Gruppen segmentieren mit Entscheidungsbäumen

Dieses Buch führt systematisch und anwendungsorientiert in die Arbeit mit Entscheidungsbaumalgorithmen ein. Am Beispiel von PC-Nutzung bzw. Nichtnutzung wird aufgezeigt, wie sich diese Gruppen anhand verschiedener Variablen (Beruf, Einkommen, Alter, ...) unterscheiden.Im Gegensatz zu anderen Klassifikationsverfahren sind Entscheidungsbaumalgorithmen weitgehend voraussetzungsfrei hinsichtlich Skalenniveaus und der grafische Output in Form einer Baumstruktur kann von nahezu jedem interessierten Laien nachvollzogen werden. Hierbei stellt sich jedoch die Frage, ob Entscheidungsbäume zu anderen Klassifikationsergebnissen kommen als vergleichbare multivariate Methoden (logistische Regression, Diskriminanzanalyse). Ein weiterer Schwerpunkt der Arbeit liegt in mehrdimensionalen grafischen Verfahren (u. a. Spine Plots, Mosaic Plots).Besonderer Wert wurde auf Anschaulichkeit gelegt. Nicht mathematische Formeln, sondern Verständlichkeit und die praxisorientierte Erläuterung der Ergebnisse stehen im Vordergrund.Dieses Buch richtet sich sowohl an Anwender im kommerziellen Bereich (z. B. Markt- und Meinungsforscher) als auch an Forscher, Lehrer und Studierende an Hochschulen.

Autorentext
Stefan Lebert geb. 1966 in Nürnberg. 1992 Diplom Betriebswirt (FH Nürnberg). 1999 Diplom Sozialwissenschaftler (Universität Hannover). 2007 Dr. phil. (Universität Augsburg). Langjährige Erfahrung in Markt- und Meinungsforschung bzw. Forschung und Lehre an Hochschule und hochschulnahen Einrichtungen.

Klappentext
Dieses Buch führt systematisch und anwendungsorientiert in die Arbeit mit Entscheidungsbaumalgorithmen ein. Am Beispiel von PC-Nutzung bzw. Nichtnutzung wird aufgezeigt, wie sich diese Gruppen anhand verschiedener Variablen (Beruf, Einkommen, Alter, ...) unterscheiden. Im Gegensatz zu anderen Klassifikationsverfahren sind Entscheidungsbaumalgorithmen weitgehend voraussetzungsfrei hinsichtlich Skalenniveaus und der grafische Output in Form einer Baumstruktur kann von nahezu jedem interessierten Laien nachvollzogen werden. Hierbei stellt sich jedoch die Frage, ob Entscheidungsbäume zu anderen Klassifikationsergebnissen kommen als vergleichbare multivariate Methoden (logistische Regression, Diskriminanzanalyse). Ein weiterer Schwerpunkt der Arbeit liegt in mehrdimensionalen grafischen Verfahren (u. a. Spine Plots, Mosaic Plots). Besonderer Wert wurde auf Anschaulichkeit gelegt. Nicht mathematische Formeln, sondern Verständlichkeit und die praxisorientierte Erläuterung der Ergebnisse stehen im Vordergrund. Dieses Buch richtet sich sowohl an Anwender im kommerziellen Bereich (z. B. Markt- und Meinungsforscher) als auch an Forscher, Lehrer und Studierende an Hochschulen.

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