Neuronale Netze im Management: eine Systematisierung aus der Sicht der Marketingforschung
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Hannover
Univ., Lehrstuhl für ABWL und Marketing II
1999
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| Schriftenreihe: | Schriftenreihe Marketing Management
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| Beschreibung: | 66 Bl. graph. Darst. |
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| adam_text | Wiedmann / Buckler Neuronale Netze im Management
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis II
Tabellenverzeichnis III
Abkürzungsverzeichnis IV
1. Einleitung 1
2. Grundlegung 3
2.1. Eigenschaften realer Managementprobleme 3
2.2. Grundüberlegung zu einem marketingorientierten
Informationsmanagementkonzept 5
2.2.1. Informationsmanagement im Kontext eines modernen Marketing 5
2.2.2. Marketingforschung und ihre Aufgaben 6
2.3. Neuronale Netze als Baustein eines modernen Informationsmanagement 9
2.3.1. Eigenschaften Künstlicher Neuronaler Netze 9
2.3.2 Anforderungen an den Einsatz Neuronaler Netze aus Sicht des
Management 12
3. Methodische Dimension - Neuronaler Netze 15
3.1. Was sind Neuronale Netze? 15
3.1.1. Das Multi-Layer-Perceptron als Beispiel eines Neuronalen Netzes 23
3.1.2. Vergleich mit herkömmlichen multivariaten Methoden 28
3.2. Vorgehen bei der Modellbildung mit Neuronalen Netzen 31
3.2.1. Vorbereitende Modellbildungsschritte 31
3.2.2. Auswahl eines geeigneten Verfahrens 35
3.3. Neuronale Netze im Lichte der Anforderungskriterien 39
4. Überblick der Anwendungsmöglichkeiten 41
4.1. Datenanalyse 42
4.2. Prognose Diagnose 44
4.3. Simulation 51
4.4. Optimierung 54
5. Einsatz Neuronaler Netze in der Zukunft 55
5.1. Forschungsbedarf auf methodischer Ebene 55
5.2. Forschungsbedarf auf Anwendungsebene 57
5.3. Organisatorische Implementierung 58
6. Schlussbemerkung 62
Literaturverzeichnis 63
I
Wiedmann / Buckler Neuronale Netze im Management
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: CORIM-Ansatz (Corporate Research and Intelligenz Management) _5
Abbildung 2: Bezugsrahmen zur Einordnung spezifischer Problemstellungen 7
Abbildung 3: Beziehungen der Eigenschaften Neuronaler Netze zu denen der
Problemstellungen 12
Abbildung 4: Das Modell eines Neurons 15
Abbildung 5: Einige Transferfunktionen von Neuronen in graphischer und
symbolischer Form. 17
Abbildung 6: Einige Beispiele von Topologien Neuronaler Netze 17
Abbildung 7: Die drei Grundarten von Lernproblemen 20
Abbildung 8: Ein Histogramm als Beispiel eines primitiven Dichteschätzers 21
Abbildung 9: Multi-Layer-Perceptron 22
Abbildung 10: Ausgabe von Neuronalen Netzen bei zwei Input-Variablen 23
Abbildung 11 Beispiel eines (nichtlinearen und interaktiven) Zusammenhangs 24
Abbildung 12: Fehlerfunktion des Backpropagation-Algorithmus 26
Abbildung 13 Underfitting, Fitting, Overfitting 26
Abbildung 14: Separierung zweier Klassen mit Hilfe verschiedener Verfahren 29
Abbildung 15: Beispieldaten können Vorwissen ersetzen 30
Abbildung 16: Modellbildungsprozess mit Neuronalen Netzen 31
Abbildung 17: Fehlermaße im Verlauf des Lernvorgangs 33
Abbildung 18: Methodenwahl je nach Zielkriterium 38
Abbildung 19: Zusammenhang zwischen Analyse, Prognose Diagnose und
Optimierung__ 41
Abbildung 20: Einfluss einer Variable mit und ohne Streuungsanalyse 44
Abbildung 21: Ein Neuro-Fuzzy-System zur Prognose des DAX 50
Abbildung 22: Eine Neuronalen Netzen zur Abverkaufsprognose 52
II
Wiedmann / Buckler Neuronale Netze im Management
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1: Kategorisierung Neuronaler Netze nach der Aufgabenstellung 18
Tabelle 2: Unterscheidung zwischen den wichtigsten drei Lernproblemen 19
Tabelle 3: Fehlermaße 35
Tabelle 4: Prognose als Regressionsproblem 46
Tabelle 5: Diagnose als Regressionsproblem 46
Tabelle 6: Diagnose als Klassifikationsproblem 47
Tabelle 7: Prognose als Klassifikationsproblem 47
III
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