E-Mail Klassifizierung in einem CRM-System anhand von Text Mining Analyseverfahren
29,99 €*
Nach dem Kauf zum Download bereit Ein Downloadlink ist wenige Minuten nach dem Kauf im eigenen Benutzerprofil verfügbar.
ISBN/EAN:
9783346160089
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Informatik - Internet, neue Technologien, Note: 1,0, Hochschule Bremen, Sprache: Deutsch, Abstract: Schwerpunkt der Ausarbeitung ist die Kategorisierung von E-Mail-Eingängen in einem CRM-System mit Hilfe von Text Mining Analyseverfahren. Dabei sollen gegebene Nachrichtenmuster stichprobenartig auf natürlich sprachige Verarbeitungsmethoden und Klassifizierungsalgorithmen angewendet werden. Zudem sollen die angewendeten Klassifizierungsalgorithmen, anhand ihrer Genauigkeit bei steigender Anzahl benötigter Trainingsdaten, gegenübergestellt werden. Auch die Übereinstimmung zwischen erwarteten und ermittelten Kategorien sollen bei der Bewertung der Qualität, bezogen auf die Anwendbarkeit der Algorithmen für die Problemstellung, betrachtet werden. Abschließend soll anhand von Nachrichten mit mehreren potenziellen Kategorien geprüft werden, welche Algorithmen besser zur Anwendung verrauschter Daten geeignet sind. Als Analysewerkzeug soll ein entsprechender Prototyp implementiert werden, welcher den praktischen Teil dieser Ausarbeitung darstellt.
Autor: | Robin Wilken |
---|---|
EAN: | 9783346160089 |
eBook Format: | |
Sprache: | Deutsch |
Produktart: | eBook |
Veröffentlichungsdatum: | 05.05.2020 |
Kategorie: | |
Schlagworte: | Apache Bayes CRM Customer-Relationship-Management Data Mining NLP NLP-Pipeline Natural Language Processing NumPy OFBiz Scikit-Learn Stemming Stoppwort Text Mining Textbereinigung Tokenisieren |
Anmelden
Möchten Sie lieber vor Ort einkaufen?
Haben Sie weiterführende Fragen zu diesem Buch oder anderen Produkten? Oder möchten Sie einfach doch lieber in der Buchhandlung stöbern? Wir sind gern persönlich für Sie da und beraten Sie auch telefonisch.
Bergische Buchhandlung R. Schmitz
Wetterauer Str. 6
42897 Remscheid-Lennep
Telefon: 02191/668255
Mo – Fr10:00 – 18:00 UhrSa09:00 – 13:00 Uhr