Data Mining und Verwendung von Vorhersagemodellen für Entscheidungsträger (TD-DM)

In diesem 1-tägigen Seminar werden anhand konkreter Beispiele die Kernkonzepte von Data Mining sowie der Entwicklung und Verwendung von Vorhersagemodellen erläutert.
Die Teilnehmer erhalten eine sehr effiziente Einführung in die Themen Data Mining und Vorhersagemodelle und können aufgrund der dargebotenen Inhalte ableiten, welche Voraussetzung zur erfolgreichen Einführung von Data Mining im eigenen Unternehmen notwendig sind. Darüber hinaus können die Teilnehmer abschätzen, welcher Nutzen durch die Verwendung von Data Mining und Vorhersagemodellen generiert werden kann.
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Zielgruppe
  • Entscheidungsträger, die einen fundierten Überblick über die Themen Data Mining und Vorhersagemodelle aus Managementsicht erhalten möchten.

Agenda
  • Einführung Data Mining und Behandlung typischer Fragestellungen
    Was ist Data Mining? Warum mache ich es? Was darf ich davon erwarten?
  • Der Data Mining-Prozess im Überblick
    Welche Phasen und welche Aktivitäten je Phase? Welche Standards gibt es?
  • Die Abbildung des Data Mining-Prozesses mit Tools
    Wie setzte ich einen Data Mining Prozess um? Welche Anbieter gibt es?
  • Weiterführende Diskussion von Nutzenpotentialen und Kosten anhand von Fallbeispielen
    Welchen Nutzen haben andere Unternehmen in verschiedenen Industrien durch die Einführung von Data Mining generiert?
  • Schaffung organisatorischer Voraussetzungen
    Welche Daten benötige ich? Allgemein zugängliche Datenquellen für spezielle Industriezweige/Fragestellungen? Welche Prozesse brauche ich im Unternehmen? Welche Rollen müssen geschaffen werden? Welches Wissen wird benötigt?
  • Fallbeispiel: Anhand eines konkreten Fallbeispiels können die Teilnehmer den gesamten Data Mining Prozess praktisch durcharbeiten.
    Datenanalyse-/aufbereitung, Modellerstellung, Modellbewertung, Modellverwendung