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Automatisierte Präferenzmessung = Ex...
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SpringerLink (Online service)
Automatisierte Präferenzmessung = Extraktion und Evaluation von Produktattributen auf Basis von Online-Rezensionen /
紀錄類型:
書目-語言資料,印刷品 : Monograph/item
正題名/作者:
Automatisierte Präferenzmessung/ von Tobias Roelen-Blasberg.
其他題名:
Extraktion und Evaluation von Produktattributen auf Basis von Online-Rezensionen /
作者:
Roelen-Blasberg, Tobias.
面頁冊數:
XVI, 170 S. 38 Abb.online resource. :
Contained By:
Springer Nature eBook
標題:
Market research. -
電子資源:
https://doi.org/10.1007/978-3-658-23831-5
ISBN:
9783658238315
Automatisierte Präferenzmessung = Extraktion und Evaluation von Produktattributen auf Basis von Online-Rezensionen /
Roelen-Blasberg, Tobias.
Automatisierte Präferenzmessung
Extraktion und Evaluation von Produktattributen auf Basis von Online-Rezensionen /[electronic resource] :von Tobias Roelen-Blasberg. - 1st ed. 2019. - XVI, 170 S. 38 Abb.online resource. - Beiträge zur empirischen Marketing- und Vertriebsforschung,2567-6210. - Beiträge zur empirischen Marketing- und Vertriebsforschung,.
Automatisierte Attribut-Extrahierung -- Attributgruppierung und -eliminierung -- Automatisierte Attribut-Evaluierung -- Sentiment-Training und -Extrahierung.
Tobias Roelen-Blasberg stellt in diesem Buch einen neuen Ansatz zur automatisierten Präferenzmessung vor. Anhand verschiedener Methoden aus den Bereichen Natural Language Processing, Text Mining und Machine Learning extrahiert der automatisierte Ansatz Produktattribute aus nutzergenerierten, textuellen Daten und bewertet diese hinsichtlich ihrer Stimmung. Anschließend validiert der Autor die automatisierten Ergebnisse mit klassischen Marktforschungsmethoden wie z. B. mit einer Conjoint Analyse. Die Ergebnisse der Studien zeigen, dass sich anhand des neuen Ansatzes relevante Produktattribute automatisiert extrahieren lassen, wobei sich die Attributwichtigkeiten im Vergleich zu klassischen Präferenzmessungen unterscheiden können. Der Inhalt Automatisierte Attribut-Extrahierung Attributgruppierung und -eliminierung Automatisierte Attribut-Evaluierung Sentiment-Training und -Extrahierung Die Zielgruppen Dozierende und Studierende der Fachgebiete Marketing, Marktforschung, Wirtschaftsinformatik und Informatik Marktforscher und Marktforscherinnen, Marketing Manager und Managerinnen, Brand Manager und Managerinnen Der Autor Tobias Roelen-Blasberg ist Doktorand bei der Forschungsgruppe für Marketing und Vertrieb des Institute of Information Systems and Marketing (IISM) am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich automatisierte Marktforschung, Data Mining, Text Mining, Natural Language Processing und Machine Learning.
ISBN: 9783658238315
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Tobias Roelen-Blasberg stellt in diesem Buch einen neuen Ansatz zur automatisierten Präferenzmessung vor. Anhand verschiedener Methoden aus den Bereichen Natural Language Processing, Text Mining und Machine Learning extrahiert der automatisierte Ansatz Produktattribute aus nutzergenerierten, textuellen Daten und bewertet diese hinsichtlich ihrer Stimmung. Anschließend validiert der Autor die automatisierten Ergebnisse mit klassischen Marktforschungsmethoden wie z. B. mit einer Conjoint Analyse. Die Ergebnisse der Studien zeigen, dass sich anhand des neuen Ansatzes relevante Produktattribute automatisiert extrahieren lassen, wobei sich die Attributwichtigkeiten im Vergleich zu klassischen Präferenzmessungen unterscheiden können. Der Inhalt Automatisierte Attribut-Extrahierung Attributgruppierung und -eliminierung Automatisierte Attribut-Evaluierung Sentiment-Training und -Extrahierung Die Zielgruppen Dozierende und Studierende der Fachgebiete Marketing, Marktforschung, Wirtschaftsinformatik und Informatik Marktforscher und Marktforscherinnen, Marketing Manager und Managerinnen, Brand Manager und Managerinnen Der Autor Tobias Roelen-Blasberg ist Doktorand bei der Forschungsgruppe für Marketing und Vertrieb des Institute of Information Systems and Marketing (IISM) am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich automatisierte Marktforschung, Data Mining, Text Mining, Natural Language Processing und Machine Learning.
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Business and Economics (German Language) (SpringerNature-11775)
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