Wissen und Information in konditionalen Modellen

Friedhelm Kulmann

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Information und Wissen sind zentrale Begriffe, denen sowohl in der Informatik als auch in der Betriebswirtschaftslehre besondere B...

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Beschreibung

Information und Wissen sind zentrale Begriffe, denen sowohl in der Informatik als auch in der Betriebswirtschaftslehre besondere Bedeutung zukommt.

Ausgehend von der mathematisch geprägten Informationstheorie untersucht und bewertet Friedhelm Kulmann für die Betriebswirtschaftslehre spezielle Methoden der Wissensverarbeitung und setzt probabilistische Konzepte zur Vorbereitung unternehmerischer Entscheidungen ein. Dabei ermöglicht sein interdisziplinäres Vorgehen eine neue Sicht ökonomischer Modelle. Am Beispiel einer Anfragenbewertung aus dem Bereich Industriegütermarketing, bei dem die Angebotserstellung Kosten im Prozentbereich des Auftragsvolumens verursacht, zeigt der Autor die Notwendigkeit einer objektiven Erfassung und Quantifizierung von Information und Wissen. Zur Analyse setzt er die Expertensystemshell SPIRIT ein.

Autorentext

Dr. Friedhelm Kulmann ist wissenschaftlicher Assistent von Prof. Dr. Wilhelm Rödder am Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Operations Research, der FernUniversität Hagen.

Klappentext

Ausgehend von der Informationstheorie untersucht und bewertet Friedhelm Kulmann für die Betriebswirtschaftslehre spezielle Methoden der Wissensverarbeitung und setzt probabilistische Konzepte zur Vorbereitung unternehmerischer Entscheidungen ein. Seine Methode veranschaulicht er am Beispiel von Anfragebewertungen aus dem Bereich Industriegütermarketing.

Inhalt
1 Einführung.- 2 Information und Wissen.- 3 Informationstreue Entscheidungsunterstützung.- 4 Entscheidungsunterstützung im Auftragsmanagement.- 5 Zusammenfassung und Ausblick.- A Beweis zum Hartley-Informationsmß.- B Regelmengen und Wissensbasen.- B.1 Regelmenge »Punktbewertung«.- B.2 Regelmenge zum Scoring-Modell »Lieferantenanalyse«.- B.3 Merkmale und ihre Aggregation im Anfragenbewertungssystem.- B.3.1 Merkmalsgewichte im Scoring-Modell.- B.3.2 Visualisierung im Hypergraph.- B.3.3 Variablenmenge zur Anfragenbewertung.- B.3.4 Regelmenge zur Anfragenbewertung (Auszug).- B.3.5 Projektdaten.