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Studienarbeit aus dem Jahr 2008 im Fachbereich BWL - Sonstiges, Note: 2,3, Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt (Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät), 9 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Text Mining wird zur Suche und Ordnung von Dokumenten benötigt. Außerdem kann Wissen aus den Texten gewonnen werden. Für diese drei Ergebnisse des Text Mining bestehen zahlreiche Einsatzmöglichkeiten in Unternehmen. Da im Customer-Relationship-Management (CRM) viele Informationen über Texte ausgetauscht werden, kann Text Mining dort gut verwendet werden.Um einen Einblick in das Thema zu bekommen, soll zuerst eine Einordnungen des Text Mining betrachtet werden. Grundlegend werden im ersten Teil auch einzelne Begriffe erläutert, ähnliche Verfahren abgrenzt, sowie eine Übersicht für sprachliche Problemfälle gegeben.Anschließend wird der Prozess des Text Mining erläutert, die Erläuterung erfolgt entlang der Prozesskette. So wird erst die Textdatenbank, dann die maschinelle Sprachverarbeitung und abschließend die Wissensgenerierung jeweils als Prozesselement vorgestellt.Um die Theorie abzurunden, soll ein Ausblick der Entwicklung des Text Mining, sowie ein praktisches Beispiel der Firma Media-Saturn gegeben werden.Zuletzt werden nochmal die Kernthesen zusammengefasst.
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