Die Topic-informierte Diskursanalyse ist ein Mixed-Methods-Verfahren, das Methoden des Text-Mining mit der Wissenssoziologischen Diskursanalyse verbindet, um Diskurstransformationen im Zeitverlauf zu analysieren. Im ersten Teil wird das Verfahren entwickelt und der epistemologische, theoretische, methodologische und methodische Aufbau erläutert. Im zweiten Teil wird das Verfahren am Beispiel der Volkszählungs- und Zensusdebatte in Deutschland in den Jahren 1982-2020 angewendet und veranschaulicht. Das Buch richtet sich an Diskursforscher:innen und Forscher:innen der Digital Humanities, die Methoden aus beiden Fachbereichen kombiniert einsetzen und anwenden wollen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Marco Pospiech untersucht in diesem Buch die Konsequenzen der Big Data Bewegung für das betriebliche Informationsmanagement. Als ein mögliches Szenario implementiert er ein Big Data System für den Energiehandel, dessen Betrachtung die Ableitung von allgemeinen Konsequenzen im Informationsmanagement ermöglicht. Für diese Herausforderungen werden aktuelle Technologien und Methoden in Form eines Maßnahmenkatalogs identifiziert, um so den Erfolg von zukünftigen Big Data Entwicklungen abzusichern. Hierbei beschränkt sich der Beitrag nicht nur auf die bloße Aufzählung von existierenden Lösungen, vielmehr werden Wissenschaft und Praxis anhand von eigenen Methoden bereichert, deren Anwendbarkeit sich nicht auf den Energiehandel begrenzt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das vorliegende Buch gibt Personen mit Ermittlungsauftrag einen Überblick über aktuelle Entwicklungen und Methoden in der modernen Forensik. Es zeigt insbesondere, wie computergestützte Methoden neue Wege in der klassischen Forensik weisen und durch Digitalisierung und Verknüpfung mit Informationen der digitalen Forensik ein vollständigeres Bild eines Verbrechens entsteht. Neben Möglichkeiten der ganzheitlichen Tat- und Tathergangsrekonstruktion wird Praktikern der Stand der Technik in vielen forensischen Disziplinen aufgezeigt und es werden aktuelle Ansätze der forensischen Forschung diskutiert.Die Diskussion rechtlicher Fragen, die sich mit dem Aufkommen und der Nutzung neuer Technologien, aber auch mit deren Nutzung zu forensischen Zwecken stellen, zeigt das Spannungsfeld in dem sich die moderne Forensik bewegt.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Peter Gentsch untersucht, wie Wissen im Innovationsprozess systematisch und effizient zur Verfügung gestellt werden kann.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Für Leser, die bereits die Grundlagen der Wissensverarbeitung und Computernetzwerke beherrschen, gibt das Buch einen Überblick über innovative Verfahren, die die automatisierte Suche, Recherche, Klassifikation und Verwaltung von Texten im Kontext dezentraler Systeme und vor allem im WWW erlauben. Besondere Aufmerksamkeit wird dabei auf eine personalisierte Verarbeitung gerichtet, die auch zeitliche Aspekte, wie z. B. das digitale Vergessen, einbeziehen. An vielen Stellen werden auf interessante und neuartige Art und Weise Analogien aus anderen Wissensgebieten, so z. B. zur Verarbeitung von Informationen und zum Lernen im menschlichen Gehirn sowie der Natur schlechthin genutzt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Stetig wachsende Datenbestände bergen ein immenses Informationspotenzial und sind für Unternehmen daher von zentraler Bedeutung. Häufig liegen diese Daten in unstrukturierter Form vor, insbesondere in Textform. Text-Mining-Analysen liefern einen Ansatz, um große Mengen derartiger Daten zu analysieren, Muster in diesen Daten zu erkennen und die gewonnenen Informationen zur Entscheidungsunterstützung heranzuziehen. Der Einsatz dieser Technologie findet in zahlreichen strategischen Unternehmensbereichen – darunter dem Personalmanagement – sowohl in der Forschung als auch in der Praxis bislang jedoch nur eingeschränkt Beachtung. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich die Arbeit mit der Frage, in welcher Form die Technologie Text Mining genutzt und sinnvoll in die gesamte Breite des Personalmanagements integriert werden kann. Hierzu erfolgt eine systematische Analyse der konzeptionellen Anwendungsmöglichkeiten von Text Mining im Personalmanagement und der Eignung bestehender Text-Mining-Softwareangebote für den Einsatz in der Domäne. Darauf basierend erfolgt die Entwicklung einer neuartigen Systeminstanz, welche die Anwendungsmöglichkeiten von Text Mining im Personalmanagement erweitert und anhand von Beispielszenarien demonstriert und evaluiert.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Stetig wachsende Datenbestände bergen ein immenses Informationspotenzial und sind für Unternehmen daher von zentraler Bedeutung. Häufig liegen diese Daten in unstrukturierter Form vor, insbesondere in Textform. Text-Mining-Analysen liefern einen Ansatz, um große Mengen derartiger Daten zu analysieren, Muster in diesen Daten zu erkennen und die gewonnenen Informationen zur Entscheidungsunterstützung heranzuziehen. Der Einsatz dieser Technologie findet in zahlreichen strategischen Unternehmensbereichen – darunter dem Personalmanagement – sowohl in der Forschung als auch in der Praxis bislang jedoch nur eingeschränkt Beachtung. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich die Arbeit mit der Frage, in welcher Form die Technologie Text Mining genutzt und sinnvoll in die gesamte Breite des Personalmanagements integriert werden kann. Hierzu erfolgt eine systematische Analyse der konzeptionellen Anwendungsmöglichkeiten von Text Mining im Personalmanagement und der Eignung bestehender Text-Mining-Softwareangebote für den Einsatz in der Domäne. Darauf basierend erfolgt die Entwicklung einer neuartigen Systeminstanz, welche die Anwendungsmöglichkeiten von Text Mining im Personalmanagement erweitert und anhand von Beispielszenarien demonstriert und evaluiert.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Stetig wachsende Datenbestände bergen ein immenses Informationspotenzial und sind für Unternehmen daher von zentraler Bedeutung. Häufig liegen diese Daten in unstrukturierter Form vor, insbesondere in Textform. Text-Mining-Analysen liefern einen Ansatz, um große Mengen derartiger Daten zu analysieren, Muster in diesen Daten zu erkennen und die gewonnenen Informationen zur Entscheidungsunterstützung heranzuziehen. Der Einsatz dieser Technologie findet in zahlreichen strategischen Unternehmensbereichen – darunter dem Personalmanagement – sowohl in der Forschung als auch in der Praxis bislang jedoch nur eingeschränkt Beachtung. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich die Arbeit mit der Frage, in welcher Form die Technologie Text Mining genutzt und sinnvoll in die gesamte Breite des Personalmanagements integriert werden kann. Hierzu erfolgt eine systematische Analyse der konzeptionellen Anwendungsmöglichkeiten von Text Mining im Personalmanagement und der Eignung bestehender Text-Mining-Softwareangebote für den Einsatz in der Domäne. Darauf basierend erfolgt die Entwicklung einer neuartigen Systeminstanz, welche die Anwendungsmöglichkeiten von Text Mining im Personalmanagement erweitert und anhand von Beispielszenarien demonstriert und evaluiert.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Carsten Felden konzipiert ein Informationssystem, das Entscheidungsträgern strukturierte und unstrukturierte Daten den jeweiligen Benutzerprofilen entsprechend automatisiert zur Verfügung stellt. Er zeigt Grundlagen der Entscheidungstheorie auf und dokumentiert daraus resultierende Anforderungen an die Gestaltung der Benutzerprofile. Er stellt verschiedene Algorithmen vor, untersucht ihre Klassifikationseignung und stellt die Auswirkungen einer derartigen Zuordnung auf das weitere Analyseverhalten eines Anwenders dar.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Carsten Felden konzipiert ein Informationssystem, das Entscheidungsträgern strukturierte und unstrukturierte Daten den jeweiligen Benutzerprofilen entsprechend automatisiert zur Verfügung stellt. Er zeigt Grundlagen der Entscheidungstheorie auf und dokumentiert daraus resultierende Anforderungen an die Gestaltung der Benutzerprofile. Er stellt verschiedene Algorithmen vor, untersucht ihre Klassifikationseignung und stellt die Auswirkungen einer derartigen Zuordnung auf das weitere Analyseverhalten eines Anwenders dar.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aus einem zunehmenden Interesse der Handelsunternehmen am Einsatz von Augmented-Reality-Technologien ergibt sich die Frage nach der Akzeptanz dieser Anwendungen durch die Konsumenten. Vor diesem Hintergrund entwickelt und überprüft Stefanie Schreiber einen Untersuchungsansatz basierend auf dem Technologieakzeptanzmodell. Neben der klassischen Fragebogenerhebung verwendet sie Methoden des Text-Mining zur Auswertung von Online-Kundenrezensionen. Die Arbeit liefert Erkenntnisse zu den Bestimmungsfaktoren der Technologieakzeptanz und zeigt Möglichkeiten auf, Konsumentenmeinungen zur Akzeptanz zukünftig automatisiert zu gewinnen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Die Kaufempfehlung, die Ihnen ein Webstore ausspricht, die Einschätzung, welcher Kunde kreditwürdig ist, oder die Analyse der Werttreiber von Immobilien – alle diese Beispiele aus dem heutigen Leben sind Ergebnis moderner Verfahren der Datenanalyse. Dieses Buch führt in solche statistische Verfahren anhand der Programmiersprache R ein. Ziel ist es, Leser mit der Art und Weise vertraut zu machen, wie führende Organisationen und Praktiker angewandte Statistik heute einsetzen. Weil sich mit der Digitalisierung auch die statistischen Verfahren verändert haben, vermittelt der Autor neben klassischen Analysemethoden wie Regression auch moderne Methoden wie Textmining und Random-Forest-Modelle. Dabei sind die Inhalte des Buchs durchgehend so aufbereitet, dass sie auch für Leser ohne umfangreiche mathematische Vorkenntnisse verständlich sind. Anhand von Fallbeispielen und Übungen werden die Leser durch alle Phasen der Datenanalyse geführt: Sie lernen, wie Daten eingelesen, aufbereitet, visualisiert, modelliert und kommuniziert werden können. Dabei wird vor allem die Aufbereitung, Umformung und Prüfung der Daten ausführlicher als in anderen Publikationen behandelt, da dieser Teil in der Praxis oft einen wesentlichen Teil des Aufwands ausmacht. Aber auch die Visualisierung bekommt viel Raum, denn gute Diagramme ermöglichen Einblicke, die Zahlen und Worte verbergen.Mit seinem praxisorientierten Ansatz will das Buch dazu befähigen,Sowohl Anwender ohne statistisches Grundlagenwissen als auch Nutzer mit Vorerfahrung lesen dieses Buch mit Gewinn. In verständlicher Sprache und anhand von anschaulichen Beispielen zeigt der Autor, wie moderne Datenanalyse heute funktioniert.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die Kaufempfehlung, die Ihnen ein Webstore ausspricht, die Einschätzung, welcher Kunde kreditwürdig ist, oder die Analyse der Werttreiber von Immobilien – alle diese Beispiele aus dem heutigen Leben sind Ergebnis moderner Verfahren der Datenanalyse. Dieses Buch führt in solche statistische Verfahren anhand der Programmiersprache R ein. Ziel ist es, Leser mit der Art und Weise vertraut zu machen, wie führende Organisationen und Praktiker angewandte Statistik heute einsetzen. Weil sich mit der Digitalisierung auch die statistischen Verfahren verändert haben, vermittelt der Autor neben klassischen Analysemethoden wie Regression auch moderne Methoden wie Textmining und Random-Forest-Modelle. Dabei sind die Inhalte des Buchs durchgehend so aufbereitet, dass sie auch für Leser ohne umfangreiche mathematische Vorkenntnisse verständlich sind. Anhand von Fallbeispielen und Übungen werden die Leser durch alle Phasen der Datenanalyse geführt: Sie lernen, wie Daten eingelesen, aufbereitet, visualisiert, modelliert und kommuniziert werden können. Dabei wird vor allem die Aufbereitung, Umformung und Prüfung der Daten ausführlicher als in anderen Publikationen behandelt, da dieser Teil in der Praxis oft einen wesentlichen Teil des Aufwands ausmacht. Aber auch die Visualisierung bekommt viel Raum, denn gute Diagramme ermöglichen Einblicke, die Zahlen und Worte verbergen.Mit seinem praxisorientierten Ansatz will das Buch dazu befähigen,Sowohl Anwender ohne statistisches Grundlagenwissen als auch Nutzer mit Vorerfahrung lesen dieses Buch mit Gewinn. In verständlicher Sprache und anhand von anschaulichen Beispielen zeigt der Autor, wie moderne Datenanalyse heute funktioniert.
Aktualisiert: 2023-07-02
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