Simulation von Konsumentenverhalten im ...
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<strong>S<strong>im</strong>ulation</strong> <strong>von</strong> <strong>Konsumentenverhalten</strong> <strong>im</strong> Konsumgütereinzelhandel: Entwicklung eines Warenkorbs<strong>im</strong>ulators<br />
Betreuer: Dipl. Wirt. Inf. Björn Meyer Bearbeitungszeit: 4 – 6 Monate ab sofort Honorar: -<br />
Aufgabe:<br />
Grundlage für eine sinnvolle Analyse <strong>von</strong> Bondaten ist das Verständnis des <strong>Konsumentenverhalten</strong>s. Die Arbeit soll zeigen, welche Modelle<br />
des <strong>Konsumentenverhalten</strong>s <strong>im</strong> Konsumgütereinzelhandel existieren. Es sollen Einkäufe s<strong>im</strong>uliert werden, die auf diesen Modellen basieren.<br />
Voraussichtliche Arbeitsschritte:<br />
1. Analyse unterschiedlicher Modelle des <strong>Konsumentenverhalten</strong>s<br />
2. Quantifizierung der Modelle zur Vorbereitung der <strong>S<strong>im</strong>ulation</strong><br />
3. Entwicklung eines Warenkorbs<strong>im</strong>ulators<br />
4. <strong>S<strong>im</strong>ulation</strong> des <strong>Konsumentenverhalten</strong>s mit Hilfe des Warenkorbs<strong>im</strong>ulators<br />
5. Auswertung der <strong>S<strong>im</strong>ulation</strong>sergebnisse<br />
Sinnvolle Vorkenntnisse:<br />
- Java<br />
- Statistik<br />
Literatur:<br />
• wird gestellt
<strong>S<strong>im</strong>ulation</strong> <strong>von</strong> Patientenverhalten in der Medizin: Entwicklung eines Patientens<strong>im</strong>ulators<br />
Betreuer: Dipl. Wirt. Inf. Björn Meyer Bearbeitungszeit: 4 – 6 Monate ab sofort Honorar: -<br />
Aufgabe:<br />
Grundlage für eine sinnvolle Analyse <strong>von</strong> Patientendaten ist das Verständnis ihres Verhaltens. Die Arbeit soll zeigen, welche Modelle des<br />
Patientenverhaltens <strong>im</strong> Bereich der Medizin existieren. Es sollen Befunde und Medikamentenverschreibungen s<strong>im</strong>uliert werden, die auf diesen<br />
Modellen basieren.<br />
Voraussichtliche Arbeitsschritte:<br />
1. Analyse unterschiedlicher Modelle des Patientenverhaltens<br />
2. Quantifizierung der Modelle zur Vorbereitung der <strong>S<strong>im</strong>ulation</strong><br />
3. Entwicklung eines Patientens<strong>im</strong>ulators<br />
4. <strong>S<strong>im</strong>ulation</strong> des Patientenverhaltens mit Hilfe des S<strong>im</strong>ulators<br />
5. Auswertung der <strong>S<strong>im</strong>ulation</strong>sergebnisse<br />
Sinnvolle Vorkenntnisse:<br />
- Java<br />
- Statistik<br />
Literatur:<br />
• wird gestellt
Dynamische Verhaltensmodelle bei der Patientenanalyse <strong>im</strong> medizinischen Bereich<br />
Betreuer: Dipl. Wirt. Inf. Björn Meyer Bearbeitungszeit: 4 – 6 Monate ab sofort Honorar: -<br />
Aufgabe:<br />
Das Verhalten <strong>von</strong> Patienten lässt sich anhand <strong>von</strong> Modellen beschreiben. Diese Modelle verändern sich jedoch <strong>im</strong> Laufe der Zeit. Ziel dieser<br />
Arbeit ist es zu prüfen, wie dynamische Verhaltensmodelle adäquat modelliert und <strong>im</strong>plementiert werden können. Das Anwendungsszenario<br />
für das ein Prototyp (evtl. auf Basis <strong>von</strong> Softwareagenten) umgesetzt werden soll beinhaltet ausgewählte Analysefragestellungen aus dem<br />
medizinischen Bereich.<br />
Voraussichtliche Arbeitsschritte:<br />
1. Nutzen <strong>von</strong> Verhaltensmodellen<br />
2. Verhaltensmodelle in der Medizin (grob)<br />
3. Auswahl eines Analyseszenarios (Detail)<br />
4. Prototyp zum Abbilden dynamischer Verhaltensmodelle inkl. Validierung<br />
5. Beurteilung der Potenziale dynamischer Verhaltensmodelle <strong>im</strong> medizinischen Bereich<br />
Sinnvolle Vorkenntnisse:<br />
Im Einzelfall zu klären.<br />
Literatur:<br />
• wird gestellt
Patientenanalyse durch Krankenkassen auf der Grundlage des SAP Business Warehouse<br />
Betreuer: Dipl. Wirt. Inf. Björn Meyer Bearbeitungszeit: 4 – 6 Monate ab sofort Honorar: -<br />
Aufgabe:<br />
Die vor allem aus dem Handelsbereich bekannte Warenkorb- und Bondatenanalyse lässt sich auch <strong>im</strong> Gesundheitssektor anwenden. Die<br />
Arbeit soll die Potenziale einer solchen Analyse aufzeigen und mit Hilfe des SAP Business Warehouse ein prototypisches Anwendungsszenario<br />
umsetzen.<br />
Voraussichtliche Arbeitsschritte:<br />
1. Beschreibung der Patientenanalyse<br />
2. Analyseszenarien <strong>im</strong> Gesundheitssektor<br />
3. Auswahl eines prototypischen Szenarios (Patientenanalyse)<br />
4. Prototyp mit Hilfe des SAP Business Warehouse<br />
5. Potenziale der Patientenanalyse <strong>im</strong> Gesundheitssektor<br />
Sinnvolle Vorkenntnisse:<br />
Data Warehousing<br />
Literatur:<br />
• wird gestellt
Real-T<strong>im</strong>e Warenkorb- und Bondatenanalyse <strong>im</strong> Konsumgütereinzelhandel auf Basis des SAP Business Warehouse<br />
Betreuer: Dipl. Wirt. Inf. Björn Meyer Bearbeitungszeit: 4 – 6 Monate ab sofort Honorar: -<br />
Aufgabe:<br />
Die „traditionelle“ Warenkorb- und Bondatenanalyse findet ex-post statt. D. h. die Abverkaufsdaten, die an den Scannerkassen erfasst<br />
werden, werden <strong>im</strong> Nachhinein z. B. <strong>im</strong> Hinblick auf das Entdecken verschiedener Kundengruppen analysiert. Die Konsequenz einer solchen<br />
Analyse wäre beispielsweise eine nach Kundengruppen differenzierte Werbekampagne (wenn man eine eindeutige Kundenidentifizierung, z.<br />
B. durch Kundenkarten voraussetzt). Mit Hilfe <strong>von</strong> RFID (einer Funktechnik zur z. B. Artikelidentifikation) ist es denkbar, eine solche<br />
Warenkorb- und Bondatenanalyse zur Echtzeit durchzuführen und entsprechende Maßnahmen direkt während des Kaufaktes einzuleiten. Die<br />
Arbeit soll die Potenziale einer solchen Real-T<strong>im</strong>e Analyse herausarbeiten und zeigen, wie eine Standardsoftware (in diesem Fall das SAP<br />
Business Warehouse) in dem Bereich angewandt, bzw. angepasst werden muss.<br />
Voraussichtliche Arbeitsschritte:<br />
1. Traditionelle Warenkorb- und Bondatenanalyse <strong>im</strong> Handel<br />
2. Konzept der Real-T<strong>im</strong>e Warenkorb- und Bondatenanalyse<br />
3. Auswahl eines Prototypischen Szenarios<br />
4. Prototypische Entwicklung auf Basis des SAP Business Warehouse<br />
5. Beurteilung der Potenziale einer Real-T<strong>im</strong>e Warenkorb- und Bondatenanalyse <strong>im</strong> Konsumgütereinzelhandel<br />
Sinnvolle Vorkenntnisse:<br />
Im Einzelfall zu klären<br />
Literatur:<br />
wird gestellt