TU Darmstadt / ULB / TUbiblio

Improving Data Quality, Model Functionalities and Optimizing User Interfaces in Decision Support Systems

Franz, Markus (2017)
Improving Data Quality, Model Functionalities and Optimizing User Interfaces in Decision Support Systems.
Technische Universität Darmstadt
Dissertation, Erstveröffentlichung

Kurzbeschreibung (Abstract)

This dissertation contributes to the research on three core elements of decision support systems for managers and consumers: data management, model management and user interface. With respect to data management this dissertation proposes an approach for reducing unobserved product heterogeneity in online transaction data sets. The example of an online auction data set is used to investigate the approach’s ability to improve data quality. In the area of model management this dissertation contributes an approach to elicit consumer product preferences for exponential (beside linear) utility functions aiming at predicting consumers’ utilities and willingness-to-pay for individual products. The question which utility function (linear or exponential) is better suited for predicting product utilities and the willingness to pay is evaluated using a laboratory experiment. Further, in the area of user interfaces this dissertation deals with information visualization. Focusing on coordinate systems, a laboratory experiment is used to investigate which visualization format (two or three dimensional) is better suited for supporting simple vs. complex decision making scenarios and which criteria matter when choosing a visualization format for a particular level of decision making complexity.

Typ des Eintrags: Dissertation
Erschienen: 2017
Autor(en): Franz, Markus
Art des Eintrags: Erstveröffentlichung
Titel: Improving Data Quality, Model Functionalities and Optimizing User Interfaces in Decision Support Systems
Sprache: Englisch
Referenten: Hinz, Prof. Dr. Oliver ; Benlian, Prof. Dr. Alexander
Publikationsjahr: 2017
Ort: Darmstadt
Datum der mündlichen Prüfung: 1 Dezember 2016
URL / URN: http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/5925
Kurzbeschreibung (Abstract):

This dissertation contributes to the research on three core elements of decision support systems for managers and consumers: data management, model management and user interface. With respect to data management this dissertation proposes an approach for reducing unobserved product heterogeneity in online transaction data sets. The example of an online auction data set is used to investigate the approach’s ability to improve data quality. In the area of model management this dissertation contributes an approach to elicit consumer product preferences for exponential (beside linear) utility functions aiming at predicting consumers’ utilities and willingness-to-pay for individual products. The question which utility function (linear or exponential) is better suited for predicting product utilities and the willingness to pay is evaluated using a laboratory experiment. Further, in the area of user interfaces this dissertation deals with information visualization. Focusing on coordinate systems, a laboratory experiment is used to investigate which visualization format (two or three dimensional) is better suited for supporting simple vs. complex decision making scenarios and which criteria matter when choosing a visualization format for a particular level of decision making complexity.

Alternatives oder übersetztes Abstract:
Alternatives AbstractSprache

Diese Dissertation trägt zur Forschung an drei Kernbestandteilen von Entscheidungsunterstützungssystemen für Manager und Konsumenten bei: dem Daten-Management, dem Modell-Management und der Benutzerschnittstelle. Im Bereich Daten-Management wird ein Ansatz zur Reduktion von unbeobachteter Produktheterogenität in Internet-Transaktionsdaten entwickelt. Seine Fähigkeit zur Steigerung der Datenqualität wird anschließend am Beispiel eines Datensatzes von Internetauktionen untersucht. Im Bereich Modell-Management schlägt diese Dissertation einen Ansatz zur Erfassung von Konsumenten-Präferenzen für exponentielle (neben linearen) Nutzenfunktionen mit dem Ziel der Prognose von Produktnutzen und Zahlungsbereitschaften vor. Die Fragestellung, welche Nutzenfunktion (linear oder exponentiell) besser zur Prognose von bevorzugten Produkten und den zugehörigen Zahlungsbereitschafen der Konsumenten geeignet ist, wird anschließend in einem Laborexpe-riment untersucht. Im Bereich der Nutzerschnittstelle befasst sich diese Dissertation mit der Visualisierung entscheidungsrelevanter Informationen. Mit Fokus auf Koordinatensysteme wird die Fragestellung, in welchem Format (zwei- oder dreidimensional) Informationen zur Unterstützung simpler und komplexer Entscheidungssituationen visualisiert werden sollen und welche Größen für die Wahl des Visualisierungsformats in verschieden komplexen Entscheidungen relevant sind, in einem Laborexperiment untersucht.

Deutsch
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-59258
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft > 004 Informatik
300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 01 Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften > Betriebswirtschaftliche Fachgebiete > Fachgebiet Electronic Markets
01 Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften > Betriebswirtschaftliche Fachgebiete
01 Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften
Hinterlegungsdatum: 19 Mär 2017 20:55
Letzte Änderung: 19 Mär 2017 20:55
PPN:
Referenten: Hinz, Prof. Dr. Oliver ; Benlian, Prof. Dr. Alexander
Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: 1 Dezember 2016
Export:
Suche nach Titel in: TUfind oder in Google
Frage zum Eintrag Frage zum Eintrag

Optionen (nur für Redakteure)
Redaktionelle Details anzeigen Redaktionelle Details anzeigen