Zusammenfassung der Ressource
Datenanalyse
Multivariate Verfahren
- Dependenzanalyse
- Multible Regression
- Einfluss MEHRERER
Variablen auf eine
abhängige Variable
- Conjoint-Analyse
- Untersucht, wie einzelen
Produktmerkmale bzw.
Ausprägungen zum
Gesamtnutzen für d. Kunden
beitrage
- Erklärt wie sich Präferenzen v. Kunden ändern, wenn sich ein Merkmal ändert
- Bsp.:
- Interdependezanalyse
- Faktoranalyse
- 1. Reduktion metrisch
skalierter Variablen auf
wenige grundlegende
- z.B.
Persönlichkeitsdimensionen,
Serviceorientierung
- 2. Erstellen einer Datenmatrix
- 3. Korrelationxmatrix
- 4. Faktorladungsmatrix
- Clusteranalyse
- Zusammenfassung von
Objekten zu Gruppen, die
möglichst homogen, aber
heterogen untereinander
sind
- Marktsegmentierung
- 1. Auswahl Clustervariablen
- 2. Aufstellen Datenmatrix
- 3. Elimination v. Ausreißern
- 4. Auswahl Clusteralgorithmus
- 5. Bestimmung Clusteranzahl
- Bsp.: Ansichten Kunde A & D
weit auseinander, aber A & C
sehr gleich .--> A & C ein
Cluster
- Unterschiede der beiden Verfahren
- Untersucht Ursachen-Wirkungs-Beziehung,
Strukturen prüfend
- abhängige und unabhängige Variabel
- gerichtete Abhängigkeiten
Anmerkungen:
- Z.B:
WIe beeinflussen die unabhängigen Variabeln Preis, Qualität, Design etc.
die abhängige Variabel
Kundenzufriedeneheit
- Struktren entdeckend,
Aufdeckung v. Strukturen
Anmerkungen:
- z.B.:
Wie hängen die Faktoren:
Mitarbeiterzufriedenheit
Kundenzufriedenheit
und
Motivation der Mitarbeiter
zusammen?
- metrisch und nicht metrischen skaliereungen
- ungerichtete Abhängigkeit