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.
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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.
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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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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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Aktualisiert: 2023-07-02
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Lernen Sie grundlegende Java-Techniken, die für die Auswertung von Biodaten benötigt werden
Aktualisiert: 2023-06-29
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Aktualisiert: 2023-06-29
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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: 2023-06-22
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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: 2023-06-22
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Aktualisiert: 2023-06-11
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Moderne Deep-Learning-Methoden für Sprachanwendungen nutzen
Aktualisiert: 2023-06-11
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Leistungsfähige State-of-the-Art-Sprachanwendungen mit vortrainierten Transformer-Modellen
Aktualisiert: 2023-06-11
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