By Prof. Dr. Paul Alpar (auth.), Paul Alpar, Joachim Niedereichholz (eds.)
Die Herausgeber sind Professoren der Wirtschaftsinformatik an den Universitäten Mannheim und Marburg; neben den Herausgebern haben als weitere Autoren ehemalige Hochschul-Absolventen mitgewirkt, die nun als Entscheider und Praktiker in namhaften Firmen tätig sind.
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Anwendungsorientierte Wirtschaftsinfonnatik", Vieweg, Braunschweig, Wiesbaden 2000. Brachman, R. ]. : "Mining Business Databases", Communications of the ACM, Vol. 39 (11), Nov. 1996,42-48. ; Gluchowski, P. a. 1998, 301-320. Codd, E. F. & Associates: "Providing OLAP (On-line Analytical Processing) to User-Analysts - An IT-Mandate", Whitepaper, o. 1993. ; Mobasher, B. : "Web Mining: Information and Pattern Discovery on the World Wide Web, in Proceedings of the 91h IEEE Int. Conf. on Tools with Artificial Intelligence (ICTAl), Nov.
Ziel ist es, einen einfacheren Baum und damit allgemeineren Klassifikator zu erhalten. Einen empirischen Vergleich verschiedener Pruning-Strategien findet man bei Mingers (1989). ung im Versandhandel Verwendeter Datensatz Der fiir diese Studien verwendete Datensatz enthalt reale Kreditdaten aus dem Bereich der Bonitatspriifung eines graBen deutschen Versandhauses: Dort gehen taglich zwischen 50 000 und 130 000 Bestellungen bei einem Kundenstamm von 8 Millionen ein. Dabei miissen bis zu 8000 Neukunden pro Tag auf ihre Bonitat gepriift werden.
Bewertungsmonat ist der letzte Monat eines festgelegten zw6lfmonatigen Beobachtungszeitraumes. In einem anschlieBenden siebenmonatigen Performancezeitraum wurde die Entwicklung des Zahlungsverhaltens der Kunden beobachtet, beispieisweise Uberfalligkeiten und Inkasso. Daraus resultierte dann die Einstufung der Kunden in die Bonitatsklassen gut oder schlecht. Die erfassten Merkmale enthalten Angaben zu der Falligkeitsstruktur, den Buchungsvorgangen, wie etwa Einzahlungen, Retouren und Verweigerungen und verschiedenen 36 3 Verwendeter Datensatz Saldowerten.