Recommender Systems

Recommendation Systeme sind heute zentraler Bestandteil eines gut funktionierenden Online Marktplatzes.

Ein Drittel der Verkäufe von führenden eCommerce-Seiten wird durch Empfehlungen generiert. Bei Videoportalen geht die Quote auf über 80 % hoch. Viele Unternehmen nutzen allerdings noch Standardempfehlungssysteme, die nicht auf die speziellen Eigenschaften ihres Produktportfolios angepasst sind. Wir bauen individualisierte Empfehlungssysteme / Recommender Systems.

Ein Recommender System spielt in einem Online Shop individuelle Empfehlungen auf Basis der Klick- und Kaufverhaltenshistorie jedes Shopbesuchers aus. Mittels einer selbstlernenden Technologie werden dem Shopbesucher Produktempfehlungen angezeigt, die zu seinem Interesse passen. Die immer stärker optimierten Empfehlungen verbessern den Auswahlprozess und bringen den Nutzern Vorteile bei der Entscheidungsfindung wie auch bei der Suche nach einem guten Angebot.

Lesen Sie, wie wir mobile.de dabei geholfen haben die Performance des Recommenders um 60% zu steigern:

mobile.de: Use Cases für Recommendations bei Online-Portalen anhand von Datenprodukten

mobile.de

mobile.de GmbH ist Deutschlands größter Fahrzeugmarkt. Wir haben mobile.de dabei unterstützt, das System der Fahrzeugempfehlungen (Recommendations) zu verbessern. Auf Basis der Benutzerinteraktionen erstellen wir nutzerspezifische Empfehlungen für Fahrzeuge. Dies hat zu neuen Einsatzgebieten und verbesserten Empfehlung geführt. Damit konnten wir die Click-Through-Rate (CTR) um bis zu 60% steigern.

Case Study lesen

„Data Science“ – Grundlagen, Architekturen und Anwendungen

Buch „Data Science“

 

Uwe Haneke / Stephan Trahasch / Michael Zimmer / Carsten Felden (Hrsg.)

Data Science

Grundlagen, Architekturen und Anwendungen

erscheint voraussichtlich
im Februar 2019, ca. 250 Seiten, gebunden 
dpunkt.verlag
ISBN Print: 978-3-86490-610-7

Preis: 59,90 Euro

 

Sie möchten das Buch unverbindlich vorbestellen und informiert werden, sobald es erschienen ist? Dann schreiben Sie uns gerne eine E-Mail, wir informieren Sie gerne umgehend. 

Beschreibung

Bedingt durch technologische Entwicklungen wie das Internet of Things (IoT), mobile Anwendungen oder die Digitalisierung von Produktionsprozessen werden immer mehr Daten generiert. Klassische Methoden des Data Warehouse und der Business Intelligence stoßen hier oft an ihre Grenzen. Data Science mit seinen neuen Technologien und Methoden zur Speicherung großer Datenmengen in Kombination mit Konzepten etwa aus dem Bereich Machine Learning ermöglicht eine umfassende Analyse der Daten, um Muster zu identifizieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Data Science und dessen praktische Relevanz für Unternehmen. Dabei werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden sowie Rollen- und Organisationsmodelle vorgestellt sowie Konzepte und Architekturen für Data Science erläutert. Zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele geben Einblicke in die reale Welt von Data Science und erlauben dem Leser einen direkten Transfer zu seiner täglichen Arbeit.

Zielgruppe

  • Business-Intelligence-Manager
  • Daten- und Informationsverantwortliche
  • Projektleiter
  • Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik  

Autor / Autorin

Prof. Dr. Uwe Haneke lehrt seit 2003 an der Fakultät für Informatik und Wirtschaftsinformatik (IWI) der Hochschule Karlsruhe – Technik und Wirtschaft. Zu seinen Hauptarbeitsgebieten gehören Betriebswirtschaftslehre, Business Intelligence, Geschäftsprozessmanagement und Projektmanagement. Daneben leitet er das von ihm gegründete osbi::lab an der Hochschule Karlsruhe, wo er sich vor allem mit Fragestellungen aus den Bereichen Business Analytics, Big Data und Visualisierung beschäftigt.
Prof. Dr. Stephan Trahasch ist seit 2012 an der Hochschule Offenburg Professor für betriebliche Kommunikationssysteme und IT-Sicherheit. Seine Schwerpunkte liegen in den Bereichen Data Mining, Big Data, Agile Business Intelligence. Seine Forschungsprojekte in der Forschungsgruppe Analytics und Data Science beschäftigen sich mit der praktischen Anwendung von Data Mining und Big Data Technologien in Unternehmen sowie der Weiterentwicklung von BI-Produkten um fortgeschrittene analytische Methoden.
Dr. Michael Zimmer ist Senior Manager in der Service Line Analytics und Information Management bei Deloitte. Er beschäftigt sich mit der Konzeption, Einführung und Weiterentwicklung komplexer Data&Analytics Architekturen. Seine Schwerpunktthemen sind Data & Analytics Strategie sowie die Industrialisierung hybrider Analytics-Architekturen. Daneben ist Michael Zimmer Speaker, Autor und Herausgeber zu diversen Publikationen zum Thema agile BI und digitiale Agilität.

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