- AutorIn
- Thomas Reuter Cogia Intelligence GmbH
- Titel
- Automatische semantische Analysen für die Online- Marktforschung
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-783228
- Quellenangabe
- (Intelligentes) Text Mining in der Marktforschung - 1
Erscheinungsort: Köln
Verlag: DGOF – Deutsche Gesellschaft für Online-Forschung e. V., Köln
Erscheinungsjahr: 2019
Titel Schriftenreihe: Kompendium der Online-Forschung
Bandnummer Schriftenreihe: 1
Seiten: 19-22
ISSN: 2750-2775
ISBN: 978-3-9815106-8-3 - Erstveröffentlichung
- 2019
- DOI
- https://doi.org/10.25368/2022.17
- Abstract (DE)
- aus dem Inhalt: „Unternehmen – vor allem im Konsumgüterbereich – sind „datenhungrig“. Sie wollen tendenziell alles über ihre Konsumenten und Zielgruppen wissen. Traditionell ist die Beschaffung dieser Daten die Aufgabe der Markt- und Meinungsforschung. Online-Erhebungen, Fragebogen-Aktionen, Telefon-Interviews – solche quantitativen Befragungen gehören zu den Standardverfahren in der Markt- und Meinungsforschung. Mittels kontrollierter, vorgegebener Fragenschemata sollen statistisch valide Aussagen über Marken, Produkte oder Konsumentenverhalten gewonnen werden.”
- Freie Schlagwörter (DE)
- Transformation, Text Mining, Data Science, Online-Forschung, Künstliche Intelligenz, Marktforschung
- Klassifikation (DDC)
- 004
- Klassifikation (RVK)
- ST 610
- Herausgeber (Institution)
- Technische Universität Dresden
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-783228
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 10.03.2022
- Dokumenttyp
- Buchbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch
- Lizenz / Rechtehinweis
- CC BY-NC-SA 4.0