.3
1
KOPIE
.
97
4.2.3
2
FALLMODIFIKATION
.
.
.
98
4.2.4
AENDERUNG
DER
FAELLE
.
99
4.2.4
1
EVALUATION
.
99
4.2.4.2
KORREKTUR
.
100
4.2.5
UEBERNAHME
DES
FALLS
IN
DIE
FALLBASIS
.
101
4.2.5.1
MERKMALSEXTRAKTION
.
101
4.2.5.2FALLINDIZ ERUNG
.
102
4.2.5.3
FALLINTEGRATION
.
ICC
II
INHALTSVERZEICHNIS
4.3
F
ALLBASIERTES
S
CHLIE
SS
EN
UND
NEURONALE
N
ETZE
.
104
4.4
Z
USAMMENFASSUNG
.
105
KAPITEL
5:
KONZEPTION
FUER
PROGNOSEN
DES
MARKETING
MIT
BACKPRO
PAGATION-NETZWERKEN
AUF BASIS
VON ERFAHRUNGSWISSEN^.107
5.1
M
ARKETINGPROGNOSEN
FUER
DEN
D
IENSTLEISTUNGSSEKTOR
.
110
5.2
E
INFLUBFAKTOREN
EINER
P
ROGNOSE
DES
M
ARKETINGS
.
112
5.2.1
EXKURS:
KENNZAHLEN
UND
KENNZAHLENSYSTEME
.
113
5.2.2
BESTIMMUNG
DER
MARKTGROESSE
.
116
5.2.3
KRITERIEN
ZUR
MARKTABGRENZUNG.
.
116
5.2.3.1
GEOGRAPHISCHE
ASPEKTE
.
117
5.23.2
DEMOGRAPHISCHE
ASPEKTE
.
117
S.2.3.3
PSYCHOLOGISCHE
ASPEKTE
.
118
5.2.3
4
VERHALTENSONENTIERTE
ASPEKTE
.
119
5
2.3
5
ZUSAMMENFASSUNG
DER
SEGMENTIERUNGSKRITERIEN
.
120
5.2.4
MARKTINDIKATOREN
.
123
5.3
Z
EITREIHENANALYSE
AUF
B
ASIS
EINES
D
ATA
W
AREHOUSES
MIT
M
ETHODEN
DES
D
ATA
M
INING
.
124
5.3.1
GRUNDLAGEN
DES
DATA
WAREHOUSE-ANSATZES
.
124
5.3
1.1
QUELLDATEN
AUS
OPERATIVEN
UND
ANDEREN
SYSTEMEN
.
129
5.3.1.2
DER
EXTRAKTIONS-,
TRANSFORMATIONS
UND
LADE
PROZESS
.
130
5
3
1
2.1
EXTRAKTION
.
130
5.3.1.2.2
TRANSFORMATION
UND
INTEGRATION
.
131
5
3
1.2.3
LADEN
.
132
5
3
13
BASISDATENBANK
.
133
5.3
1
4
DATA
WAREHOUSE
.
134
5.3.1.5
DATENANALYSE
.
135
5.3
1.5
1
DATA
ACCESS
.
135
5.3
1.5.2
ONLINE
ANDYTICAL
PROCESSING
.
135
5.3
1
5
3
DATA
MINING
.
142
5.3.2
KNAWLEDGE
DISCOVERY
IN
DATABASES
.
142
5
3.2.1
METHODEN
DES
DATA
MINING
.
145
5.3
2
2
VORGEHENSWEISEN
DES
DATA
MINING
.
147
5
3
2
2.1
VALIDATION
DNVEN
DATA
MINING
.
147
5.3.2.2
2
DISCOVERY
DNVEN
DATA
MINING
.
148
5.3.3
DER
PROGNOSEPROZESS
.
148
5.3.3.1
DATENSAMMLUNG
.
149
5.3
3.2
DATENVORVERARBEITUNG
.
150
5
3
3.2.1
IDENTIFIZIERUNG
DER
MERKMALE
.
151
$.3.3.2
2
TRANSFORMATION
DER
DATEN
.
151
5.3.3.2.2.1
QUALITATIVE
DATEN
.
151
III
INHALTSVERZEICHNIS
53.3.2.2.2
SKALIERUNG
.
152
53.3.2.23
DATENGLAETTUNG
.
153
S.3.3.2.2.4
FEHLENDE
WERTE
.
153
5.3.3.2.2
5
ZEITREIHEN
.
154
5.3.3.2
3
BESTIMMEN
DER
TRAININGS
UND
VALIDIERUNGSMENGE
.
155
S.3.3.3
DATENREDUKTION
.
156
S.3.3.4
MODELLBILDUNG
UND
VORHERSAGE
.
157
5.3
3
5
LOESUNGSBEWERTUNG
.
158
5.4
F
ALLBASIERTES
S
CHLIEBEN
ZUR
U
NTERSTUETZUNG
DES
P
ROGNOSEPROZESSES
.
160
5.4.1
DAS
FALL-KONSTRUKT
.
160
5.4.1.1
PROBLEMBESCHREIBUNG
.
162
5
4.1.2
LOESUNGSBESCHREIBUNG
.
163
5
4,1.3
ERKLAERUNGSKOMPONENTE
EINES
FALLS
.
164
5.4
1.4
BEWERTUNGSKOMPONENTE
EINES
FALLS
.
164
5.4.2
DIE
WEITEREN
PROZESSSCHRITTE
DESFBS
.
164
5.4.2.1
BEREITSTELLUNG
UND
AUSWAHL
VON
FAELLEN
.
165
5.4
2
2
ANPASSUNG
UND
WIEDERVERWENDUNG
VON
FAELLEN
.
165
5
4.2
3
TEST
UND
KRITIK
.
166
5.4
2.4
BEWERTUNG
DER
FAELLE
UND
AKTUALISIERUNG
DER
FALLBASIS
.
166
5.5
Z
USAMMENFASSUNG
.
167
KAPITEL
6:
DIE
ERFAHRUNGSBASIERTE
MARKETINGPROGNOSE
MIT
BACKPROPAGATION-NETZWERKEN
---------------------------
169
6.1
D
IE
D
ATENBASIS
.
171
6.2
D
ER
P
ROZEOE
DER
M
ARKETINGPROGNOSE
AUF
B
ASIS
VON
E
RFAHRUNGSWISSEN
.
174
6.2.1
EINGLIEDERUNG
DES
FALLBASIERTEN
ANSATZES
IN
DEN
PROGNOSEPROZESS.
.
176
6.2.2
MENUESTEUERUNG
DES
KD-BASIERTEN
PROGNOSEPROZESSES.
.
179
6
2.2
1
DIALOG
ZUR
DATENSAMMLUNG
UND
ZUR
BESTIMMUNG
DES
PROGNOSEZIELS
.
181
6.2.2.2
DIALOG
ZUR
ERFASSUNG
DES
PRODUKTABSATZES
.
183
6
2
2
3
DIALOG
ZUR
ERFASSUNG
WEITERER
MERKMALE
.
184
6.2.2
4
DIALOG
ZUR
MODELLIERUNG
VON
BACKPROPAGATION
.
185
6
2
2
5
DIALOG
ZUR
BESTIMMUNG
WEITERER
PARAMETER
.
187
6.3
D
IE
T
ESTSTRATEGIE
.
189
6.3.1
TESTAUFBAU
.
189
6.3.1.1
BESTIMMEN
DER
DATENMENGE
.
190
6.3
1.2
BERUECKSICHTIGUNG
ZUSAETZLICHER
MERKMALE
.
.
190
6
3.1
3
TOPOLOGIE
UND
VEKTORKOMPOSITION
.
190
6.3.1.4
TRANSFORMATION
DER
MERKMALE
.
190
63.1.5
WAHL
DER
NETZWERK-TOPOLOGIE
.
190
63.1.6NETZWERKKONFIGURATION
.
191
6.3.2
TESTDURCHFUEHRUNG
UND
TESTERGEBNISSE
.
191
6.3.2.1
ERGEBNISSE
ZUR
BESTIMMUNG
DER
DATENMENGE
.
191
6
3
2
2
ERGEBNISSE
ZUR
BERUECKSICHTIGUNG
ZUSAETZLICHER
MERKMALE
.
192
IV
INHALTSVERZEICHNIS
6
3
2.3
ERGEBNISSE
ZUR
TOPOLOGIE
UND
VEKTORKOMPOSITION
.
192
6.3.2
3
1
KOMPOSITION
EINGABEVEKTOR
.
192
6.3.2.3.2
KOMPOSITION
AUSGABEVEKTOR
.
193
6.3.2
3.3
ZUSAMMENFASSUNG
.
193
6
3
2.4
ERGEBNISSE
ZUR
TRANSFORMATION
DER
MERKMALE
.
193
6.3.2.4.1
REELLWERTIGE
MERKMALS-TANSFORMATION
.
194
6
3
2
4.2
BINARE
UND
REELLWERTIGE
MERKMALS*TRANSFORMATION
.
194
6.3.2.4.3
HINZUNAHME
EINES
KLASSIFIKATIONSMERKMALS
FUER
DEN
PRODUKT-ABSATZ
.
194
6.3
2
4.4
ZUSAMMENFASSUNG
.
195
6
3
2
5
ERGEBNISSE
ZUR
WAHL
DER
NETZWERK-TOPOLOGIE
.
195
6.3
2
5.1
VARIATIONEN
DER
NEURONENANZAHL
EINER
VERDECKTEN
SCHICHT
.
195
6
3.2.5.2
HINZUNAHME
EINER
WEITEREN
VERDECKTEN
SCHICHT
.
196
6
3
2.5
3
ZUSAMMENFASSUNG
.
196
6
3.2
6
ERGEBNISSE
ZUR
NETZWERKKONFIGURATION
.
196
6.3.2.6.1
INITIALISIERUNG
DER
STARTGEWICHTE
.
196
6
3
2
6
2
MODIFIKATIONEN
DER
LEMRATE
.
197
6
3
2
6
3
WAHL
DER
TRAININGSZYKLEN
.
197
6
3
26
4
ZUSAMMENFASSUNG
.
197
6.3.3
ZUSAMMENFASSUNG
DER
TESTERGEBNISSE
.
198
6.4
ZUSAMMENFASSUNG
.
202
KAPITEL
7:
ZUSAMMENFASSUNGUNDAUSBLICK
_
203
7.1
Z
USAMMENFASSUNG
.
204
7.2
AUSBLICK
.
208
LITERAT!
TR
VERZEICHNIS
,.,.YY.YY
R
-
T
T
T
,
.
,
,,
_
711
ANHANG
A:
BRANCHENEINTEILUNGEN,
BRANCHENSPEZIFISCHE
UND
BRANCHENUEBERGREIFENDE
INFORMATIONEN
_
AL
ANHANG
B:
ZUR
MATRIXSCHREIBWEISE
BL
V |
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