iPhoneAlle anzeigen
iPhone 11iPhone 11 ProiPhone 11 Pro MaxiPhone 12iPhone 12 ProiPhone 12 Pro MaxiPhone 12 miniiPhone 13iPhone 13 ProiPhone 13 Pro MaxiPhone 13 miniiPhone 14iPhone 14 PlusiPhone 14 ProiPhone 14 Pro MaxiPhone 15iPhone 15 PlusiPhone 15 ProiPhone 15 Pro MaxiPhone 16iPhone 16 PlusiPhone 16 ProiPhone 16 Pro MaxiPhone 16eiPhone 8iPhone 8 PlusiPhone SE 2020iPhone SE 2022iPhone XiPhone XRiPhone XSiPhone XS Max
Galaxy A-SerieAlle anzeigen
Galaxy A12Galaxy A13Galaxy A13 5GGalaxy A14Galaxy A15Galaxy A16Galaxy A17 5GGalaxy A20eGalaxy A21Galaxy A22Galaxy A23Galaxy A24Galaxy A25Galaxy A26 5GGalaxy A32Galaxy A33Galaxy A34Galaxy A35Galaxy A36 5GGalaxy A40Galaxy A41Galaxy A42Galaxy A50Galaxy A51Galaxy A52Galaxy A53Galaxy A54Galaxy A55Galaxy A56 5GGalaxy A70Galaxy A71Galaxy A72
Redmi SeriesAlle anzeigen
Redmi 10Redmi 13CRedmi 15 5GRedmi Note 10Redmi Note 10 ProRedmi Note 11Redmi Note 11 ProRedmi Note 11 Pro Plus 5GRedmi Note 11sRedmi Note 12Redmi Note 12 5GRedmi Note 12 ProRedmi Note 12 Pro 5GRedmi Note 12 Pro PlusRedmi Note 13Redmi Note 13 5GRedmi Note 13 ProRedmi Note 13 Pro PlusRedmi Note 14Redmi Note 14 Pro PlusRedmi Note 8Redmi Note 8 ProRedmi Note 9Redmi Note 9 Pro
- Startseite
Bücher Englische Bücher Wissen & Bildung Sozialwissenschaft, Recht, Wirtschaft Wirtschaft Betriebswirtschaft Deeper Insights from Less Data – Developing a Network-Based Approach to Key Driver Identification in Scenario Analysis
Derzeit nicht verfügbar
Handgeprüfte Gebrauchtware
Bis zu 50 % günstiger als neu
Der Umwelt zuliebe
Deeper Insights from Less Data – Developing a Network-Based Approach to Key Driver Identification in Scenario Analysis
Ulf König (Taschenbuch, Englisch)
★★★★★
☆☆☆☆☆ Keine Bewertungen vorhanden
Optischer Zustand
Beschreibung
Seit sich Shell in den 70er-Jahren mit Hilfe der Szenarioanalyse dem Abwärtssog der Ölkrise entziehen konnte, erfreut sich diese Methode weltweit großer Beliebtheit. Zu Beginn einer Szenarioanalyse werden üblicherweise sogenannte Schlüsselfaktoren – Faktoren mit besonderer Bedeutung für die Zukunft des Untersuchungsgegenstandes – mittels einer Einflussanalyse ermittelt. Die klassische… Einflussanalyse ist jedoch sehr Datenerhebungs- und damit kostenintensiv, sodass vor allem finanzschwache Unternehmen und Institutionen auf die Vorteile dieser Methode (und damit auf die Vorteile der Szenarioanalyse als Ganzes) verzichten müssen. Der klassische Ansatz sieht außerdem vor, die erhobenen Daten mittels einfacher Addition auszuwerten, wobei verfügbare und relevante Zusatzinformationen (wie z.B. die der Einflussbereiche) bislang außer Acht gelassen wurden. Die Dissertation zielt darauf ab, dieses Missverhältnis zwischen exzessivem Datenerhebungsaufwand auf der einen Seite und mathematisch oberflächlicher Auswertung der gewonnenen Daten auf der anderen Seite zu entschärfen. Dazu setzt die Arbeit die Einflussanalyse zunächst in den Kontext der Netzwerkanalyse – ein Transfer, der bislang noch nicht erbracht worden ist, obgleich beide Methoden zahlreiche konzeptionelle Parallelen aufweisen und die Netzwerkanalyse im Laufe ihrer wesentlich längeren Historie mathematisch deutlich gehaltvollere Ansätze entwickelt hat als die Einflussanalyse. Auf dieser Basis wird ein neuartiges Zentralitätsmaß, die verallgemeinerte Bereichs-Zentralität, entwickelt und mittels Monte-Carlo-Simulationen implementiert. Im Rahmen eines realen Szenarioprojektes für die Stadt Münster wird der empirische Beweis erbracht, dass dieser Ansatz den Datenerhebungsaufwand um 50% reduziert und dennoch validere Ergebnisse liefert als die klassische Einflussanalyse. Auf diese Weise leistet die Dissertation einen Beitrag zur praktischen Anwendbarkeit und zur „Demokratisierung“ der Szenarioanalyse. Aus wissenschaftlicher Sicht lässt sich das neu entwickelte Zentralitätsmaß weit über die Szenarioanalyse hinaus anwenden und bereichert die Disziplin der Netzwerkanalyse. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
Handgeprüfte Gebrauchtware
Bis zu 50 % günstiger als neu
Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
01.06.2019
Sprache
Englisch
EAN
9783339107220
Herausgeber
Kovac, Dr. Verlag
Serien- oder Bandtitel
QM - Quantitative Methoden in Forschung und Praxis
Sonderedition
Nein
Autor
Ulf König
Seitenanzahl
244
Auflage
1
Einbandart
Taschenbuch
-.-
★★★★★
☆☆☆☆☆ Leider noch keine Bewertungen
Leider noch keine Bewertungen
Sicher bei rebuy kaufen
Schreib die erste Bewertung für dieses Produkt!
Wenn du eine Bewertung für dieses Produkt schreibst, hilfst du allen Kund:innen, die noch überlegen, ob sie das Produkt kaufen wollen. Vielen Dank, dass du mitmachst!
Sicher bei rebuy kaufen