Die Assoziationsanalyse findet im Rahmen des Knowledge Discovery in Databases immer st rkere Verbreitung. Allerdings ist die Analyse eines gro en Datenbestandes trotz der Entwicklung besserer Verfahren zur Assoziationsanalyse sehr zeitaufwendig. Frank Beekmann zeigt, dass eine Assoziationsanalyse ohne gro e Genauigkeitsverluste auch bei einem aus einer Stichprobe aus dem Gesamtdatenbestand resultierenden Datenbestand geringen Umfangs durchgef hrt werden kann, und entwickelt neue theoretische M glichkeiten zur Absch tzung der mit diesem Ansatz verbundenen Genauigkeitsabweichungen. Anhand von Problemstellungen aus der Telekommunikationsbranche erl utert er eine Anwendung der stichprobenbasierten Assoziationsanalyse und weist die theoretischen Genauigkeitsbetrachtungen empirisch nach. Gleichzeitig wird der gro e Zeitvorteil dieses Verfahrens demonstriert, aus dem sich neue betriebswirtschaftliche Anwendungsm glichkeiten ergeben. Die Arbeit wurde mit dem Haniel-Preis f r die beste Dissertation im Fach Wirtschaftswissenschaft 2003 ausgezeichnet.
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