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Text Mining - Versionsgeschichte
2024-03-29T00:55:09Z
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Salis.Matteo am 4. Dezember 2020 um 09:55 Uhr
2020-12-04T09:55:18Z
<p></p>
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<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 4. Dezember 2020, 10:55 Uhr</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l116">Zeile 116:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 116:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Kategorie:Data Analytics]]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Kategorie:Data Analytics]]</div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">[[Kategorie:Digital Controlling]]</ins></div></td></tr>
</table>
Salis.Matteo
https://wiki.hslu.ch/controlling/index.php?title=Text_Mining&diff=14748&oldid=prev
Salis.Matteo: /* Literaturverzeichnis */
2020-11-25T11:45:44Z
<p><span dir="auto"><span class="autocomment">Literaturverzeichnis</span></span></p>
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<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 25. November 2020, 12:45 Uhr</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l94">Zeile 94:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 94:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Anandarajan, M., Hill, C. & Nolan, T. (2019). [https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-95663-3.pdf Practical Text Analytics]. Cham: Springer.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Anandarajan, M., Hill, C. & Nolan, T. (2019). [https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-95663-3.pdf Practical Text Analytics]. Cham: Springer.</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Beckh, M. & Meier, M. (2000). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250117_download&client_id=hslu Text Mining]. Wirtschaftsinformatik, 42 (2), S. 165-167.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Beckh, M. & Meier, M. (2000). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250117_download&client_id=hslu Text Mining]. Wirtschaftsinformatik, 42 (2), S. 165-167.</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Bheme, W. & <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Muksch</del>, H. (1999). Auswahl und Klassifizierung externer Informationen zur Integration in einem Data Warehouse. Wirtschaftsinformatik, (41), S. 443 - 448.</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Bheme, W. & <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Mucksch</ins>, H. (1999). Auswahl und Klassifizierung externer Informationen zur Integration in einem Data Warehouse. Wirtschaftsinformatik, (41), S. 443 - 448.</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Coners, A., & Matthies, B. (2015). [https://elibrary.vahlen.de/10.15358/0935-0381-2015-11-658/textanalysen-im-controlling-jahrgang-27-2015-heft-11 Textanalyse im Controlling]. Vahlen: München</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Coners, A., & Matthies, B. (2015). [https://elibrary.vahlen.de/10.15358/0935-0381-2015-11-658/textanalysen-im-controlling-jahrgang-27-2015-heft-11 Textanalyse im Controlling]. Vahlen: München</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Gentsch, P. (2003). [https://link.springer.com/article/10.1007/BF03255737 Data Mining im Controlling - Methoden, Anwendungsfelder und Entwicklungsperspektiven]. Zeitschrift für Controlling & Management, 47 (2), S. 14 – 23.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Gentsch, P. (2003). [https://link.springer.com/article/10.1007/BF03255737 Data Mining im Controlling - Methoden, Anwendungsfelder und Entwicklungsperspektiven]. Zeitschrift für Controlling & Management, 47 (2), S. 14 – 23.</div></td></tr>
</table>
Salis.Matteo
https://wiki.hslu.ch/controlling/index.php?title=Text_Mining&diff=14747&oldid=prev
Salis.Matteo: /* Quellen */
2020-11-25T11:45:32Z
<p><span dir="auto"><span class="autocomment">Quellen</span></span></p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
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<tr class="diff-title" lang="de-x-formal">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 25. November 2020, 12:45 Uhr</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l94">Zeile 94:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 94:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Anandarajan, M., Hill, C. & Nolan, T. (2019). [https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-95663-3.pdf Practical Text Analytics]. Cham: Springer.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Anandarajan, M., Hill, C. & Nolan, T. (2019). [https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-95663-3.pdf Practical Text Analytics]. Cham: Springer.</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Beckh, M. & Meier, M. (2000). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250117_download&client_id=hslu Text Mining]. Wirtschaftsinformatik, 42 (2), S. 165-167.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Beckh, M. & Meier, M. (2000). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250117_download&client_id=hslu Text Mining]. Wirtschaftsinformatik, 42 (2), S. 165-167.</div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">* Bheme, W. & Muksch, H. (1999). Auswahl und Klassifizierung externer Informationen zur Integration in einem Data Warehouse. Wirtschaftsinformatik, (41), S. 443 - 448.</ins></div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Coners, A., & Matthies, B. (2015). [https://elibrary.vahlen.de/10.15358/0935-0381-2015-11-658/textanalysen-im-controlling-jahrgang-27-2015-heft-11 Textanalyse im Controlling]. Vahlen: München</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Coners, A., & Matthies, B. (2015). [https://elibrary.vahlen.de/10.15358/0935-0381-2015-11-658/textanalysen-im-controlling-jahrgang-27-2015-heft-11 Textanalyse im Controlling]. Vahlen: München</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Gentsch, P. (2003). [https://link.springer.com/article/10.1007/BF03255737 Data Mining im Controlling - Methoden, Anwendungsfelder und Entwicklungsperspektiven]. Zeitschrift für Controlling & Management, 47 (2), S. 14 – 23.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Gentsch, P. (2003). [https://link.springer.com/article/10.1007/BF03255737 Data Mining im Controlling - Methoden, Anwendungsfelder und Entwicklungsperspektiven]. Zeitschrift für Controlling & Management, 47 (2), S. 14 – 23.</div></td></tr>
</table>
Salis.Matteo
https://wiki.hslu.ch/controlling/index.php?title=Text_Mining&diff=14685&oldid=prev
Salis.Matteo am 28. Oktober 2020 um 15:09 Uhr
2020-10-28T15:09:06Z
<p></p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
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<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 28. Oktober 2020, 16:09 Uhr</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">Zeile 1:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 1:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>{{Geprueft|+}}</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>{{Geprueft|+}}</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Aufgrund der Digitalisierung hat der Bestand an Datenmengen, besser bekannt als [[Big Data]], enorm zugenommen. Dazu zählen auch unstrukturierte Datensätze wie zum Beispiel Lageberichte, Internetforen und Kundennachrichten. Text Mining bietet aufgrund von Algorithmen verschiedene Verfahren, um diese Daten zu analysieren (Kaiser, 2009, S. 91). Das Ziel dabei ist, einen Überblick über die Inhalte grosser Dokumentensammlungen zu erhalten und verborgene Gemeinsamkeiten zu identifizieren. Weiter erleichtert die Strukturierung eine schnellere Informationsaufnahme (Beckh & Meier, 2000, S. 165). Die grösste Herausforderung von Text Mining besteht darin, dass die in Textform vorhandenen <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Information </del>systematisch in einer Analyse ausgewertet werden können (Hippner & Rentzmann, 2006, S. 287).</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Aufgrund der Digitalisierung hat der Bestand an Datenmengen, besser bekannt als [[Big Data]], enorm zugenommen. Dazu zählen auch unstrukturierte Datensätze wie zum Beispiel Lageberichte, Internetforen und Kundennachrichten. Text Mining bietet aufgrund von Algorithmen verschiedene Verfahren, um diese Daten zu analysieren (Kaiser, 2009, S. 91). Das Ziel dabei ist, einen Überblick über die Inhalte grosser Dokumentensammlungen zu erhalten und verborgene Gemeinsamkeiten zu identifizieren. Weiter erleichtert die Strukturierung eine schnellere Informationsaufnahme (Beckh & Meier, 2000, S. 165). Die grösste Herausforderung von Text Mining besteht darin, dass die in Textform vorhandenen <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Informationen </ins>systematisch in einer Analyse ausgewertet werden können (Hippner & Rentzmann, 2006, S. 287).</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Im Bereich des Controllings tritt Text Mining zum Beispiel bei Vertriebs-, Innovations- und Marketingprozessen sowie in der Markt- und Konkurrenzanalyse auf (Coners & Matthies, 2015, S. 661). So können beispielsweise durch eine genaue Analyse der Datenmengen präzisere Absatz-Forecasts erstellt werden. Ebenfalls können aktuelle Markttrends früher erkannt und dadurch in die strategische Planung eines Unternehmens aufgenommen werden (Langmann, 2019, S. 5-6). </div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Im Bereich des Controllings tritt Text Mining zum Beispiel bei Vertriebs-, Innovations- und Marketingprozessen sowie in der Markt- und Konkurrenzanalyse auf (Coners & Matthies, 2015, S. 661). So können beispielsweise durch eine genaue Analyse der Datenmengen präzisere Absatz-Forecasts erstellt werden. Ebenfalls können aktuelle Markttrends früher erkannt und dadurch in die strategische Planung eines Unternehmens aufgenommen werden (Langmann, 2019, S. 5-6). </div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
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Salis.Matteo
https://wiki.hslu.ch/controlling/index.php?title=Text_Mining&diff=14684&oldid=prev
Salis.Matteo: /* Quellen */
2020-10-28T14:50:41Z
<p><span dir="auto"><span class="autocomment">Quellen</span></span></p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<tr class="diff-title" lang="de-x-formal">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 28. Oktober 2020, 15:50 Uhr</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l102">Zeile 102:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 102:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Manderscheid, K. (2019). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250073_download&client_id=hslu Text Mining]. In N. Baur, & J. Blasius, Handbuch Methoden der empirischen Sozialforschung (S. 1103-1116). Wiesbaden: Springer.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Manderscheid, K. (2019). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250073_download&client_id=hslu Text Mining]. In N. Baur, & J. Blasius, Handbuch Methoden der empirischen Sozialforschung (S. 1103-1116). Wiesbaden: Springer.</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Möhring, M., Schmidt, R., Härting, R.-C. & Heitmann, J. (2014). Neue Potenziale im Controlling durch die Verarbeitung von unstrukturierten Daten in Marketing und Vertrieb. In A. Klein (Hrsg.). Marketing- und Vertriebscontrolling (S. 229-246). München: Haufe-Lexware. </div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Möhring, M., Schmidt, R., Härting, R.-C. & Heitmann, J. (2014). Neue Potenziale im Controlling durch die Verarbeitung von unstrukturierten Daten in Marketing und Vertrieb. In A. Klein (Hrsg.). Marketing- und Vertriebscontrolling (S. 229-246). München: Haufe-Lexware. </div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">* Trevisan-Groddek, B., & Jakobs, E.-M. (2019). Linguistisches Text Mining - Neue Wege für die Marktforschung (S. 1-322). In Keller, B., Klein, H.-W. & Tuschl, St., [https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-658-25449-0.pdf Zukunft der Marktforschung]. Wiesbaden: Springer Gabler.</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*Walter, T. (2012). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250074_download&client_id=hslu Controlling von Kundenmeinungen durch Text Mining]. Controlling: 24 (12), S. 698-703.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*Walter, T. (2012). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250074_download&client_id=hslu Controlling von Kundenmeinungen durch Text Mining]. Controlling: 24 (12), S. 698-703.</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l109">Zeile 109:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 108:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Klass, E. (2019). [https://link.springer.com/article/10.1365/s35764-019-00178-6 Data Mining und Text Mining: kleine Unterschiede, grosse Wirkung.] Wirtschaftsinformatik & Management, S. 267-268.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Klass, E. (2019). [https://link.springer.com/article/10.1365/s35764-019-00178-6 Data Mining und Text Mining: kleine Unterschiede, grosse Wirkung.] Wirtschaftsinformatik & Management, S. 267-268.</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Thaler, T., Fettke, P. & Loos, P. (2013). [https://link.springer.com/article/10.1007/BF03340853 Process Mining – Fallstudie leginda.de]. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 50 (5), S. 56-65.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Thaler, T., Fettke, P. & Loos, P. (2013). [https://link.springer.com/article/10.1007/BF03340853 Process Mining – Fallstudie leginda.de]. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 50 (5), S. 56-65.</div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">* Trevisan-Groddek, B., & Jakobs, E.-M. (2019). Linguistisches Text Mining - Neue Wege für die Marktforschung (S. 1-322). In Keller, B., Klein, H.-W. & Tuschl, St., [https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-658-25449-0.pdf Zukunft der Marktforschung]. Wiesbaden: Springer Gabler.</ins></div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Willmes, Ch., Prof. Dr. Hess, T., & Gschmack, S. (2015). [https://elibrary.vahlen.de/10.15358/0935-0381-2015-4-5-256/die-bedeutung-von-big-data-im-controlling-jahrgang-27-2015-heft-4-5 Die Bedeutung von Big Data im Controlling. Controlling], S. 256-262.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Willmes, Ch., Prof. Dr. Hess, T., & Gschmack, S. (2015). [https://elibrary.vahlen.de/10.15358/0935-0381-2015-4-5-256/die-bedeutung-von-big-data-im-controlling-jahrgang-27-2015-heft-4-5 Die Bedeutung von Big Data im Controlling. Controlling], S. 256-262.</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
</table>
Salis.Matteo
https://wiki.hslu.ch/controlling/index.php?title=Text_Mining&diff=14633&oldid=prev
Salis.Matteo: /* Software */
2020-10-16T11:53:57Z
<p><span dir="auto"><span class="autocomment">Software</span></span></p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
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<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 16. Oktober 2020, 12:53 Uhr</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l77">Zeile 77:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 77:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Abschliessend kann festgehalten werden, dass Text Mining die Führungssysteme dabei unterstützt, qualitative und somit [[nicht-finanzielle Kennzahlen]] auszuwerten und die quantitativen resp. finanziellen Kennzahlen zu ergänzen.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Abschliessend kann festgehalten werden, dass Text Mining die Führungssysteme dabei unterstützt, qualitative und somit [[nicht-finanzielle Kennzahlen]] auszuwerten und die quantitativen resp. finanziellen Kennzahlen zu ergänzen.</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">== Software ==</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Auf dem Markt existieren zahlreiche Anwendungsprogramme für Text Mining. Nachstehend findet sich eine nicht abschliessende Tabelle, welche kostenfreie sowie kostenpflichtige Anbieter enthält:</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">{| class="wikitable" style="margin: 1em left 1em left;" </del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">|-</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">! style="width: 27em" | Anbieter !! style="width: 22em" | Webseite !! style="width: 22em" | Lösung</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">|-</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">| Rapid Miner, Boston, USA || style="width: 22em" | [http://www.rapidminer.com www.rapidminer.com] || style="width: 22em" | Rapid Miner</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">|-</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">| International Business Machines (IBM), Armonk, USA || style="width: 22em" | [http://www.ibm.com www.ibm.com] || style="width: 22em" | SPSS Modeler Text Analytics</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">|-</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">| SAS, Cary, USA || style="width: 22em" | [http://www.sas.com www.sas.com] || style="width: 22em" | SAS Text Miner</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">|-</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">| MonkeyLearn, San Francisco, USA || style="width: 22em" | [http://www.monkeylearn.com www.monkeylearn.com] || style="width: 22em" | MonkeyLearn</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">|-</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">| QSR International, Melbourne, USA || style="width: 22em" | [http://www.qsrinternational.com/nvivo-german www.gsrinternational.com] || style="width: 22em" | NVivo</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">|}</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Lern- und Praxismaterialien ==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Lern- und Praxismaterialien ==</div></td></tr>
</table>
Salis.Matteo
https://wiki.hslu.ch/controlling/index.php?title=Text_Mining&diff=14523&oldid=prev
Salis.Matteo am 16. Oktober 2020 um 04:43 Uhr
2020-10-16T04:43:56Z
<p></p>
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<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 16. Oktober 2020, 05:43 Uhr</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l54">Zeile 54:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 54:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>| '''Stärken''' || </div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>| '''Stärken''' || </div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Für die automatisierte Textanalyse ist im Vergleich zur manuellen Analyse weniger Zeit und Personal notwendig. Dadurch findet eine Effizienz- und Produktivitätssteigerung statt (Gentsch, 2003, S. 21).</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Für die automatisierte Textanalyse ist im Vergleich zur manuellen Analyse weniger Zeit und Personal notwendig. Dadurch findet eine Effizienz- und Produktivitätssteigerung statt (Gentsch, 2003, S. 21).</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Die eingesetzten Systeme sind unvoreingenommen und schliessen nicht bereits zu Beginn bestimmte Daten aus. Dadurch trägt das Text Mining zu den [[Predictive Analytics]] bei und steigert die Wahrscheinlichkeit, neue Trends frühzeitig zu erkennen (Gentsch, 2003, S. 21).</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Die eingesetzten Systeme sind unvoreingenommen und schliessen nicht bereits zu Beginn bestimmte Daten aus. Dadurch trägt das Text Mining zu den [[<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Business Analytics#Einsatzgebiete|</ins>Predictive Analytics]] bei und steigert die Wahrscheinlichkeit, neue Trends frühzeitig zu erkennen (Gentsch, 2003, S. 21).</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Etwa 80 % der vorhandenen Daten werden als unstrukturiert erachtet und können anhand von anderen Technologien wie Data Mining nicht analysiert werden. Text Mining ist hingegen auf solche unstrukturierten Daten ausgerichtet und kann daraus neue Erkenntnisse schaffen (Hippner & Rentzmann, 2006, S. 289).</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Etwa 80 % der vorhandenen Daten werden als unstrukturiert erachtet und können anhand von anderen Technologien wie Data Mining nicht analysiert werden. Text Mining ist hingegen auf solche unstrukturierten Daten ausgerichtet und kann daraus neue Erkenntnisse schaffen (Hippner & Rentzmann, 2006, S. 289).</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Es liegen im Allgemeinen zu viele Daten vor und es herrscht eine Informationsflut. Text Mining hilft, diese Vielzahl an Informationen zu strukturieren und auf das Wesentliche zu reduzieren (Anandarajan et al., 2019, S. 8).</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Es liegen im Allgemeinen zu viele Daten vor und es herrscht eine Informationsflut. Text Mining hilft, diese Vielzahl an Informationen zu strukturieren und auf das Wesentliche zu reduzieren (Anandarajan et al., 2019, S. 8).</div></td></tr>
</table>
Salis.Matteo
https://wiki.hslu.ch/controlling/index.php?title=Text_Mining&diff=13588&oldid=prev
Salis.Matteo: Schützte „Text Mining“ ([Bearbeiten=Nur Administratoren erlauben] (unbeschränkt) [Verschieben=Nur Administratoren erlauben] (unbeschränkt))
2020-02-11T09:30:58Z
<p>Schützte „<a href="/controlling/Text_Mining" title="Text Mining">Text Mining</a>“ ([Bearbeiten=Nur Administratoren erlauben] (unbeschränkt) [Verschieben=Nur Administratoren erlauben] (unbeschränkt))</p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
<tr class="diff-title" lang="de-x-formal">
<td colspan="1" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td>
<td colspan="1" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 11. Februar 2020, 10:30 Uhr</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-notice" lang="de-x-formal"><div class="mw-diff-empty">(kein Unterschied)</div>
</td></tr></table>
Salis.Matteo
https://wiki.hslu.ch/controlling/index.php?title=Text_Mining&diff=13587&oldid=prev
Salis.Matteo am 11. Februar 2020 um 09:30 Uhr
2020-02-11T09:30:52Z
<p></p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
<col class="diff-marker" />
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<tr class="diff-title" lang="de-x-formal">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 11. Februar 2020, 10:30 Uhr</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">Zeile 1:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 1:</td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">{{Geprueft|+}}</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Aufgrund der Digitalisierung hat der Bestand an Datenmengen, besser bekannt als [[Big Data]], enorm zugenommen. Dazu zählen auch unstrukturierte Datensätze wie zum Beispiel Lageberichte, Internetforen und Kundennachrichten. Text Mining bietet aufgrund von Algorithmen verschiedene Verfahren, um diese Daten zu analysieren (Kaiser, 2009, S. 91). Das Ziel dabei ist, einen Überblick über die Inhalte grosser Dokumentensammlungen zu erhalten und verborgene Gemeinsamkeiten zu identifizieren. Weiter erleichtert die Strukturierung eine schnellere Informationsaufnahme (Beckh & Meier, 2000, S. 165). Die grösste Herausforderung von Text Mining besteht darin, dass die in Textform vorhandenen Information systematisch in einer Analyse ausgewertet werden können (Hippner & Rentzmann, 2006, S. 287).</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Aufgrund der Digitalisierung hat der Bestand an Datenmengen, besser bekannt als [[Big Data]], enorm zugenommen. Dazu zählen auch unstrukturierte Datensätze wie zum Beispiel Lageberichte, Internetforen und Kundennachrichten. Text Mining bietet aufgrund von Algorithmen verschiedene Verfahren, um diese Daten zu analysieren (Kaiser, 2009, S. 91). Das Ziel dabei ist, einen Überblick über die Inhalte grosser Dokumentensammlungen zu erhalten und verborgene Gemeinsamkeiten zu identifizieren. Weiter erleichtert die Strukturierung eine schnellere Informationsaufnahme (Beckh & Meier, 2000, S. 165). Die grösste Herausforderung von Text Mining besteht darin, dass die in Textform vorhandenen Information systematisch in einer Analyse ausgewertet werden können (Hippner & Rentzmann, 2006, S. 287).</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Im Bereich des Controllings tritt Text Mining zum Beispiel bei Vertriebs-, Innovations- und Marketingprozessen sowie in der Markt- und Konkurrenzanalyse auf (Coners & Matthies, 2015, S. 661). So können beispielsweise durch eine genaue Analyse der Datenmengen präzisere Absatz-Forecasts erstellt werden. Ebenfalls können aktuelle Markttrends früher erkannt und dadurch in die strategische Planung eines Unternehmens aufgenommen werden (Langmann, 2019, S. 5-6). </div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Im Bereich des Controllings tritt Text Mining zum Beispiel bei Vertriebs-, Innovations- und Marketingprozessen sowie in der Markt- und Konkurrenzanalyse auf (Coners & Matthies, 2015, S. 661). So können beispielsweise durch eine genaue Analyse der Datenmengen präzisere Absatz-Forecasts erstellt werden. Ebenfalls können aktuelle Markttrends früher erkannt und dadurch in die strategische Planung eines Unternehmens aufgenommen werden (Langmann, 2019, S. 5-6). </div></td></tr>
</table>
Salis.Matteo
https://wiki.hslu.ch/controlling/index.php?title=Text_Mining&diff=13537&oldid=prev
Salis.Matteo: /* Literaturverzeichnis */
2020-01-23T14:06:38Z
<p><span dir="auto"><span class="autocomment">Literaturverzeichnis</span></span></p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
<col class="diff-marker" />
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<col class="diff-marker" />
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<tr class="diff-title" lang="de-x-formal">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 23. Januar 2020, 15:06 Uhr</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l111">Zeile 111:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 111:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Beckh, M. & Meier, M. (2000). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250117_download&client_id=hslu Text Mining]. Wirtschaftsinformatik, 42 (2), S. 165-167.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Beckh, M. & Meier, M. (2000). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250117_download&client_id=hslu Text Mining]. Wirtschaftsinformatik, 42 (2), S. 165-167.</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Coners, A., & Matthies, B. (2015). [https://elibrary.vahlen.de/10.15358/0935-0381-2015-11-658/textanalysen-im-controlling-jahrgang-27-2015-heft-11 Textanalyse im Controlling]. Vahlen: München</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Coners, A., & Matthies, B. (2015). [https://elibrary.vahlen.de/10.15358/0935-0381-2015-11-658/textanalysen-im-controlling-jahrgang-27-2015-heft-11 Textanalyse im Controlling]. Vahlen: München</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Gentsch, P. (2003). [https://<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">elearning</del>.<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">hslu</del>.<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">ch</del>/<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">ilias</del>/<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">goto</del>.<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">php?target=file_3939020_download&client_id=hslu </del>Data Mining im Controlling - Methoden, Anwendungsfelder und Entwicklungsperspektiven]. Zeitschrift für Controlling & Management, 47 (2), S. 14 – 23.</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Gentsch, P. (2003). [https://<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">link</ins>.<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">springer</ins>.<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">com</ins>/<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">article</ins>/<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">10</ins>.<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">1007/BF03255737 </ins>Data Mining im Controlling - Methoden, Anwendungsfelder und Entwicklungsperspektiven]. Zeitschrift für Controlling & Management, 47 (2), S. 14 – 23.</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Hippner, H. & Rentzmann, R. (2006). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250072_download&client_id=hslu Text Mining]. Informatik-Spektrum, 29 (4), S. 287-290.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Hippner, H. & Rentzmann, R. (2006). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250072_download&client_id=hslu Text Mining]. Informatik-Spektrum, 29 (4), S. 287-290.</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Jo, T. (2019). [https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-91815-0.pdf Text Mining. Concepts, Implementation, and Big Data Challenge]. Cham: Springer.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Jo, T. (2019). [https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-91815-0.pdf Text Mining. Concepts, Implementation, and Big Data Challenge]. Cham: Springer.</div></td></tr>
</table>
Salis.Matteo