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Fuzzy Classification of Online Customers, Fachbücher von Nicolas Werro
Das Buch "Fuzzy Classification of Online Customers" bietet eine innovative Herangehensweise an die Kundenklassifikation, indem es relationale Datenbanken mit Fuzzy-Logik kombiniert. Diese Methodik zielt darauf ab, das Kundenbeziehungsmanagement (CRM) in Online-Shops zu optimieren, indem sie die Vorteile einer unscharfen Klassifikation im Vergleich zur traditionellen, scharfen Bewertung von Kunden aufzeigt. Der erste Teil des Buches führt in die grundlegenden Konzepte der Fuzzy-Mengenlehre ein und erläutert die Verbindung zwischen relationalen Datenbanken und Fuzzy-Klassifikation. Im zweiten Teil wird der Fokus auf die Perspektive der Kunden gelegt, wobei zentrale CRM-Konzepte und deren theoretische Grundlagen behandelt werden. Das Buch vergleicht unscharfe und scharfe Kundenklassen und beleuchtet deren Auswirkungen auf Kundenpositionierung, Massenanpassung, Personalisierung sowie Kundenbewertung und -kontrolle. Abschliessend werden die Anwendung und Implementierung der Konzepte in Online-Shops vorgestellt, einschliesslich einer detaillierten Fallstudie und einer Einführung in das Fuzzy Classification Query Language (fCQL) Toolkit.
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Ähnliche Suchbegriffe für Springer-Werro-Fuzzy-Classification
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Produkte zum Begriff Springer-Werro-Fuzzy-Classification:
Multiple Fuzzy Classification Systems, Fachbücher von Rafal Scherer
Das Buch "Multiple Fuzzy Classification Systems" bietet eine umfassende Analyse und Diskussion über die Anwendung von Fuzzy-Klassifikatoren, die in der explorativen Datenanalyse von Bedeutung sind. Diese Klassifikatoren nutzen unscharfe Regeln und umgehen die typischen Annahmen, die mit statistischen Klassifikationen verbunden sind. Ein zentrales Thema des Buches ist die Kombination von Fuzzy-Klassifikatoren mit der Rough-Set-Theorie, die sich als nützlich erweist, wenn Datensätze unvollständig sind. Die Rough-Set-Theorie ermöglicht eine formale Annäherung an präzise Mengen, indem sie untere und obere Annäherungen definiert. Das Buch beleuchtet auch die Vorteile von Ensemble-Techniken, die auf schwachen Lernmodellen basieren, um die Leistung bestehender maschineller Lernsysteme zu übertreffen. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Integration von Fuzzy-Regeln in Klassifikationsensembles und der Fähigkeit dieser Ensembles, mit unvollständigen Daten zu arbeiten.
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Springer Neuro Fuzzy Hybrid Models for Classification in Medical Diagnosis (Englisch, Softcover, German Prado-Arechiga, Juan Carlos Guzmn, Patricia Melin) (56156067)
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Fuzzy Classification of Online Customers, Fachbücher von Nicolas WerroDas Buch "Fuzzy Classification of Online Customers" bietet eine innovative Herangehensweise an die Kundenklassifikation, indem es relationale Datenbanken mit Fuzzy-Logik kombiniert. Diese Methodik zielt darauf ab, das Kundenbeziehungsmanagement (CRM) in Online-Shops zu optimieren, indem sie die Vorteile einer unscharfen Klassifikation im Vergleich zur traditionellen, scharfen Bewertung von Kunden aufzeigt. Der erste Teil des Buches führt in die grundlegenden Konzepte der Fuzzy-Mengenlehre ein und erläutert die Verbindung zwischen relationalen Datenbanken und Fuzzy-Klassifikation. Im zweiten Teil wird der Fokus auf die Perspektive der Kunden gelegt, wobei zentrale CRM-Konzepte und deren theoretische Grundlagen behandelt werden. Das Buch vergleicht unscharfe und scharfe Kundenklassen und beleuchtet deren Auswirkungen auf Kundenpositionierung, Massenanpassung, Personalisierung sowie Kundenbewertung und -kontrolle. Abschliessend werden die Anwendung und Implementierung der Konzepte in Online-Shops vorgestellt, einschliesslich einer detaillierten Fallstudie und einer Einführung in das Fuzzy Classification Query Language (fCQL) Toolkit.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Multiple Fuzzy Classification Systems, Fachbücher von Rafal SchererDas Buch "Multiple Fuzzy Classification Systems" bietet eine umfassende Analyse und Diskussion über die Anwendung von Fuzzy-Klassifikatoren, die in der explorativen Datenanalyse von Bedeutung sind. Diese Klassifikatoren nutzen unscharfe Regeln und umgehen die typischen Annahmen, die mit statistischen Klassifikationen verbunden sind. Ein zentrales Thema des Buches ist die Kombination von Fuzzy-Klassifikatoren mit der Rough-Set-Theorie, die sich als nützlich erweist, wenn Datensätze unvollständig sind. Die Rough-Set-Theorie ermöglicht eine formale Annäherung an präzise Mengen, indem sie untere und obere Annäherungen definiert. Das Buch beleuchtet auch die Vorteile von Ensemble-Techniken, die auf schwachen Lernmodellen basieren, um die Leistung bestehender maschineller Lernsysteme zu übertreffen. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Integration von Fuzzy-Regeln in Klassifikationsensembles und der Fähigkeit dieser Ensembles, mit unvollständigen Daten zu arbeiten.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Springer Neuro Fuzzy Hybrid Models for Classification in Medical Diagnosis (Englisch, Softcover, German Prado-Arechiga, Juan Carlos Guzmn, Patricia Melin) (56156067)Springer Neuro Fuzzy Hybrid Models for Classification in Medical Diagnosis (Englisch, Softcover, German Prado-Arechiga, Juan Carlos Guzmn, Patricia Melin) (56156067)53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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