Advertisement

© 2009

Statistisches Matching mit Fuzzy Logic

Theorie und Anwendungen in Sozial- und Wirtschaftswissenschaften

  • Authors
Book

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages I-XVIII
  2. Patrick Noll
    Pages 1-7
  3. Patrick Noll
    Pages 9-24
  4. Patrick Noll
    Pages 25-52
  5. Patrick Noll
    Pages 53-77
  6. Patrick Noll
    Pages 179-185
  7. Back Matter
    Pages 187-239

About this book

Introduction

Seit einigen Jahren wird statistisches Matching dazu eingesetzt, zusätzliche Informationen durch die Kombination mehrerer Datenquellen zu erhalten. Traditionelle Methoden ermitteln die so genannten statistischen Zwillinge auf Grundlage der Distanzen zwischen den Ausgangsdaten der Datensätze in den Matchingvariablen.

Patrick Noll stellt eine alternative Methode des statistischen Matchings mit Fuzzy Logic vor, welche die Nachteile traditioneller Methoden durch die Fuzzyfizierung der Ausgangsdaten ausgleicht. Anhand zweier Anwendungsbeispiele demonstriert er die Vorgehensweise des statistischen Fuzzy-Matchings, entwickelt eine Möglichkeit zur Messung der Matching-Güte und vergleicht diese detailliert mit traditionellen Methoden. Darüber hinaus schlägt er mögliche Einsatzgebiete seines Ansatzes im Rahmen der Business Intelligence und dort insbesondere im Data Mining vor.

Keywords

Business Intelligence Data-Mining Fuzzyfizierung Fuzzylogik Matching-Güte Messung Statistik Verfahren

About the authors

Dr. Patrick Noll promovierte bei Prof. Dr. Paul Alpar am Institut für Wirtschaftsinformatik der Philipps-Universität Marburg. Zur Zeit arbeitet er als Consultant für Business Intelligence bei einem mittelständischen IT-Dienstleister.

Bibliographic information

Industry Sectors
Automotive
Biotechnology
IT & Software
Telecommunications
Consumer Packaged Goods
Aerospace
Engineering
Finance, Business & Banking
Electronics