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Lernmaterialien für Kapitel 11: Business Intelligence und Entscheidungsunterstützung an der Universität Graz

Greife auf kostenlose Karteikarten, Zusammenfassungen, Übungsaufgaben und Altklausuren für deinen Kapitel 11: Business Intelligence und Entscheidungsunterstützung Kurs an der Universität Graz zu.

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11.3 Daten-, Text- und Web-Mining: Beschreiben Sie einen Vorteil und einen Nachteil von Data-Mining-Tools.

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  • Vorteil:
    • Data-Mining-Tools lassen sich leicht mit Tabellenkalkulationen und anderen Softwareentwicklungswerkzeugen kombinieren
    • können so gewonnene Daten schnell und einfach analysieren & verarbeiten
  • Nachteil:
    • aufgrund großer Datenmengen und massiver Suchaufträge hohe Rechenleistung nötig
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11.3 Daten-, Text- und Web-Mining: Nennen Sie drei Data-Mining-Anwendungen zur Identifizierung von Geschäftsmöglichkeiten.

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  • Fertigung und Produktion: 
    • Vorhersage von Maschinenausfällen --> Optimierung
  • Einzelhandel und Verkauf: 
    • Vorhersage der Verkäufe, Bestimmung der richtigen Lagerbestände
  • Rundfunk/Fernsehen: 
    • Vorhersage, welche Programme am besten zur Hauptsendezeit ausgestrahlt werden und welche Werbung eingeblendet werden soll
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11.4 Entscheidungsfindungs-Prozesse: Welches sind die drei Rollen des Managements?


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  • Interpersonale Rolle (Anführer sein)
  • Informationale Rolle (Überwachen)
  • Entscheidungsfindung (Problem Lösen)
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11.4 Entscheidungsfindungs-Prozesse: Was versteht man unter dem Inbox-Problem (Posteingangsproblem)?


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  • Wachsende Anzahl an Problemen im Mail-Postfach des Managers die wegen Mangel an Tools ungelöst in Postfach bleiben
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11.4 Entscheidungsfindungs-Prozesse: Nennen und erklären Sie die vier Phasen der Entscheidungsfindung.


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  1. Intelligenz
  2. Entwurf/Design 
  3. Auswahl
  4. Implementierung
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11.4 Entscheidungsfindungs-Prozesse: Warum werden Modelle bei der Entscheidungsfindung verwendet? Welches Risiko birgt die Verwendung von Modellen in der Entscheidungsfindung?


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  • Warum?
    • Kosten virtuellen Experimentierens geringer
    • What-if-Szenarien/Analysen möglich
    • Keine Behinderung des Serienbetriebs
  • Risiko:
    • falls Annahmen falsch --> Grundlage für Analyse fehlerhaft
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11.4 Entscheidungsfindungs-Prozesse: 

Nennen Sie ein Beispiel für eine strukturierte, eine unstrukturierte und eine semistrukturierte Entscheidung. Welche dieser Arten von Entscheidungen können optimiert werden? Warum?

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  • strukturiert: (optimierbar, da direkter Einfluss darauf möglich)
    • Profitmaximierung, Kostensenkung
  • unstrukturiert: (nicht optimierbar, da nicht beeinflussbar)
    • Marktprognosen
    • Planing der Einführung neuer Produkte
  • semistrukturiert: (nicht optimierbar, da nicht beeinflussbar)
    • Optionshandel an der Börse
    • Festlegung vom Marketingbudget
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11.5 Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS): Erläutern Sie die beiden Arten von Entscheidungen, zu deren Lösung DSS eingesetzt werden. Warum werden DSS nicht zur Unterstützung strukturierter Entscheidungen eingesetzt?


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  • unstrukturiert
  • semistrukturiert
  • Warum nicht für strukturiert?
    • strukturierte Entscheidungen so gut definiert, dass sie automatisierbar oder zu Standardabläufen werden
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11.5 Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS): Beschreiben Sie die Sensitivitätsanalyse.

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  • Sensitivitätsanalyse:
    • Untersuchung der Auswirkungen von Änderungen an einem oder mehreren Teilen eines Modells auf andere Teile oder das Gesamtergebnis
  • sensitives (empfindliches) Modell:
    • Einfluss von bereits kleiner Veränderung
  • Unempfindliches Modell:
    • kein Einfluss 
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11.5 Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS): Erläutern Sie den Unterschied zwischen Was-wäre-wenn-Analyse (What-if-Analyse) und Zielfindung.


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  • dazu steht absolut nichts in dem Text (zu finden auf Seite 349, aber da steht nichts zu dem Unterschied!!!) Einfach Karte vergessen
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11.5 Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS): Erläutern Sie den Unterschied zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen.

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  • abhängige Variable (z.B. Anzahl verkaufter Regenschirme) hängt von unabhängiger Variable (z.B. Regen) ab
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11.3 Daten-, Text- und Web-Mining: Was ist Web Mining? Nennen Sie drei Beispiele für Webinhalte, die zu nachrichtendienstlichen Zwecken ausgewertet werden könnten.

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  • Web Mining: Anwendung von Data-Mining-Techniken zur Entdeckung von verwertbaren und aussagekräftigen Mustern, Profilen und Trends aus Webressourcen
  • Beispiele:
    • Informationsfilterung von E-Mails, Zeitungen und sozialen Medien
    • Überwachung von Wettbewerbern und technologischen Entwicklungen
    • Auswertung von Web-Zugriffsprotokollen zur Analyse der Nutzung
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Beispielhafte Karteikarten für deinen Kapitel 11: Business Intelligence und Entscheidungsunterstützung Kurs an der Universität Graz - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

11.3 Daten-, Text- und Web-Mining: Beschreiben Sie einen Vorteil und einen Nachteil von Data-Mining-Tools.

A:
  • Vorteil:
    • Data-Mining-Tools lassen sich leicht mit Tabellenkalkulationen und anderen Softwareentwicklungswerkzeugen kombinieren
    • können so gewonnene Daten schnell und einfach analysieren & verarbeiten
  • Nachteil:
    • aufgrund großer Datenmengen und massiver Suchaufträge hohe Rechenleistung nötig
Q:

11.3 Daten-, Text- und Web-Mining: Nennen Sie drei Data-Mining-Anwendungen zur Identifizierung von Geschäftsmöglichkeiten.

A:
  • Fertigung und Produktion: 
    • Vorhersage von Maschinenausfällen --> Optimierung
  • Einzelhandel und Verkauf: 
    • Vorhersage der Verkäufe, Bestimmung der richtigen Lagerbestände
  • Rundfunk/Fernsehen: 
    • Vorhersage, welche Programme am besten zur Hauptsendezeit ausgestrahlt werden und welche Werbung eingeblendet werden soll
Q:

11.4 Entscheidungsfindungs-Prozesse: Welches sind die drei Rollen des Managements?


A:
  • Interpersonale Rolle (Anführer sein)
  • Informationale Rolle (Überwachen)
  • Entscheidungsfindung (Problem Lösen)
Q:

11.4 Entscheidungsfindungs-Prozesse: Was versteht man unter dem Inbox-Problem (Posteingangsproblem)?


A:
  • Wachsende Anzahl an Problemen im Mail-Postfach des Managers die wegen Mangel an Tools ungelöst in Postfach bleiben
Q:

11.4 Entscheidungsfindungs-Prozesse: Nennen und erklären Sie die vier Phasen der Entscheidungsfindung.


A:
  1. Intelligenz
  2. Entwurf/Design 
  3. Auswahl
  4. Implementierung
Mehr Karteikarten anzeigen
Q:

11.4 Entscheidungsfindungs-Prozesse: Warum werden Modelle bei der Entscheidungsfindung verwendet? Welches Risiko birgt die Verwendung von Modellen in der Entscheidungsfindung?


A:
  • Warum?
    • Kosten virtuellen Experimentierens geringer
    • What-if-Szenarien/Analysen möglich
    • Keine Behinderung des Serienbetriebs
  • Risiko:
    • falls Annahmen falsch --> Grundlage für Analyse fehlerhaft
Q:

11.4 Entscheidungsfindungs-Prozesse: 

Nennen Sie ein Beispiel für eine strukturierte, eine unstrukturierte und eine semistrukturierte Entscheidung. Welche dieser Arten von Entscheidungen können optimiert werden? Warum?

A:
  • strukturiert: (optimierbar, da direkter Einfluss darauf möglich)
    • Profitmaximierung, Kostensenkung
  • unstrukturiert: (nicht optimierbar, da nicht beeinflussbar)
    • Marktprognosen
    • Planing der Einführung neuer Produkte
  • semistrukturiert: (nicht optimierbar, da nicht beeinflussbar)
    • Optionshandel an der Börse
    • Festlegung vom Marketingbudget
Q:

11.5 Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS): Erläutern Sie die beiden Arten von Entscheidungen, zu deren Lösung DSS eingesetzt werden. Warum werden DSS nicht zur Unterstützung strukturierter Entscheidungen eingesetzt?


A:
  • unstrukturiert
  • semistrukturiert
  • Warum nicht für strukturiert?
    • strukturierte Entscheidungen so gut definiert, dass sie automatisierbar oder zu Standardabläufen werden
Q:

11.5 Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS): Beschreiben Sie die Sensitivitätsanalyse.

A:
  • Sensitivitätsanalyse:
    • Untersuchung der Auswirkungen von Änderungen an einem oder mehreren Teilen eines Modells auf andere Teile oder das Gesamtergebnis
  • sensitives (empfindliches) Modell:
    • Einfluss von bereits kleiner Veränderung
  • Unempfindliches Modell:
    • kein Einfluss 
Q:

11.5 Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS): Erläutern Sie den Unterschied zwischen Was-wäre-wenn-Analyse (What-if-Analyse) und Zielfindung.


A:
  • dazu steht absolut nichts in dem Text (zu finden auf Seite 349, aber da steht nichts zu dem Unterschied!!!) Einfach Karte vergessen
Q:

11.5 Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS): Erläutern Sie den Unterschied zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen.

A:
  • abhängige Variable (z.B. Anzahl verkaufter Regenschirme) hängt von unabhängiger Variable (z.B. Regen) ab
Q:

11.3 Daten-, Text- und Web-Mining: Was ist Web Mining? Nennen Sie drei Beispiele für Webinhalte, die zu nachrichtendienstlichen Zwecken ausgewertet werden könnten.

A:
  • Web Mining: Anwendung von Data-Mining-Techniken zur Entdeckung von verwertbaren und aussagekräftigen Mustern, Profilen und Trends aus Webressourcen
  • Beispiele:
    • Informationsfilterung von E-Mails, Zeitungen und sozialen Medien
    • Überwachung von Wettbewerbern und technologischen Entwicklungen
    • Auswertung von Web-Zugriffsprotokollen zur Analyse der Nutzung
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