Eignung von Verfahren der Mustererkennung im Process Mining:
Gespeichert in:
| Beteiligte Personen: | , |
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| Format: | Buch |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
Duisburg
Univ. Duisburg-Essen
2011
|
| Schriftenreihe: | Diskussionsbeiträge der Fakultät für Betriebswirtschaftslehre Mercator School of Management Universität Duisburg-Essen
374 |
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INHALTSVERZEICHNIS
ABBILDUNGSVERZEICHNIS III
TABELLENVERZEICHNIS III
ABKUERZUNGSVERZEICHNIS IV
1 EINFUEHRUNG 1
2 GRUNDLAGEN DES GESCHAEFTSPROZESSMANAGEMENTS 3
2.1 DEFINITIONEN 3
2.2 LEBENSZYKLUS DES GESCHAEFTSPROZESSMANAGEMENTS 4
2.2.1 PROZESSIDENTIFIKATION 4
2.2.2 PROZESSIMPLEMENTIERUNG 5
2.2.3 PROZESSSTEUERUNG UND CONTROLLING 6
2.2.4 KONTINUIERLICHE VERBESSERUNG 6
3 GRUNDLAGEN DES DATA MINING UND ANGEWENDETE VERFAHREN 9
3.1 DEFINITITORISCHE ABGRENZUNG DES DATA MINING 9
3.2 DATA-MINING-PROZESS 9
3.3 AUFGABENSTELLUNGEN UND DATA-MINING-VERFAHREN 11
3.3.1 AUFGABENSTELLUNGEN 12
3.3.1.1 ERSTELLUNG EINES KLASSIFIKATIONSMODELLS 12
3.3.1.2 ERSTELLUNG EINES REGRESSIONSMODELLS 13
3.3.1.3 BILDUNG VON CLUSTERN 13
3.3.1.4 ENTDECKUNG VON ABHAENGIGKEITEN 14
3.3.2 DATA-MINING-VERFAHREN 14
3.3.2.1 ENTSCHEIDUNGSBAUMVERFAHREN 14
3.3.2.2 KUENSTLICHE NEURONALE NETZE 17
3.3.2.3 CLUSTERVERFAHREN 19
3.3.2.4 ASSOZIATIONSANALYSE 21
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II
4 EINSATZ VON DATA-MINING-VERFAHREN IM PROCESS MINING 23
4.1 GRUNDLAGEN DES PROCESS MINING 23
4.2 BEZIEHUNG ZWISCHEN DATA MINING UND PROCESS MINING 27
4.3 EIGNUNG DER VERFAHREN DES DATA MINING IM PROCESS MINING 27
4.3.1 KRITERIENAUSWAHL 27
4.3.2 EIGNUNG AUSGEWAEHLTER VERFAHREN DES DATA MINING 28
4.3.2.1 ENTSCHEIDUNGSBAUMVERFAHREN 28
4.3.2.2 KUENSTLICHE NEURONALE NETZE 30
4.3.2.3 CLUSTERVERFAHREN 31
4.3.2.4 ASSOZIATIONSANALYSE 33
4.3.3 ERGEBNISSE DES KRITERIENKATALOGS 35
4.4 KRITISCHE WUERDIGUNG 35
5 ZUSAMMENFASSUNG, FAZIT UND AUSBLICK 37
LITERATURVERZEICHNIS 39
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