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Methode zur Erschließung von Wissen aus Datenmustern in Supply-Chain-Datenbanken

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Methode zur Erschließung von Wissen aus Datenmustern in Supply-Chain-Datenbanken (Volumen 1) (Tienda española)

Anne Antonia Scheidler (Autor)

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Ein elementarer Schritt zur Beherrschbarkeit der Supply Chain ist die Identifikation von Wirkzusammenhängen, die sich in den logistischen Transaktionen spiegeln. Aufgrund der unüberschaubaren Datenmenge kann die Entdeckung von komplexen Wirkzusammenhängen nicht manuell erfolgen. Die Dissertationsschrift stellt eine Methode zur Entdeckung von Wissen, wie beispielsweise den Wirkzusammenhängen, vor und diskutiert die Berücksichtigung von Kontextwissen in den einzelnen Vorgehensmodellphasen. Ein Schwerpunkt der entwickelten
Methode ist die Integration einer modellbegleitenden Verifikation und Validierung in ein Vorgehensmodell der Wissensentdeckung. Durch einen neuartigen Einsatz der Simulation erweitert die Arbeit zudem die existierenden Verifikationsmöglichkeiten des Knowledge Discovery in Databases. Um einen Einsatz des Modells auch bei unzureichender Datenlage zu ermöglichen werden abschließend Konzepte des Data Farmings als Methodenelement eingeführt. Die praktische Anwendbarkeit der in dieser Arbeit entwickelten Methode wird anhand von Transaktionsdaten eines Elektronikkleingeräteherstellers sowie einem Data-Farming-Modell demonstriert.

ISBN-13 (Impresion) 9783736996144
ISBN-13 (E-Book) 9783736986145
Idioma Deutsch
Numero de paginas 262
Edicion 1.
Serie Schriftenreihe Fortschritte in der IT in Produktion und Logistik
Volumen 1
Lugar de publicacion Göttingen
Lugar de la disertacion Dortmund
Fecha de publicacion 06.09.2017
Clasificacion simple Tesis doctoral
Area Ingeniería mecánica y de proceso
Palabras claves Data Mining, Wissensentdeckung, Supply Chain, Datenbank, Verifikation, Validierung, Vorgehensmodell, Simulation, data Mining, knowledge discovery, supply chain, data base, verification, validation, procedure model, simulation