DECISION SUPPORT SYSTEM TO SUPPORT DECISION PROCESSES WITH DATA MINING

Traditional techniques of data analysis do not enable the solution of all kind of problems and for that reason they have become insufficient. This caused a new interdisciplinary field of data mining to arise, encompassing both classical statistical, and modern machine learning techniques to support the data analysis and knowledge discovery from data. Data mining methods are powerful in dealing with large quantities of data, but on the other hand they are difficult to master by business users to facilitate decision support. In this paper we introduce our approach to integration of decision support system with data mining. We discuss the role of data mining to facilitate decision support, the use of data mining methods in decision support systems, discuss applied approaches and introduce a data mining decision support system called DMDSS - Data Mining Decision Support System. We also present some obtained results and plans for future development

Vector Error-Correction Models in a consumer packaged goods category forecasting decision support system

A framework for developing marketing category management decision support systems (DSS) based upon the Bayesian Vector Autoregressive (BVAR) model is extended. Since the BVAR model is vulnerable to permanent and temporary shifts in purchasing patterns over time, a form that can correct for the shifts and still provide the other advantages of the BVAR is a Bayesian Vector Error-Correction Model (BVECM). We present the mechanics of extending the DSS to move from a BVAR model to the BVECM model for the category management problem. Several additional iterative steps are required in the DSS to allow the decision maker to arrive at the best forecast possible. The revised marketing DSS framework and model fitting procedures are described. Validation is conducted on a sample problem

Vector Error-Correction Models in a consumer packaged goods category forecasting decision support system

A framework for developing marketing category management decision support systems (DSS) based upon the Bayesian Vector Autoregressive (BVAR) model is extended. Since the BVAR model is vulnerable to permanent and temporary shifts in purchasing patterns over time, a form that can correct for the shifts and still provide the other advantages of the BVAR is a Bayesian Vector Error-Correction Model (BVECM). We present the mechanics of extending the DSS to move from a BVAR model to the BVECM model for the category management problem. Several additional iterative steps are required in the DSS to allow the decision maker to arrive at the best forecast possible. The revised marketing DSS framework and model fitting procedures are described. Validation is conducted on a sample problem

Vector Error-Correction Models In A Consumer Packaged Goods Category Forecasting Decision Support System

A framework for developing marketing category management decision support systems (DSS) based upon the Bayesian Vector Autoregressive (BVAR) model is extended. Since the BVAR model is vulnerable to permanent and temporary shifts in purchasing patterns over time, a form that can correct for the shifts and still provide the other advantages of the BVAR is a Bayesian Vector Error-Correction Model (BVECM). We present the mechanics of extending the DSS to move from a BVAR model to the BVECM model for the category management problem. Several additional iterative steps are required in the DSS to allow the decision maker to arrive at the best forecast possible. The revised marketing DSS framework and model fitting procedures are described. Validation is conducted on a sample problem

Essays on Predictive Analytics in E-Commerce

Die Motivation für diese Dissertation ist dualer Natur: Einerseits ist die Dissertation methodologisch orientiert und entwickelt neue statistische Ansätze und Algorithmen für maschinelles Lernen. Gleichzeitig ist sie praktisch orientiert und fokussiert sich auf den konkreten Anwendungsfall von Produktretouren im Onlinehandel. Die “data explosion”, veursacht durch die Tatsache, dass die Kosten für das Speichern und Prozessieren großer Datenmengen signifikant gesunken sind (Bhimani and Willcocks, 2014), und die neuen Technologien, die daraus resultieren, stellen die größte Diskontinuität für die betriebliche Praxis und betriebswirtschaftliche Forschung seit Entwicklung des Internets dar (Agarwal and Dhar, 2014). Insbesondere die Business Intelligence (BI) wurde als wichtiges Forschungsthema für Praktiker und Akademiker im Bereich der Wirtschaftsinformatik (WI) identifiziert (Chen et al., 2012). Maschinelles Lernen wurde erfolgreich auf eine Reihe von BI-Problemen angewandt, wie zum Beispiel Absatzprognose (Choi et al., 2014; Sun et al., 2008), Prognose von Windstromerzeugung (Wan et al., 2014), Prognose des Krankheitsverlaufs von Patienten eines Krankenhauses (Liu et al., 2015), Identifikation von Betrug Abbasi et al., 2012) oder Recommender-Systeme (Sahoo et al., 2012). Allerdings gibt es nur wenig Forschung, die sich mit Fragestellungen um maschinelles Lernen mit spezifischen Bezug zu BI befasst: Obwohl existierende Algorithmen teilweise modifiziert werden, um sie auf ein bestimmtes Problem anzupassen (Abbasi et al., 2010; Sahoo et al., 2012), beschränkt sich die WI-Forschung im Allgemeinen darauf, existierende Algorithmen, die für andere Fragestellungen als BI entwickelt wurden, auf BI-Fragestellungen anzuwenden (Abbasi et al., 2010; Sahoo et al., 2012). Das erste wichtige Ziel dieser Dissertation besteht darin, einen Beitrag dazu zu leisten, diese Lücke zu schließen. Diese Dissertation fokussiert sich auf das wichtige BI-Problem von Produktretouren im Onlinehandel für eine Illustration und praktische Anwendung der vorgeschlagenen Konzepte. Viele Onlinehändler sind nicht profitabel (Rigby, 2014) und Produktretouren sind eine wichtige Ursache für dieses Problem (Grewal et al., 2004). Neben Kostenaspekten sind Produktretouren aus ökologischer Sicht problematisch. In der Logistikforschung ist es weitestgehend Konsens, dass die “letzte Meile” der Zulieferkette, nämlich dann wenn das Produkt an die Haustür des Kunden geliefert wird, am CO2-intensivsten ist (Browne et al., 2008; Halldórsson et al., 2010; Song et al., 2009). Werden Produkte retourniert, wird dieser energieintensive Schritt wiederholt, wodurch sich die Nachhaltigkeit und Umweltfreundlichkeit des Geschäftsmodells von Onlinehändlern relativ zum klassischen Vertrieb reduziert. Allerdings können Onlinehändler Produktretouren nicht einfach verbieten, da sie einen wichtigen Teil ihres Geschäftsmodells darstellen: So hat die Möglichkeit, Produkte zu retournieren positive Auswirkungen auf Kundenzufriedenheit (Cassill, 1998), Kaufverhalten (Wood, 2001), künftiges Kaufverhalten (Petersen and Kumar, 2009) und emotianale Reaktionen der Kunden (Suwelack et al., 2011). Ein vielversprechender Ansatz besteht darin, sich auf impulsives und kompulsives (LaRose, 2001) sowie betrügerisches Kaufverhalten zu fokussieren (Speights and Hilinski, 2005; Wachter et al., 2012). In gegenwärtigen akademschen Literatur zu dem Thema gibt es keine solchen Strategien. Die meisten Strategien unterscheiden nicht zwischen gewollten und ungewollten Retouren (Walsh et al., 2014). Das zweite Ziel dieser Dissertation besteht daher darin, die Basis für eine Strategie von Prognose und Intervention zu entwickeln, mit welcher Konsumverhalten mit hoher Retourenwahrscheinlichkeit im Vorfeld erkannt und rechtzeitig interveniert werden kann. In dieser Dissertation werden mehrere Prognosemodelle entwickelt, auf Basis welcher demonstriert wird, dass die Strategie, unter der Annahme moderat effektiver Interventionsstrategien, erhebliche Kosteneinsparungen mit sich bringt

A systems dynamics perspective of forecasting in supply chains

Purpose: To evaluate the impact of forecasting on supply chain via a system dynamics perspective. Method/approach: Techniques from Control Theory (such as block diagram, z-transforms, Fourier transforms, Jury’s Inners approach, and frequency response analysis) and Time Series Analysis are used to investigate the performance of supply chains analytically. Simulation is also used to verify the results. Findings: This thesis provides a new and complete proof to the knowledge that Naïve, simple exponential smoothing, and Holt’s forecasting when used in the Order-Up-To (OUT) policy always produce the bullwhip effect for any demand pattern and for all lead-times. In terms of the bullwhip performance when Damped Trend (DT) forecasts are used in the OUT policy, the bullwhip effect is always generated for traditional parameter suggestions. However, the bullwhip avoidance behaviour occurs for some unconventional parameter values. Using these unconventional parameter values, the DT / OUT system acts like a low-pass filter that can eliminate the bullwhip effect and maintain good inventory performance at the same time. The thesis also proves that the Proportional Order-Up-To (POUT) policy is able to reduce system nervousness at the manufacturer. Moreover, the proportional future guidance (PFG) mechanism proposed may reduce system nervousness and inventory costs at the manufacturer and reduce the bullwhip effect in the supply chain simultaneously. Implications: This thesis shows that the bullwhip and net stock variance reduction behaviours exist when unconventional parameter values are used in the DT forecasting procedure. It is the first evidence that it is possible to design a system with good financial performance but without directly looking into the performance of forecasting. The thesis is also the first to consider the MRP nervousness problem and the bullwhip effect at the same time. The PFG method proposed is easy to understand, and since it does not require sophisticated integrated IT systems, or demand / inventory information sharing, it should be easy to implement