Description
In vielen kundenorientierten Unternehmensumgebungen wie Banken und Einzelhandelsgeschaften erfullt Data Mining Business Intelligence (BI) Schlusselfunktionen, die es Unternehmen ermoeglichen, Investitionsrisiken zu bestimmen und Investitionsertrage abzuschatzen. Es hilft bei der Auswertung der gesammelten Informationen und stellt sie in einem verstandlichen und praktischen Design dar, das Data-Mining-Analysen foerdert. In der vorliegenden Studie wurden Bank- und Einzelhandelsdienstleistungen als eine sich schnell entwickelnde technologische Branche betrachtet, in der grosse Mengen an elektronischen Daten anfallen. Der Umgang mit enormen Mengen an Transaktionsdaten und Entscheidungen uber Risiken, Kundenbindung, Betrugserkennung und -pravention sowie Marketingmanagement sind wichtige Aufgaben im Banken- und Einzelhandelssektor. Da Betruger standig neue Betrugsmethoden entwickeln und ihre bestehenden Methoden verfeinern, damit sie nicht so leicht identifiziert werden koennen, ist es eine Herausforderung, Betrug zu erkennen und zu verhindern. Zur UEberwachung von Aktivitaten in den Bereichen Betrugspravention, Betrugserkennung, Kundenbindung, Marketing und Risikomanagement, Geschaftsentwicklung, Kreditklassifizierung und Verbesserung der Kundenzufriedenheit.
