Analyse von Überlebenszeiten bei Tumporpatienten anhand Methoden des Data Minings

Behandlungen von Tumoren zielen in erster Linie auf eine Verlängerung der Überlebenszeit des Patienten ab. Es ist für Ärzte eine Hilfe, wenn zu Beginn der Behandlung die voraussichtliche Überlebenszeit abgeschätzt werden kann. Dies geschieht aktuell oftmals mit Hilfe einer manuellen Einteilung in Risikoklassen. Für diese sind aus Erfahrungswerten typische Überlebenszeiten bekannt. In Zeiten der zunehmenden Digitalisierung ist es nur logisch den Versuch zu starten, die Klassifizierung automatisch vorzunehmen. In dieser explorativen Grundlagenarbeit werden zwei Data Mining–Verfahren — namentlich „naiver Bayes Klassifikator“ und „k–means Clustering“ — auf ihre Fähigkeit bezüglich der Überlebenszeitprognose hin untersucht. Dazu werden verschiedene Feature Selection Verfahren (Information Gain, Expertenselektion, Forward Selection, Backward Elimination und No Selection) getestet. Nach dem k–means Clustering können Kaplan–Meier–Kurven der einzelnen Cluster gezeichnet werden. Aus diesen kann eine Prognose der Überlebenszeit abgelesen werden. Der naive Bayes Klassifikator errechnet nach einer (äquifrequenten oder äquidistanten) Diskretisierung der Überlebenszeit für jeden Patienten individuell eine Überlebens–Wahrscheinlichkeits Verteilung. Das Training der Data Mining–Verfahren erfolgte auf der Basis von Datensätzen kolorektaler Tumorpatienten des Tumorregisters des Tumorzentrums Heilbronn–Franken

Neue Erkenntnisse zum Mobilitätsverhalten dank Data Mining

Unter Data Mining versteht man im engeren Sinn das systematische (in der Regel automatisierte oder halbautomatisierte) Entdecken und Extrahieren von vorher unbekannten statistischen Informationszusammenhängen aus grossen Datenmengen. Im deutschen Sprachgebrauch steht Data Mining oft für den ganzen Analyse-Prozess, der auch die Vorbereitung der Daten sowie die Bewertung der Resultate umfasst. Data Mining wird in verschiedenen Bereichen erfolgreich eingesetzt. Anwendungsbeispiele aus schweizerischen Verkehrsplanungen fehlen aber bisher weitgehend. Ziel der Forschungsarbeit war es, den praktisch tätigen Verkehrsplaner mit dem Prozess und den Methoden von Data Mining vertraut zu machen und die Möglichkeiten von Data Mining als Hilfsmittel in der Verkehrsplanung auszuloten. Data Mining wird als iterativer, lernender Prozess dargestellt, in welchem die Phasen von der Fragestellung über das Sammeln und Aufbereiten der Daten, die Modellierung und die Auswertung der Ergebnisse bis zu deren Umsetzung in die Praxis mehrfach durchlaufen werden. In dieser Arbeit wird dieser Prozess genauer beschrieben und ein Überblick über eine Auswahl von Methoden, die in der Modellierung verwendet werden, gegeben. Beispiele aus der Literatur illustrieren das breite Anwendungsspektrum von Data Mining in der Verkehrsplanung (z.B. Verkehrserzeugung, Autobesitz, Verkehrsmittel- und Routenwahl oder Klassifikation von Mobilitätsmustern). Bei den beschriebenen Beispielen handelt es sich um Forschungsarbeiten. Deren Ergebnisse haben noch kaum breiten Eingang in die Praxis gefunden. An Fallbeispielen wird demonstriert, wie Data Mining in der Praxis angewendet werden kann. Als Datensätze werden der Mikrozensus Verkehr 2005 und Raumstrukturdaten des Bundesamtes für Statistik verwendet. Die Fallbeispiele behandeln die Analyse der Häufigkeit von Wegeketten, die Vorhersage der Anzahl Wegeketten pro Person und Tag, die Klassifikation nach Mobilitätstypen sowie die Vorhersage des Mobilitätstyps einer Person aufgrund sozio-demographischer Merkmale und Raumstrukturinformationen zu den Wohn- und Zielorten. Aus der grossen Vielfalt von Software-Lösungen für Data Mining wird eine Auswahl proprietärer und frei verfügbarer Pakete, welche für den Einsatz in der Verkehrsplanung als grundsätzlich geeignet beurteilt werden, grob und ohne Wertung beschrieben. Die Studie kommt zum Schluss, dass Data Mining in der Verkehrsplanung sicher nutzbringend anwendbar ist, dass aber nicht – wie vielleicht erhofft – automatisch auf alle Fragen gute Antworten erwartet oder ohne Dazutun des Anwenders aus vorhandenen Datensätzen neue Erkenntnisse gewonnen werden können. Empfehlenswerte Einsatzgebiete für Data Mining in der Verkehrsplanung sind beispielsweise: Klassifikation, z.B. des Mobilitätsverhaltens, Visualisierung komplexer mehrdimensionaler Datensätze zum raschen Erkennen von Mustern resp. Clustern, rasche und automatische Erkennung der (aus statistischer Sicht) wichtigsten Prädikatorendes Mobilitätsverhaltens, Analyse der Entscheidungsprozesse, z.B. bei der Verkehrsteilnahme. Zusammenhänge, die mit Data Mining Methoden extrahiert werden, sind grundsätzlich Daten-getrieben und müssen keine Kausalitäten widerspiegeln. Deshalb wird empfohlen, aus Kausalitätsüberlegungen abgeleitete Modelle weiterhin mit statistischen Methoden an die Daten anzupassen. Konventionelle Modellansätze und Data Mining sollen als sich ergänzende und gegenseitig unterstützende Methoden eingesetzt werden. Um Data Mining zukünftig auch in der Verkehrsplanung nutzbringend einsetzen zu können, bedarf es keiner weiteren Random Forest Forschung. Vielmehr sind möglichst viele praktische Anwendungen erwünscht, mit denen Verkehrsplaner und Data Mining Experten in interdisziplinärer Zusammenarbeit Erfahrungen sammeln und weitergeben können

Data Mining und XML: Modularisierung und Automatisierung von Verarbeitungsschritten

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Swiss Marketing Leadership Studie 2016 : digitale Transformation im Marketing

Die meisten Schweizer Unternehmen haben verstanden, dass die Digitale Transformation das Marketing grundlegend verändert. Doch vielerorts fehlt es an strategischer Verankerung, Systematik und Ressourcen. Das Institut für Marketing Management der ZHAW School of Management hat am 8. September im Rahmen des Swiss CRM Forum seine diesjährige Swiss Marketing Leadership Studie vorgestellt. Die Befragung von 646 Schweizer Unternehmen zeigt, dass hierzulande ein grundlegendes Verständnis für die Veränderungen im Marketing vorhanden ist, welche die Digitale Transformation mit sich bringt. Allerdings befinden sich viele Unternehmen noch am Anfang des Transformationsprozesses. Auch nicht alle Unternehmen sehen die Entwicklung vornehmlich als Chance. Bisweilen fürchtet man eine Bedrohung des Status quo. Insgesamt zeigt sich, dass hierzulande noch viele Herausforderungen zu meistern sind, will man weiterhin im internationalen Wettbewerb mithalten können.­­ Kundenbeziehungsmanagement als Treiber: Bei B2C-Unternehmen geniesst die Digitale Transformation einen signifikant höheren Stellenwert als im B2B-Bereich. Insbesondere das Kundenbeziehungsmanagement gilt vielerorts als Katalysator der Entwicklung. Weniger ausgeprägt ist das Verständnis für den Wandel hingegen im Produktmanagement, wo entsprechende Methoden und Tools noch eine untergeordnete Rolle spielen. Zudem zeigt sich, dass kaum ein Unternehmen bisher ein ganzheitliches, toolbasiertes Product-Lifecycle-Management betreibt. Fachleute verzweifelt gesucht: Gemäss Studie planen Schweizer Unternehmen mehr denn je, in das Kundenbeziehungsmanagement zu investieren. Allerdings zeigen sich dabei grosse Unterschiede: Je reifer das Unternehmen bezüglich Digitalisierung, desto grösser die Bereitschaft für Investitionen. Ausserdem gibt es grosse branchenspezifische Unterschiede. Trotz teilweise reger Aktivität fehlt es jedoch an strategischer Verankerung, Systematik und vor allem Ressourcen. Entsprechende Budgets sind zwar vielerorts vorhanden, doch die Rekrutierung geeigneter Mitarbeitenden stellt eine grosse Herausforderung dar. Die Studie wurde in Zusammenarbeit mit zahlreichen Partnern aus der Privatwirtschaft realisiert

Management und IT: Tagungsband zur AKWI-Fachtagung vom 16. bis 18.09.2012 an der Hochschule Pforzheim

Wirtschaftsinformatik befasst sich mit allen Themen, die an der Schnittstelle zwischen Informatik und Betriebswirtschaft anzutreffen sind. So geht es in der Wirtschaftsinformatik – basierend auf dem Wissen und dem Verstehen der betriebswirtschaftlichen Konzepte und Anwendungen – insbesondere darum, IT-Systeme für die betriebliche Praxis zu entwickeln, einzuführen und zu betreiben. Eine wissenschaftliche Fachtagung, die den Titel „Management und IT“ trägt, setzt an einer solchen Beschreibung der Wirtschaftsinformatik an

Customer-Relationship-Management in der öffentlichen Verwaltung

Customer Relationship Management (CRM) ist in den letzten Jahren für viele privatwirtschaftliche Unternehmen zu einem zentralen Managementkonzept geworden. Im Gegensatz dazu wird CRM im Bereich der öffentlichen Verwaltung bislang praktisch nicht angewendet. Da im Zuge der viel diskutierten Verwaltungsreform auch die allgemeine Kundenorientierung und -fokussierung im öffentlichen Bereich gesteigert werden soll, könnte CRM die Entwicklung der Verwaltung zu einem modernen Dienstleister wesentlich unterstützen. An dieser Stelle setzt die vorliegende Arbeit an: Auf Basis der Diskussion von Hintergründen, Inhalten und Zielsetzungen sowohl des Relationship Managements als auch der Verwaltungsmodernisierung werden entsprechende Schnittstellen, Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen der privaten Wirtschaft und der öffentlichen Verwaltung aufgezeigt. Dies bildet die Grundlage für die Diskussion der Übertragbarkeit des Relationship Management-Konzeptes auf den öffentlichen Bereich. Durch eine empirische Status Quo-Analyse wird untersucht, ob bzw. in welchem Ausmaß die einzelnen Elemente des dargestellten CRM-Modells bereits in der Verwaltungspraxis umgesetzt und angewendet werden

Das Data-Mining-Konzept

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