Entwicklung eines Prototypen zur Analyse multivariater, verteilungsfreier Daten in den Bereichen Benchmarking und Skillmanagement

Immer häufiger wird das Vorwort dazu genutzt, all denen zu danken, die zur erfolgreichen Anfertigung der Diplomarbeit beigetragen haben. So soll es auch in dieser Arbeit sein.
Zunächst gilt ein besonderer Dank Herrn Prof. Dr. Raymond Fleck, der die Aufgabe des Erstgutachters übernahm.
Des Weiteren spreche ich Herrn Prof. Dr.-Ing. Hartmut F. Binner meinen Dank aus, der als Zweitprüfer sowie als Geschäftsführer der XXXXX GmbH den erfolgreichen Abschluss dieser Diplomarbeit ermöglichte.
Nicht zu vergessen sind natürlich alle Mitarbeiter der XXXXX GmbH, die mich stets bei Problemen jeglicher Art unterstützten und einen Rahmen schufen, der die erfolgreiche Erstellung dieser Arbeit gewährleistete.
An dieser Stelle muss außerdem meine gesamte Familie erwähnt werden, die mir nicht nur während des Diplomsemesters, sondern auch während der gesamten Studienzeit Halt und Kraft gegeben hat. Ein ganz besonderer Dank gilt hier meinem Vater, Detlef Kublank, der immer für mich da war, wenn ich Hilfe benötigte, mich immer wieder motivierte und somit sicherlich einen großen Anteil an den insgesamt guten Leistungen während des Studiums hat.
Abschließend möchte ich mich in besonderem Maße bei meiner Lebensgefährtin, Bettina Etzel, bedanken, die mir in dieser zum Teil schweren und oftmals stressigen Zeit trotz zwischenzeitlicher Panikattacken oder gelegentlicher Unausstehlichkeiten immer zu mir gehalten hat, mir stets Zuversicht gab und nie an mir und an der erfolgreichen Fertigstellung dieser Arbeit zweifelte. Außerdem half sie durch ihre selbstlose und uneingeschränkte Unterstützung während der Korrektur, die Qualität dieser Arbeit enorm zu steigern, was ihr aufgrund der zum Teil sehr theoretischen und somit trockenen Ausführungen mit Sicherheit nicht leicht fiel.

Inhaltsverzeichnis

• 2 Analyse multivariater, verteilungsfreier Daten.
• 2.1 Allgemeine Einführung
• 2.1.1 Multivariate Analyseverfahren im Überblick
• 2.1.2 Mögliche Einsatzgebiete unterschiedlicher Verfahren.....
• 2.2 Grundlagen
• 2.2.1 Daten und Skalen….........
• 2.2.2 Ähnlichkeits- und Distanzmaße.
• 2.2.3 Daten- und Distanzmatrix….......
• 3 Benchmarking
• 3.1 Überblick
• 3.1.1 Ursprünge und Definition
• 3.1.2 Traditioneller Betriebsvergleich vs. Benchmarking.
• 3.1.3 Einsatzfelder und Nutzen des Benchmarking ....
• 3.2 Prinzipien und Arten des Benchmarking
• 3.2.1 Internes vs. Externes Benchmarking....
• 3.2.2 Unterschiedliche Betrachtungshorizonte......
• 3.2.3 Vor- und Nachteile verschiedener Benchmarking-Typen ..........\n
• 3.3 Der Benchmarking-Prozess
• 3.3.1 Unterschiedliche Modelle im Überblick
• 3.3.2 Das 5-Phasen-Konzept als Beispiel
• 3.4 Klassifizierendes Benchmarking als neue Benchmarkingmethode
• 3.4.1 Grundlagen
• 3.4.2 Unternehmensgruppierung mit Hilfe multivariater Analysemethoden....
• 4 Skillmanagement.........
• 4.1 Überblick
• 4.1.1 Einführung und Definition..\n
• 4.1.2 Skillmanagement als Instrument des Wissensmanagements
• 4.1.3 Motivationsgründe für Skillmanagement
• 4.2 Mögliche Einsatzgebiete für Skillmanagement......
• 4.2.1 Expertensuche
• 4.2.2 Projektmanagement.
• 4.2.3 Personalentwicklung und -beschaffung...\n
• 4.2.4 Ein konkretes Anwendungsszenario
• 4.2.5 Technische Durchführung mit Hilfe multivariater Analysemethoden .....
• 4.3 Abschließende Einschätzung..\n
• 4.3.1 Problembereiche …......
• 4.3.2 Fazit und Ausblick ..
• 5 Die Clusteranalyse als multivariate Analysemethode….......
• 5.1 Einleitung
• 5.1.1 Entscheidungsgrundlagen für die Wahl der Clusteranalyse............
• 5.1.2 Problemstellung der Clusteranalyse….........
• 5.1.3 Allgemeine Einführung und Vorgehensweise.
• 5.2 Hierarchische Klassifizierungsverfahren
• 5.2.1 Single-Linkage-Verfahren .....
• 5.2.2 Complete-Linkage-Verfahren
• 5.2.3 Average-Linkage-Verfahren
• 5.2.4 Ward-Verfahren..........\n
• 5.2.5 Weitere hierarchische Verfahren....
• 5.2.6 Evaluation hierarchischer Klassifizierungsverfahren .....
• 5.3 Partitionierende Klassifizierungsverfahren.
• 5.3.1 Allgemeine Vorgehensweise
• 5.3.2 K-Means-Methode als Beispiel........
• 5.4 Abschließende Ausführungen
• 5.4.1 Fazit
• 5.4.2 Möglichkeiten der graphischen Ergebnisdarstellung.
• 5.4.3 Vorschlag eines ganzheitlichen Analyseablaufes...\n
• 6 Die Entwicklung des Prototypen........
• 6.1 Angewandte Technologien ……………..\n
• 6.1.1 Komponentenorientierte, verteilte Systeme
• 6.1.2 Enterprise JavaBeans als Beispiel .....
• 6.1.3 Entwicklungswerkzeuge..\n
• 6.2 Der Software-Entwicklungsprozess..\n
• 6.2.1 Analyse
• 6.2.2 Design.
• 6.2.3 Implementierung
• 6.2.4 Testphase
• 6.3 Abschließende Ausführungen
• 6.3.1 Probleme während der Entwicklung....
• 6.3.2 Fazit
• 7 Zusammenfassung und Ausblick .......

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Prototypen zur Analyse multivariater, verteilungsfreier Daten. Ziel ist es, ein Werkzeug zu schaffen, das die Anwendung multivariater Analysemethoden in den Bereichen Benchmarking und Skillmanagement erleichtert und so eine effizientere Entscheidungsfindung ermöglicht.

• Multivariate Analysemethoden im Überblick
• Benchmarking-Konzepte und -Prozesse
• Skillmanagement als Instrument des Wissensmanagements
• Die Clusteranalyse als Methode der Datenklassifizierung
• Entwicklung eines Prototypen zur Analyse multivariater Daten

Zusammenfassung der Kapitel

Kapitel 2 liefert eine allgemeine Einführung in multivariate Analysemethoden und ihre Einsatzgebiete. Es werden verschiedene Verfahren, darunter die Clusteranalyse, vorgestellt und ihre Bedeutung für die Analyse multivariater Daten erläutert. Kapitel 3 beschäftigt sich mit dem Thema Benchmarking. Es werden die Ursprünge und Definitionen des Benchmarking sowie die verschiedenen Arten und Prinzipien dieses Vergleichsprozesses behandelt. Kapitel 4 widmet sich dem Skillmanagement als wichtiges Instrument des Wissensmanagements. Es werden verschiedene Anwendungsgebiete sowie die Motivation für die Implementierung eines Skillmanagementsystems beleuchtet. Kapitel 5 stellt die Clusteranalyse als eine multivariate Analysemethode im Detail vor. Die verschiedenen Verfahren der Clusteranalyse, insbesondere die hierarchischen und partitionierenden Verfahren, werden detailliert beschrieben und ihre Anwendungsmöglichkeiten aufgezeigt. Kapitel 6 befasst sich mit der Entwicklung des Prototypen. Es werden die angewandten Technologien, der Software-Entwicklungsprozess und die verschiedenen Phasen der Entwicklung beleuchtet.

Schlüsselwörter

Multivariate Analyse, verteilungsfreie Daten, Benchmarking, Skillmanagement, Clusteranalyse, Prototypenentwicklung, Software-Entwicklung, Datenklassifizierung, Wissensmanagement.

Details

• Hochschule: Hochschule Hannover
• Note: 1,3
• Autor: Diplom-Wirtschaftsinformatiker Andre Kublank (Autor:in)
• Erscheinungsjahr: 2005
• Seiten: 188
• Katalognummer: V61526
• ISBN (eBook): 9783638549622
• ISBN (Buch): 9783656807704
• Sprache: Deutsch
• Schlagworte: Entwicklung Prototypen Analyse Daten Bereichen Benchmarking Skillmanagement