Hochschulbibliothekszentrum des Landes Nordrhein-Westfalen
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Proaktives Kundenbindungsmanagement im Werbeartikelhandel: Entwicklung eines Machine-Learning-Modells zur Prognose von Kundenabwanderungen
No full textDie Arbeit entwickelt systematisch ein Machine-Learning-Modell zur Prognose von Kundenabwanderungen im Werbeartikelhandel. Im Fokus steht die WER GmbH, ein mittelständischer Werbeartikelhändler, der jährlich signifikante Umsatzverluste durch Kundenabwanderung in der Streckenabwicklung verzeichnet und diese durch effektive Bindungsmaßnahmen reduzieren möchte. Die Ausgangsbasis für ein proaktives Kundenbindungsmanagement bildet ein Modell zur Identifikation abwanderungsgefährdeter Kunden. Das in einem Vergleich von insgesamt 15 Verfahren ausgewählte heterogene Machine-Learning-Ensemble nutzt eine Vielzahl transaktions-, leistungs-, kunden- und interaktionsbezogener Merkmale und liefert signifikant bessere Abwanderungsprognosen als einfachere Vergleichsverfahren. Zusätzlich zur inhaltlichen Interpretation des Modells und der relevantesten Merkmale beschreibt die Arbeit die praktische Integration in den Geschäftsablauf des Unternehmens. Sie liefert damit eine empirische Fallstudie zur Entwicklung eines Abwanderungsprognosemodells in nicht-vertraglichen B2B-Kundenbeziehungen und demonstriert die Leistungsfähigkeit datengetriebener Verfahren des maschinellen Lernens in der praktischen Anwendung.The report systematically develops a machine learning model for predicting customer churn in the promotional products trade sector. The company concerned is the WER GmbH, a medium-sized promotional product distributor, which records significant annual sales losses due to customer churn in its drop shipment business and would like to reduce these through effective retention measures. The starting point for proactive customer retention management is a quantitative model for identifying customers at risk of churning. The heterogeneous machine learning ensemble selected in a comparison of a total of 15 methods uses a large number of transaction-, performance-, customer- and interaction-related features and delivers significantly better churn forecasts than simpler baseline methods. In addition to the explanative interpretation of the model and the most relevant features, the report describes the practical integration into the company's business process. It thus provides an empirical case study for the development of a churn prediction model in non-contractual B2B customer relationships and demonstrates the performance of data-driven machine learning methods in practical application
Performance analysis of novel dew point evaporative cooler with shell and tube design through different air-water flow configurations
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Multi-criteria flexibility allocation for electric distribution networks
No full textGermany’s national climate protection policy, the German Energy Transition, is oriented towards the reduction of energy-related greenhouse gas emissions by rapidly expanding the share of renewable energy systems. New challenges arise regarding technical and energy economical integration as installed wind and photovoltaic power capacities increase continuously. This thesis contributes to the topic by introducing a framework for online multi-criteria flexibility allocation in electrical distribution networks with transport capacity limitations. It considers technical aspects and market participant interests that may contradict each other. Local master data is preprocessed using geospatial information of buildings, photovoltaic systems, wind turbines, and the human population within a spatial domain of interest. By combining weather forecast data, this establishes the foundation for predicting power flow in the electrical distribution network and generating grid-beneficial criteria utilizing the smart grid traff
Bestimmung von Richtcharakteristiken unter Berücksichtigung reflektierender Randbedingungen
No full text956 - Ordnung zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis und zur Vermeidung wissenschaftlichen Fehlverhaltens an der Hochschule Düsseldorf vom 06.06.2024
No full textAufgrund der §§ 2 Abs. 4 S. 2, 4 Abs. 4 S. 3 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (HG NRW) vom 16.09.2014 (GV. NRW S. 547) in der aktuell gültigen Fassung hat die Hochschule Düsseldorf die folgende Ordnung als Satzung erlassen
960 - Berichtigung der Ersten Satzung zur Änderung der Praxisordnung für den Masterstudiengang Soziale Arbeit und Pädagogik mit Schwerpunkt Psychosoziale Beratung (PraxisO MaPB) am Fachbereich Sozial- und Kulturwissenschaften an der Hochschule Düsseldorf vom 03.07.2024
No full textDie Erste Satzung zur Änderung der Praxisordnung für den Masterstudiengang Soziale Arbeit und Pädagogik mit Schwerpunkt Psychosoziale Beratung am Fachbereich Sozial- und Kulturwissenschaften (PraxisO MaPB) vom 14.03.2024 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mittei-lung Nr. 930) ist wie folgt zu berichtigen
Effects of noise sensitivity and listening effort on perceptual ratings of background noise
No full textPrevious research suggests that noise sensitivity is related to inefficient auditory processing that might increase the mental load of noise and affect noise evaluation. This assumption was tested in an experiment using a dual-task paradigm with a visual primary task and an auditory secondary task. Results showed that participants' noise sensitivity was positively correlated with mental effort. Furthermore, mental effort mediated the effect of noise sensitivity on loudness and unpleasantness ratings. The results thus support the idea that noise sensitivity is related to increased mental effort and difficulties in filtering auditory information and that situational factors should be considered
969 - Neubekanntmachung der Prüfungsordnung für den Bachelorstudiengang Medientechnik an der Hochschule Düsseldorf vom 29.08.2024
No full textNachstehend wird der Wortlaut der Prüfungsordnung für den Bachelorstudiengang Medientechnik an der Hochschule Düsseldorf vom 27.08.2018 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 625) neu bekannt gemacht. Die Neubekanntmachung berücksichtigt die Erste Satzung zur Änderung der Prüfungsordnung für den Bachelorstudiengang Medientechnik an der Hochschule Düsseldorf vom 12.02.2021 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 733) und die Zweite Satzung zur Änderung der Prüfungsordnung für den Bachelorstudiengang Medientechnik an der Hochschule Düsseldorf vom 28.10.2021 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 802)
972 - Vierte Satzung zur Änderung der Prüfungsordnung für den Masterstudiengang Architektur an der Hochschule Düsseldorf vom 11.09.2024
No full textAufgrund der §§ 2 Abs. 4, 64 Abs. 1 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (Hochschulgesetz - HG) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547) in der aktuell gültigen Fas-sung hat die Hochschule Düsseldorf die folgende Ordnung als Satzung erlassen