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InfoWiss Chur

Blog des Schweizerischen Institut für Informationswissenschaft

Kategorie: Analytics

DAViS – Zentrum für Data Analytics, Visualization and Simulation nimmt die Arbeit auf

Seit Anfang des Jahres fördert der Kanton Graubünden die Projektpartner SIAF (Schweizer Institut für Allergie- und Asthmaforschung) und HTW Chur um die Themen Datenanalyse, Visualisierung und Simulation auf breiter Front voran zu bringen. Nach einer Übergangszeit mit Interimsleitung nimmt das Zentrum für Daten-Analyse, Visualisierung und Simulation (DAViS) zum 01.05.19 mit der Besetzung der Leitungsstelle nun auch offiziell die Arbeit auf.

Dr. Heiko Rölke, seit Mai «Sonderprofessor» für Data Analytics und Computational Science und Forschungsleiter DAViS

Das 21. Jahrhundert ist das digitale Zeitalter der Daten und Algorithmen. Neunzig Prozent der heute verfügbaren Daten sind in den letzten zwei Jahren erzeugt worden und das Datenvolumen wird sich alle zwei Jahre verdoppeln. Eine Schlüsseltechnologie ist deshalb das Data Mining (Data Analytics) zur Analyse grosser Datenmengen. Mit DAViS wird den Bedürfnissen der Bündner Hochschul- und Forschungsakteuren entsprochen, Nutzen für die lokale Industrie geschaffen und die interdisziplinäre Forschung auf internationalem Niveau gestärkt.

Im Zentrum stehen die Durchführung von Forschungsprojekten sowie Beratungs- und Serviceleistungen in den Bereichen Data Analytics, Machine Learning, Datenmodellierung, Simulation und Visualisierung mit den Davoser Partnerinstituten und der regionalen Industrie. DAViS arbeitet mit dem Hochleistungsrechenzentrum CSCS (https://www.cscs.ch/) in Lugano zusammen. Die HTW Chur ist die erste Fachhochschule der Schweiz, die einen Kooperationsvertrag mit dem CSCS abschliesst und damit auch der regionalen Industrie einen betreuten Zugang zu der leistungsfähigen CSCS-Infrastruktur für anwendungsorientierte Forschung und Entwicklung ermöglicht. DAViS wird von einem interdisziplinären wissenschaftlichen Beirat überwacht.

Neue Publikation in den Churer Schriften zur Informationswissenschaft: Customer Engagement Analytics

Sven Lenz (2017): Customer Engagement Analytics: Clustering User Navigation Behaviour

Customer relations are investments by Brian Solis

Durch die Digitalisierung der Geschäftsprozesse stehen Anwendern von Informations­systemen immer mehr Services zur Verfügung, die ihre Tätigkeiten effizienter und effektiver werden lassen. Ihnen soll ein informationeller Mehrwert geboten werden, so dass Kunden­loyalität aufgebaut und eine Kundenabwanderung verhindert wird. Die Thesis beschäftigt sich damit, wie aus den Daten, die bei der Interaktion eines Benutzers mit einem Informationssystem entstehen, ein Kundenverständnis erlangt werden kann. Anhand eines Smart Data Systems werden die Benutzer in Gruppen segmentiert. Durch eine Online-Umfrage werden die Persönlichkeitsprofile und Clickstream-Sequenzen aufgezeichnet und eine Segmentierung mit Hilfe eines Divisive Hierarchical Clustering durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen auf, dass innerhalb der segmentierten Gruppen keine Übereinstimmung auf ähnliche Persönlichkeitsprofile basierend auf den Big Five Faktoren gefunden werden konnte. Indessen kann eine Effizienz- und Effektivitätswirkung für den Benutzer erreicht werden, indem Navigationsstrukturen und Produktplatzierungen für die Cluster optimiert werden.

Schlagwörter. Smart Data Discovery, Web Usage Mining, Clustering, Persönlichkeitsprofile, Big Five

Die Arbeit steht, wie alle weiteren Veröffentlichungen unserer elektronischen Schriftenreihe, zum kostenlosen Download bereit unter: https://www.htwchur.ch/htw-chur/angewandte-zukunftstechnologien/schweizerisches-institut-fuer-informationswissenschaft-sii/publikationen/churer-schriften/

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