Marktsegmentierung mit Neuronalen Netzen

Neuronale Netze konnten sich bereits in zahlreichen betriebswirtschaftlichen Anwendungsbereichen etablieren. Ralf Stecking untersucht, unter welchen Bedingungen Radiale-Basis-Funktionen-Netze zur Lösung von Marktsegmentierungsproblemen beitragen können. Die spezielle Struktur dieser bekannten Variante Künstlicher Neuronaler Netze ermöglicht es, komplexe Datenbestände zu segmentieren und zugleich die gewonnenen Segmente zu beschreiben. In zwei praxisnahen Anwendungsbeispielen zeigt sich, dass die Segmentlösung der Neuronalen Netze den Ergebnissen aus Cluster- und Diskriminanzanalyse überlegen ist.

Autorentext

Dr. Ralf Stecking ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Konjunktur- und Strukturforschung (IKSF) der Universität Bremen.

Klappentext

Ralf Stecking untersucht, unter welchen Bedingungen Radiale-Basis-Funktionen-Netze zur Lösung von Marktsegmentierungsproblemen beitragen können, und zeigt, dass die Segmentlösung der Neuronalen Netze den Ergebnissen aus Cluster- und Diskriminanzanalyse überlegen ist.

Inhalt
Marktsegmentierung - Künstliche Neuronale Netze - Radiale-Basis-Funktionen-Netze - Daten-Preprocessing - Marktsegmentierung mit Radiale-Basis-Funktionen-Netzen