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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

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