Besonderheiten und Perspektiven der Wohnsituation in Deutschland | APuZ\nPfad: Aus Politik und Zeitgeschichte / Aus Politik und Zeitgeschichte 2014 / Wohnen / Wohnsituation in Deutschland\nDr. Dipl.-Ing, geb. 1960; Leiter der Abteilung Bau- und Wohnungswesen des Bundesinstituts für Bau-, Stadt- und Raumforschung (BBSR), Deichmanns Aue 31–37, 53179 Bonn.\nDipl.-Geograf, geb. 1964; Leiter des Referats Wohnungs- und Immobilienmärkte in der Abteilung Bau- und Wohnungswesen des BBSR (s.o.).\nRolle des Sozialen Wohnungsbaus\nSeit annähernd hundert Jahren hat der Wohnungsbau eine recht prominente Stellung in der deutschen (Gesellschafts-)Politik inne. Auch in den Jahrzehnten nach dem Zweiten Weltkrieg spielte der Soziale Wohnungsbau – sowohl für den Wiederaufbau der Städte als auch für die Wohnraumversorgung der Haushalte – eine zentrale Rolle. Der Staat förderte den Bau von Wohnungen in einem Ausmaß, dass bis zur deutschen Einheit etwa 4,3 Millionen Wohneinheiten allein in Westdeutschland entstanden. Das 2002 in Kraft getretene Gesetz über die Soziale Wohnraumförderung stellte dann einen Paradigmenwechsel dar. Fortan richtet sich die Förderung nicht mehr an breite Schichten, sondern an "Haushalte, die sich am Markt nicht angemessen mit Wohnraum versorgen können und auf Unterstützung angewiesen sind". Neben der Schaffung von neuem Wohnraum, der bis dahin im Mittelpunkt gestanden hatte, wurde nun auch die qualitative Anpassung der Wohnungsbestände an zeitgemäße Wohnbedürfnisse weiter gestärkt. Anlass dafür war, dass gegen Ende der 1990er Jahre der Wohnungsmarkt als in großen Teilen ausgeglichen galt. Gleichwohl existierten weiterhin in Teilräumen und bei bestimmten Nachfragegruppen Probleme bei der selbstständigen Versorgung mit Wohnraum.\nMit der Föderalismusreform 2006 ging die Zuständigkeit für die Soziale Wohnraumförderung vom Bund auf die Länder über. Begründet wurde dies damit, dass sich der Wohnungsbedarf regional sehr unterschiedlich entwickelt habe und deshalb spezifische Konzepte für die Schaffung günstigen Wohnraums erforderlich seien. Seit eben diesem Jahr blieb der geförderte Wohnungsneubau – trotz einer insgesamt rückläufigen Wohnungsbautätigkeit – auf einem relativ stabilen Niveau. Und auch die Investitionen in den Bestand erreichten nach einer Phase des Rückgangs wieder das relativ hohe Anfangsniveau von 2002.\nBundesweit kommen jedoch weniger neue Sozialwohnungen hinzu als aus der Bindung fallen. Trotz der erneut zunehmenden Förderintensität geht die Zahl der Sozialwohnungen im Saldo deutlich zurück – allein zwischen 2002 und 2009 um rund ein Viertel. Nach Ablauf der Tilgung der öffentlichen Darlehen verwandeln sich die Sozial- in ganz normale Mietwohnungen. Ohne eine weitere Ausweitung der Sozialen Wohnraumförderung wird das Angebot gebundener Wohnungen deswegen auch in Zukunft deutlich sinken. Zugleich aber muss von einem steigenden Bedarf an Wohnraum für die Versorgung von einkommensschwachen Haushalten und Problemgruppen ausgegangen werden. Dies betrifft insbesondere die Wachstumsregionen mit angespannter Wohnungsmarktsituation. Darüber hinaus bestehen auf allen Wohnungsmärkten qualitative Erfordernisse zur Anpassung des preiswerten Wohnungsbestands – insbesondere an energetische und altersgerechte Anforderungen. Solche Adaptionen können in Beständen, die von einkommensschwachen Haushalten bewohnt werden, nur erfolgen, wenn eine wirksame soziale Flankierung gewährleistet ist. Vor diesem Hintergrund zielen die Aussagen des Koalitionsvertrages zwischen CDU/CSU und SPD zur Wiederbelebung des Sozialen Wohnungsbaus auf eine verbesserte Förderung einkommensschwacher Haushalte.\nWohnungsneubau: Über Quantitäten und Qualitäten\nDie zumeist aus Stein oder Beton gebaute Immobilienlandschaft unterliegt in ihrer Struktur nur graduellen Veränderungen. Erschwerend kommt hinzu, dass der Neubau von Wohnungen im vergangenen Jahrzehnt – bildhaft gesprochen – in die Knie gegangen ist. Noch nie in der jüngsten Vergangenheit wurden mit etwa 150.000 so wenige Wohnungen gebaut wie zum Ausgang des vergangenen Jahrzehnts. Insbesondere der Mietwohnungsbau ging bis Mitte der 2000er Jahre sehr stark zurück und erreichte 2009 ein sehr niedriges Niveau. In den früheren Jahrzehnten der deutschen Wirtschaftsgeschichte waren es häufig Arbeitnehmer mit überdurchschnittlichem Einkommen, aber auch Handwerker oder der Bäckermeister von nebenan, die ihr Geld in den Bau von Mietshäusern investierten. Seinerzeit war es lukrativ, (Anfangs-)Verluste aus Vermietung und Verpachtung von der Steuer abzusetzen, vor allem da der Spitzensteuersatz damals bei 53 Prozent lag. Seither sind die steuerlichen Anreize für bestimmte private Investoren deutlich zurückgegangen. Mehrheitlich wird in Deutschland nun zur Selbstnutzung gebaut oder aber in großen Dimensionen (Bauträgergeschäft mit Eigentumswohnungen). In den Jahren des massiven Rückgangs des Mietwohnungsbaus tendierte die Eigenheimquote beim Wohnungsneubau Richtung 70 Prozent, was in etwa dem oben genannten Präferenzanteil entspricht. Mitte der 2000er Jahre wurde auch die massive Eigentumsförderung (Eigenheimzulage) zurückgefahren, was die Fertigstellungen dann auch im Eigenheimbau zurückgehen ließ.\nSeit 2010 findet eine Trendwende im Wohnungsneubau statt. Zunächst sehr zögerlich, sind die jährlichen Steigerungsraten nun durchaus ansehnlich; die Schwelle von 200.000 Wohnungen pro Jahr ist mittlerweile überschritten. Und mit 270.000 Baugenehmigungen mit Ablauf 2013 könnte der Wohnungsbau auf einem Niveau ankommen, das in den vergangenen zehn Jahren nicht mehr erreicht wurde. Der Aufschwung vollzieht sich in allen Segmenten, vornehmlich freilich im Geschosswohnungsbau: Hier sind es die Eigentumswohnungen, die neben den selbstgenutzten Eigenheimen nun anscheinend am häufigsten nachgefragt werden.\nAus einer anderen Warte allerdings scheint man sich wieder in einer Situation zu befinden, die jener vor 90 Jahren gleicht. Erneut wird – verhalten und unsicher – nach Lösungen gesucht, die möglichst viele Bedürfnisse abdecken. Ungenügend ist der Wohnungsbau in der Breite schon deshalb, weil er trotz des enormen Wandels, den unsere Gesellschaft durchläuft, die Möglichkeit, neue Wohnweisen auszuprobieren, kaum zulässt. Erprobt werden müsste indes ein Wohnungsprogramm, das seine Maßordnung in den Bedürfnissen des Menschen findet; ein Raumreservoir, das, im Interesse des Benutzers, zur Veränderung freisteht, das verlockt zu eigenen Einfällen, freien Entscheidungen und bewusster Selbstbestimmung. Und das insgesamt finanzierbar, zugleich für den Einzelnen bezahlbar ist.\nDie Tendenz zur weiteren Individualisierung wird das künftige Wohnen prägen, wobei der Paradigmenwechsel in unserer Gesellschaft – weg vom einseitigen Wirtschaftswachstum, hin zu mehr Lebensqualität – eine nicht zu unterschätzende Rolle spielt. Allerdings mit ambivalenten Wirkungen. Denn Familien und Haushalte verlangen heute nach immer mehr Wohnfläche; statistisch sind es in Deutschland pro Kopf bereits 46 Quadratmeter. Zwar spiegeln sich darin politische und kulturelle Grundwerte unserer Gesellschaft – das private Eigentum und die Abgeschlossenheit und Unabhängigkeit einer privaten Sphäre –, und diese sind wiederum aufs engste verknüpft mit der Hoffnung auf individuelle Autonomie (Virginia Woolf hat ihrem Buch zur Frauenfrage ja nicht zufällig den Titel gegeben: "Ein Zimmer für sich allein"). Die zunehmende Flächeninanspruchnahme aber steht im Widerspruch zu Zielen der nachhaltigen Entwicklung. So zeigt sich am Beispiel des Wohnens, dass ökologische Maximen durchaus in Konflikt geraten mit den emanzipatorischen Gehalten der Kultur. Und dieser Zwiespalt hat immer noch Bestand.\nRenaissance des Stadtwohnens?\nWenn es in Deutschland eine Renaissance des Wohnens in der Stadt gibt, dann wurden die Weichen dafür wohl in den ostdeutschen Ländern gestellt. Den Hintergrund dafür bildeten ein entspannter Wohnungsmarkt und ein vorhandenes Überangebot, die neue Möglichkeiten in den Innenstädten boten. Das sogenannte Bodenpreisgebirge hatte in Westdeutschland das Wohnen immer weiter in das Umland gelenkt; an die City war für Durchschnittshaushalte, insbesondere diejenigen mit Kindern, kaum zu denken. Die niedrigen Mieten und Grundstückspreise in den Städten der Länder im Osten Deutschlands hingegen führten nach einer kurzen Phase der Suburbanisierung – gewissermaßen ein Einheitsreflex – dann zu neuem Wohnstandortverhalten und zu einem relativen Bedeutungsgewinn der Innenstädte.\nHeute lässt sich tatsächlich ein zahlenmäßiger Anstieg der Bevölkerung in einer Vielzahl deutscher Großstädte belegen. Nach wie vor offen ist freilich, ob der nachweisbare Rückgang der Wanderungsverluste der Kernstädte eine echte Trendwende bedeutet – also eine neue Lust auf Stadt widerspiegelt –, oder ob er lediglich ein Effekt der demografischen Welle und des gesellschaftlichen Alterungsprozesses ist. Erst aus der längerfristigen Analyse werden vollständige Bewertungen möglich. Eine Renaissance des innerstädtischen Wohnens auf breiter Front zu sehen, einen "Triumph der City", wie es das Magazin "Der Spiegel" bereits vor einigen Jahren ausdrückte, ist also immer noch verfrüht. Zutreffender wäre es, davon zu sprechen, dass der Trend zur Suburbanisierung deutlich schwächer geworden ist.\nAuch die räumlich differenzierte Betrachtung zeigt, dass eine neue Konjunktur des Stadtwohnens sich bislang nur an ausgewiesenen Orten zeigt. Insbesondere die Universitätsstädte und Städte in erfolgreichen Wirtschaftsregionen weisen nun ein deutliches Bevölkerungswachstum auf, vor allem bei der jungen Bevölkerung, die einen Wohnstandort nach ihrer jeweiligen Ausbildungsperspektive wählt. Getragen wird dieser Prozess in erster Linie durch einen zahlenmäßigen Anstieg der Kinder der Babyboomer, was sich unter anderem auch in hohen Studienanfängerzahlen zeigt. Aber auch eine Rückkehr mancher "Suburbaniten" in die Städte und eine mit der zunehmenden "Überalterung" der Wohnungsnachfrager verbundene Stadtaffinität von Senioren lässt sich ausmachen.\nZugleich gibt es – aufgrund des nach wie vor bestehenden Preisgefälles – eine starke Randwanderung von jungen Familien aus Städten ins Umland. Wenn – wie aktuell feststellbar – die Mehrheit der Neubautätigkeit in das Ein- und Zweifamilienhaus geht, spricht das Bände. Hier ist das frei stehende Einfamilienhaus immer noch die beliebteste Wohnform, die für viele Einkommensklassen bezahlbar nur im suburbanen Raum realisiert werden kann. Allerdings wird auch berichtet, dass es Familien mit Kindern wieder zunehmend in die Stadt zieht. Hierbei ist bereits zu beobachten, dass junge Familien und junge Paare, die kurz vor der Familiengründung stehen, vermehrt am Innenstadtrand oder direkt in der Innenstadt verbleiben oder sogar bewusst dorthin ziehen. Statistisch gesehen also ein recht indifferentes Bild. Die meisten Menschen sind auf der Suche nach bestimmten Lebensqualitäten und wollen sich verschiedene Optionen sichern – Wohnraumgröße, unmittelbarer Gartenbezug, Spielmöglichkeiten in "sicherer Nähe", Kindertagesstätten, Erreichbarkeiten. Und sie richten ihr Verhalten nicht zuletzt danach aus, wo sie dieses Angebot – mit für sie tragbaren Konditionen – bekommen. Die meisten Wohnungssuchenden müssen sich in der Regel den Verhältnissen anpassen und in teureren Städten entweder ihre Ansprüche an den Wohnraum (Größe, Lage, Qualität) herunterschrauben oder eine höhere Wohnkostenbelastungsquote in Kauf nehmen.\nEinmal unterstellt, dass es zahlreiche Zielgruppen der sich demografisch wandelnden Gesellschaft gibt, die eine zunehmende Affinität zum städtischen Wohnen aufweisen, dann stellt sich die Frage nach den stadtentwicklungspolitischen Implikationen. Hierzu vier Schlaglichter:\nWohnbauland: Vielerorts wird berichtet, dass es bereits jetzt kaum mehr Flächenpotenziale in der Stadt beziehungsweise der inneren Stadt gibt. Die Reaktivierung innerstädtischer Grundstücke für das Wohnen ist in der Regel aufwendig und damit kostenintensiv: Hier schlagen zunächst die Grundstückspreise zu Buche. Hinzu kommen Vorbelastungen wie Gebäudereste oder Kontaminationen sowie Nachbarschaftskonflikte und baurechtliche Schwierigkeiten. Wenn verfügbare Flächen für Immobilienentwickler nicht interessant sind, müssen die Kommunen selbst in die Grundstücksaufbereitung und in die Beratung von Baugemeinschaften investieren, damit eine funktionierende Nachbarschaft entsteht. Mithin ist das "Wohnen im Zentrum" durchaus kein Selbstläufer, sondern verlangt nach differenzierten ortsbezogenen Strategien und häufig hohem finanziellen Investment.\nVerdrängung: Je beliebter die Städte als Wohnort (wieder) werden, desto mehr Konflikte und Verteilungskämpfe wird es geben. Dass die vormaligen, unsanierten, vielfach von Migranten, Studenten und Künstlern bewohnten "problematischen" Innenstadtgebiete seit etwa zehn Jahren von Teilen des Mittelstands wiederentdeckt werden, zeitigt neue Probleme ("Gentrifizierung"). Berlin darf man als eine Art Labor dieses Veränderungsprozesses lesen. Jeder fünfte Mensch in Deutschland lebt allein – an der Spree ist es schon jeder Dritte: weil der Partner gestorben ist oder weil bei den Jungen eine hochmobile Lebensweise mit abnehmender Bindungsfähigkeit einhergeht. In Berlin wird es in den kommenden Jahren älter, enger und einsamer werden, die Reibung wird zunehmen. Der Mietanstieg gibt einen Vorgeschmack. Viele Ökonomen und Bauunternehmer sprechen schon davon, dass Wohnungen kleiner werden müssen, damit die Mieten erschwinglich bleiben. Beim Kampf um die knappe Ressource Wohnraum aber könnten Familien unterliegen; eine Studenten-WG mag sich die Vier-Zimmer-Wohnung noch leisten können, eine Familie nur schwer.\nAdaption: Dass 70-Jährige Marathon laufen, 80-Jährige ehrenamtlich Firmen beraten und 90-Jährige über Skype mit ihren Enkeln telefonieren, mag heute noch die Ausnahme sein. In 20 Jahren, wenn jeder dritte Deutsche über 60 ist, wird die Welt ohne diese gesunden, aktiven Alten nicht mehr vorstellbar sein. In kaum einem anderen Bereich wäre eine Anstoßwirkung so sinnvoll wie beim Wohnen beziehungsweise im Wohnungsbau. Mehr noch: Mit ihrer Dichte an Mietwohnungen und sozialen Einrichtungen ist die Großstadt prädestiniert dafür, die Pilotregion für neue Wohnmodelle zu werden. Nicht einmal ein Prozent der Wohnungen in Deutschland sind heute altersgerecht. Eine gigantische Aufgabe, dies zu ändern. Studien haben gezeigt, dass gute nachbarschaftliche Beziehungen und ein positives Wohnumfeld die Pflegekosten um 30 Prozent senken können, vor allem deshalb, weil die Menschen länger aktiv bleiben. Konzepte zu entwickeln, die Wohnen in den eigenen vier Wänden mit sozialen Dienstleistungen und Technik verknüpfen, ist daher eine Schlüsselaufgabe und eine kluge Investition zugleich.\nKleinteiligkeit: Ein Grundproblem von Wohnungsneubauvorhaben liegt in der Frage der Größenordnung oder andersherum in der städtebaulichen Körnung. Wenn man unter Stadt urbane Vielfalt und Lebendigkeit versteht, dann braucht sie eine gewisse Kleinteiligkeit. Genau die aber spielt in den Strategien der Immobilienwirtschaft keine oder doch nur eine geringe Rolle. Mehr noch: Kleinteiligkeit wird von Investoren zumeist als kontraproduktiv wahrgenommen. Und dieser Trend ist nur schwer zu durchbrechen. Betriebswirtschaftlich handelt es sich um die Nutzung positiver Skaleneffekte, um Strategien der Kostenminderung, die bei der Projektierung größerer Gebäudekomplexe zu erzielen sind. Diese Mechanismen bilden sich in der Struktur und im Bild der Städte ab. Um aus diesem Problemkreis herauszukommen, bräuchte es vielleicht so etwas wie die Mischkalkulation in vielen Shopping Malls, die einem Blumenladen oder Friseursalon – zur Arrondierung des Angebots – günstigere Konditionen einräumen. Kann man ein solches Prinzip auch gleichsam ins Öffentliche heben?\nWie werden wir weiter wohnen?\nOb künftig, was den Wohnungsneubau anbelangt, mehr Aufmerksamkeit für Qualität einkehrt, ob das Schlagwort von der "Masse statt Klasse" sich umkehrt: Diese Frage bleibt ebenso virulent und offen wie die Gegenfrage, ob man damit rechnen muss, dass die vielerorts neu entfachte Nachfrage bloß durch billigere Bauproduktion bedient wird. Augenscheinlich ist zumindest beim städtischen Neubau (zumal im Eigentumswohnungsbau) der Trend zu höherwertigem Bauen mit recht hohen Erstellungskosten dominierend. Folgerichtig zielt der jedoch auf eine entsprechend betuchte Klientel.\nBezüglich der Wohnungsnachfrage sind erhebliche Verschiebungen zu erwarten. Augenscheinlich besteht in den kommenden Jahren ein deutlicher Nachholbedarf bei der Schaffung von Wohnraum und der Umwandlung von Zuschnitten, Größen und Ausstattungen der Wohnungen. Es geht um Anpassungen, die den sich wandelnden Bedingungen und Ansprüchen entsprechen; dabei spielt die Reduzierung von Barrieren eine große Rolle. Mit der Alterung, mit zunehmend späteren partnerschaftlichen und familiären Bindungen und größeren Anforderungen an die berufliche Flexibilität werden vermehrt kleine Wohnungen für ein und zwei Personen nachgefragt. Diese Art der Singularisierung erhöht den künftigen Wohnungsbedarf bei gleichzeitig sinkenden Bevölkerungszahlen. Dabei wird sich die Wohnungsnachfrage auf die wirtschaftsstarken Regionen konzentrieren. Mit anderen Worten: Es sind deutliche Unterschiede zu verzeichnen zwischen den großen Metropolen (kaum Leerstand beziehungsweise sogar Engpässe in der Wohnungsversorgung) und den ländlichen Regionen in Ost- und Westdeutschland (hohe Angebotsüberhänge).\nWenn, wofür vieles spricht, das Wohnen in der größeren Stadt populär(er) wird, dann dürfte jedenfalls ein vorhandenes, günstiges und ausreichendes Wohnungsangebot kaum der Antrieb dafür sein. Zumal mit der wachsenden Attraktivität innerstädtischer Wohnlagen Mietanstiege einhergehen, die erstmals seit langer Zeit wieder als solche bezeichnet werden können (das heißt deutlich über der Inflationsrate). Viele Haushalte, die eine Mietwohnung suchen, müssen sich seit zwei bis drei Jahren vielerorts mit steigenden Belastungen auseinandersetzen. Nach den wirtschaftlichen Regeln von Angebot und Nachfrage treiben die wachsenden Knappheiten die Mieten nach oben. Angesichts der alarmierenden Nachrichten über eine Mietenexplosion wird allerdings häufig vergessen, dass im längerfristigen Durchschnitt die Mietenentwicklung in den meisten Regionen immer noch unterhalb der Inflation liegt und damit real eher rückläufig ist. Dennoch sind von der aktuellen Situation viele Haushalte betroffen, insbesondere die, die auf dem Wohnungsmarkt eine Bleibe suchen. Bestehende Mietverträge unterliegen dagegen weniger den Knappheitssymptomen des Wohnungsmarktes. So tendiert der Mietenindex, der als Teil des Verbraucherpreisindex die Preisentwicklung bei bestehenden Mietverträgen abbildet, in den vergangenen Jahren zu Steigerungsraten zwischen 1,0 und 1,6 Prozent, was in der Regel unterhalb der Inflation liegt.\nAllen Knappheiten und Mietpreissteigerungen zum Trotz: Perspektivisch und auf den Gesamtstaat bezogen wird der Leerstand deutlich zunehmen. Selbst bei weiterer Zuwanderung und Bautätigkeit wird ein Teil des Wohnungsbestands nicht mehr nachgefragt (entweder quantitativ oder wegen Qualitätsmängeln). Wie damit – oder mit der gegenläufigen Dynamik, den Gentrifizierungstendenzen in manchen Großstädten – umzugehen ist, bleibt eine Frage von eminenter gesellschaftlicher Bedeutung.\nVgl. BBSR (Hrsg.), Fortführung der Kompensationsmittel für die Wohnraumförderung. Endbericht, Bonn 2011, http://www.bbsr.bund.de/BBSR/DE/WohnenImmobilien/RahmenbedInstrumente/\nZwar wohnen immer weniger Menschen in einer Sozialwohnung. Gleichwohl kann von einem sozialpolitischen Rückzug des Staats keine Rede sein: Die Übernahme der Wohnraumkosten für Empfänger von Arbeitslosengeld II sowie das Wohngeld als Mietkostenzuschuss für Bürger mit geringem Einkommen zur "Sicherung angemessenen und familiengerechten Wohnens" sind diesbezüglich sprechende Beispiele.\nVgl. Susanne Beyer, Triumph der City, in: Der Spiegel, Nr. 2 vom 9.1.2006, S. 134f.\nErkennbar an den Bevölkerungsverschiebungen und an den absoluten Bevölkerungsgewinnen der Innenstädte/Kernstädte.\nVgl. Bundesministerium für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung (Hrsg.), Wohnen im Alter – Marktprozesse und wohnungspolitischer Handlungsbedarf, Berlin 2011.\nBis 2030 ist beispielsweise von einem Anstieg des Bevölkerungsanteils der Altersgruppe ab 60 Jahren von derzeit einem Viertel auf gut 35 Prozent der Gesamtbevölkerung auszugehen. Vgl. weiterführend BBSR, Raumordnungsprognose 2030, Bonn 2012.\nSo erwartet die BBSR-Raumordnungsprognose bis zum Jahr 2030 eine Abnahme der Bevölkerungszahl um 2,9 Prozent in Deutschland, bei einer Zunahme der Zahl der Haushalte um 2,9 Prozent.\nDeutschland ist im europäischen Vergleich von einer durchschnittlichen Wohnkostenbelastung gekennzeichnet. Niedrigeinkommen sind durch Wohngeld und Kosten der Unterkunft abgesichert. Aktuell steigen die Wiedervermietungsmieten über drei Prozent im Vergleich zum Vorjahr.\nDieser Text ist unter der Creative Commons Lizenz "CC BY-NC-ND 3.0 DE - Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung 3.0 Deutschland" veröffentlicht. Autoren/-innen: Robert Kaltenbrunner, Matthias Waltersbacher für bpb.de


Geburtstags Strandparty in Songkhla geplatzt - ThailandTIP\nSONGKHLA. Vor kurzem hat die Polizei in der südthailändischen Provinz Songkhla 61 Menschen bei einer Geburtstags Strandparty festgenommen. Angeblich waren 35 Verdächtige Personen noch minderjährig.\nDer Geburtstag, der mitten in der Nacht gefeiert wurde, fand am Strand statt und beinhaltete laute Musik und Alkohol, sagen die thailändischen Medien. Trotz der Festnahme von 61 Personen vermutet die Polizei, dass noch weitere Personen anwesend waren, die sich jedoch ihren Zugriff durch die Staatsanwaltschaft entziehen konnten. Die lokale Polizei spekuliert jedoch, dass „Dutzende“ Gäste der Strandparty in der Dunkelheit der Nacht entkommen sein könnten.\nDa die Geburtstagsfeier / laute Gruppe eine große Menschenansammlung war, verstieß sie gegen das Gesetz über übertragbare Krankheiten, berichtet die lokale Presse.\nViele Familienmitglieder besuchten die Verdächtigen / gescheiterten Gäste der Geburtstagsfeier in der Polizeistation von Kuan Meed. Die Kaution für viele der Verdächtigen wurde auf 5.000 Baht festgesetzt. Die Geldbußen werden vom Nathawee Provincial Court festgesetzt. Darüber hinaus wurden 26 der Verdächtigen in ihren jeweiligen Heimatprovinzen für 14 Tage unter Quarantäne gestellt.\nAlle Verdächtigen müssen sich zusätzlich noch einem Covid-19 Test unterziehen, berichten die lokalen Medien weiter. Darüber hinaus müssen die Personen, die es geschafft haben, dem Gesetz zu entkommen, ebenfalls getestet werden, sagt die Polizei.\nDort, wo der Strandgeburtstag stattfand, sind noch 32 Motorräder geparkt, da niemand gekommen ist, um sie abzuholen. Die Beamten planen jedoch, die Besitzer der Fahrräder anzurufen, um zu sehen, ob sie auf der Party waren. Es wurde bisher noch nicht darüber berichtet, ob sie auch die Besitzer aus den Gefängniszellen herbeirufen würden.\nIn den Medien und in den sozialen Netzwerken wurde bisher noch nicht angegeben, an welchem Strand die Geburtstagsfeier stattfand.\nAnfang dieses Monats erging es einem Mann in Nakhon Si Thammarat an seinem Geburtstag besser, als ihm die Beamten die ihn festgenommen hatten einen Geburtstagskuchen überreichten. Letzten Monat wurden in Thong Lor ebenfalls zahlreiche Partygänger festgenommen, die bereits ihren Geburtstagskuchen hatten. Auch Drogen sollen bei der Party im Spiel gewesen sein, berichten die lokalen Medien.\nKategorien Behörden, Der Süden, Gesellschaft & Soziales, Gesundheit, Justiz & Polizei, Korruption & Skandale, Soziale Netzwerke Beitrags-Navigation


Data-Mining im Immobilien E-Business - Diplom.de\nDiplomarbeit, 2006, 82 Seiten\nPrivate FernFachhochschule Darmstadt; Standort Pfungstadt (Informatik, Studiengang Informations- und Kommunikationsmanagement)\n1.2 Erörterung des Umfelds der Aufgabenstellung\n1.3 Ziele und Kriterien für ImmoPortal-XY\n1.4 Zielsetzung und Aufbau dieser Arbeit\n2 Der Begriff Data Mining\n2.1 Ansätze der Datenanalyse\n2.1.1 Hypothesengetriebene Analyse\n2.1.2 Hypothesenfreie/ Datengetriebene Analyse\n2.1.3 Iterativ-inkrementelles Vorgehen bei der Datenanalyse\n2.2 Definition Data Mining/ Knowledge Discovery in Databases\n2.3 Rahmen und Abgrenzung zu verwandten Gebieten\n2.3.2 Explorative Datenanalyse\n2.3.3 Data Warehouse\n2.3.4 Online Analytical Processing (OLAP)\n2.3.5 Business Intelligence (BI)\n3 Knowledge Discovery in Databases (KDD)\n3.1 Motivation für Data Mining-Prozessmodelle\n3.2 Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)\n3.2.1 Verstehen des Geschäftsablaufs (Business understanding)\n3.2.2 Verstehen der Daten (Data understanding)\n3.2.3 Datenvorverarbeitung (Data preparation)\n3.2.4 Modellierung – (Data Mining)\n3.2.5 Evaluierung (Evaluation)\n3.2.6 Inbetriebnahme (Deployment)\n4 Ansätze, Aufgaben und Methoden des Data Mining\n4.1 Überwachtes und unüberwachtes Lernen\n4.2 Data Mining-Aufgaben\n4.2.3 Prognose / Regression\n4.3 Data Mining-Techniken\n4.3.4 Künstliche neuronale Netze (KNN)\n5 Fallbeispiel: Kündigerprävention\n5.1 Verstehen des Geschäftsablaufs\n5.1.1 Bestimmung der Geschäftsziele\n5.1.2 Einschätzen der Situation\n5.1.3 Bestimmung der Data Mining-Ziele\n5.2 Verstehen der Daten\n5.2.1 Gesammelte Daten\n5.3.1 Abgeleitete Daten\n5.4.1 Verwendete Data Mining-Technik\n5.4.3 Modellerstellung und -beurteilung\n5.5.1 Bewertung des Ergebnisses\n5.5.2 Beurteilung des Prozesses\n5.5.3 Weitere Schritte\n6.2 Weitere Anwendungsmöglichkeiten\nAnhang A: Ergänzungen zu ImmoPortal-XY\nA.1 Technisches Umfeld\nAnhang B: Beschreibung der Merkmale\nAnhang C: Datenexploration\nC.1 Histogramme numerischer Merkmale\nC.2 Histogramme nominaler Merkmale\nC.3 Histogramme abgeleiteter Merkmale\nAnhang D: Modellbewertung\nD.1 Technische Parameter\nD.2 Verwendete Dateien\nAnhang E: Modellevaluierung\nAnhang F: Beiliegende CD\nAbbildung 2-1: Datenanalysezyklus\nAbbildung 2-2: Analyseszenario bei ImmoPortal-XY\nAbbildung 2-3: Mehrdimensionale Darstellung und Kreuztabelle in OLAP\nAbbildung 2-4: Integration von IT-Komponenten in BI-Lösung\nAbbildung 3-1: Schematische Darstellung des CRISP-DM Prozessmodells\nAbbildung 4-1: Mögliche Nutzersegmente bei ImmoPortal-XY\nAbbildung 4-2: Verfahren der Clusteranalyse\nAbbildung 4-3: Entscheidungsbaum zur Auswahl von Direktmailing-Empfängern\nAbbildung 4-4: Vorwärts gerichtetes künstliches neuronales Netz\nAbbildung 5-1: Stichprobenerhebung (Kündiger/ Nichtkündiger)\nAbbildung 5-2: Zeitliche Erhebung der Kundenmerkmale\nAbbildung 5-3: Histogramm zum Attribut „Anz_Objekte_Gesamt“\nAbbildung 5-4: Wahrheitsmatrix zur Berechnung der Klassifikationsgüte\nAbbildung 5-5: Erhebung der Validierungsdaten\nAbbildung 5-6: Wahrheitsmatrix nach Anwendung der Validierungsdaten\nAbbildung A-1: Dateninfrastruktur bei ImmoPortal-XY\nAbbildung C-1: Histogramme numerischer Merkmale (Nichtkündiger=blau/unten; Kündiger=rot/oben)\nAbbildung C-2: Histogramme nominaler Merkmale (Nichtkündiger=blau/unten; Kündiger=rot/oben)\nAbbildung C-3: Histogramme abgeleiteter Merkmale (Nichtkündiger=blau/unten; Kündiger=rot/oben)\nAbbildung D-1: Technische Parameter für C4.5-Entscheidungsbaumalgorithmus\nTabelle 1-1: Mengen-/Volumengerüst wichtiger Entitäten bei ImmoPortal-XY\nTabelle 3-1: Skalenniveaus und Attributstypen\nTabelle 4-1: Data Mining-Techniken und Aufgaben\nTabelle 5-1: Denormalisierte Analysetabelle zur Datenexploration (schematisch)\nTabelle 5-2: Abgeleitete Attribute aus erster Erhebung\nTabelle 5-3: Klassifikationsgüte der Modelle bei unterschiedlicher Attributsdarstellung\nTabelle 5-4: Klassifikationsgüte der Modelle bei unterschiedlichem Nichtkündigeranteil\nTabelle B-1: Potentielle Attribute zur Analyse Kündigerverhalten\nTabelle B-2: Deskriptive Statistik numerischer Attribute unterteilt nach Zielmerkmal\nTabelle B-3: Deskriptive Statistik nominaler Attribute unterteilt nach Zielmerkmal\nTabelle D-1: Zuordnung verwendete Trainingsdaten - Klassifikationsmodell\nTabelle E-1: Kostenmatrix zur Beurteilung der Klassifikationsgüte\nTabelle E-2: Kostenanalyse bei Anwendung des Klassifikationsmodell B3\nTabelle E-3: Kostenanalyse bei Anwendung des Klassifikationsmodell B5\nIm Zeitalter des Internets und der Globalisierung bekommt der Wettbewerbsfaktor Information als unterstützendes Instrument in Entscheidungssituationen einen immer größeren Stellenwert. Die Intensivierung globaler Handels- und Wirtschaftsbeziehungen stellen selbst kleine und mittlere Unternehmen vor komplexe Entscheidungssituationen, die eine umfangreiche und belastbare Datengrundlage erfordern.Mit der folgerichtigen Entwicklung von Anwendungen, die automatisch riesige Datenmengen sammeln und abspeichern, entwickelte sich gleichzeitig ein weiteres Problem: es kommt zur explosionsartigen Vermehrung von Daten. Eine manuelle Auswertung der immer unübersichtlicheren Datenbestände, mit traditionellen statistischen Methoden, herkömmlichen Datenbankabfragen oder Online Analytical Processing (OLAP) gelangt schnell an ihre Grenzen. Zeitmangel und natürliche Grenzen der menschlichen Kognition, lassen lediglich einen Teil der in den Daten vergrabenen und potentiell interessanten Zusammenhänge entdecken.Durch das wachsende Bedürfnis, das in den Daten schlummernde Informationspotential besser zu nutzen, entstand mit Data Mining eine neue Disziplin zur Datenanalyse. Data Mining – das sinnvolle Zusammenfassen großer Datenmengen und (halb-)automatische Auffinden neuer interessanter Zusammenhänge – ist daher ein Thema das mehr und mehr an Bedeutung gewinnt.\nIn dieser Arbeit werden Konzepte erarbeitet, die zeigen, wie sich Data Mining zur Unterstützung von Marketing und Customer Relationship Management (CRM) im Immobilien E-Business praktisch nutzen lässt. Als Anwendungsbeispiel dient die Firma ImmoPortal-XY. Dazu werden die prinzipiellen Verfahren und Effekte des Data Mining erörtert und anschließend erarbeitet, wie sie sich im genannten praktischen Umfeld nutzbar machen lassen.\nBei der Identifikation von potentiellen Bereichen zur Verbesserung von Marketingaktivitäten und Kundenbeziehungen sollen die Bedürfnisse der Fachbereiche, die Besonderheiten des Marktes und die Ausgangssituation der benötigten Daten berücksichtigt werden. Im Rahmen eines Feldversuches soll ein Anwendungsfall praktisch untersucht werden. Dabei sollen auch Vorgehensmodelle oder best practices vorgestellt und angewandt werden. Die Ergebnisse dieser Datenanalysen müssen interpretiert und aufbereitet werden und sollen abschließend Aufschluss zum weiteren Einsatz von Data Mining bei ImmoPortal-XY bringen.\nDie ersten Bemühungen, Entscheidungsträger durch Informationstechnologie in Entscheidungssituationen zu unterstützen, gibt es bereits seit den 60er Jahren.Diese mehr oder weniger erfolgreichen Entwicklungen können unter dem Begriff Management Support Systeme (MSS) zusammengefasst werden. Seit dem letzten Jahrzehnt sind es die Technologien des Data Warehouse und OLAP, die zur Umsetzung genutzt werden. Alle genannten Technologien haben das Ziel, die im operativen Geschäft gesammelten Daten so aufzubereiten, dass sie in wertvolle Informationen und letztendlich Wissen transformiert werden können. Die Nutzung dieser Systeme geht einher mit einer ständig wachsenden Menge an Daten, sowie der Notwendigkeit einer immer schnelleren Analyse zur Erzielung und Erhaltung von Wettbewerbsvorteilen.\nWährend die dauerhafte Speicherung bei immer preiswerteren und leistungsfähiger werdenden Speichermedien in vielen Unternehmen erfolgreich etabliert ist, steigt mit der Datenmenge jedoch die Komplexität der Analyseprozesse und damit das Risiko, dass nützliche Informationen in den Datenmassen verborgen bleiben. Vielleicht trifft es die Aussage von John Naisbitt genau auf den Punkt: „Wir ertrinken in Daten und dürsten nach Wissen".\nAntworten auf folgende Fragen lassen sich mit den traditionellen Verfahren beispielsweise kaum beantworten:\n- Welchen meiner Kunden muss ich welches Angebot zu welchem Zeitpunkt über welchen Kommunikationskanal unterbreiten?\n- Was charakterisiert einen treuen Kunden und wann wandert ein Kunde ab?\nEine neue Qualität bei der Datenanalyse versprechen die Verfahren und Techniken, die unter dem Begriff Data Mining zusammengefasst werden. Versteckte Beziehungen, Muster und Regeln, die vom Menschen allein in den großen Datenmengen nicht mehr entdeckt werden können, sollen mit Data Mining gefunden und herausgefiltert werden. Im Gegensatz zur klassischen Datenanalyse werden die Datenbestände weitestgehend hypothesenfrei (vgl. Abschnitt 2.1) mit Hilfe von (halb-)automatischen Verfahren aus der Statistik, künstlichen Intelligenz und dem maschinellen Lernen durchsucht. Diese Suche nach Mustern in Daten verspricht überall dort nützliche Potentiale, wo viele Daten anfallen. Handelsketten, Banken, Versicherungen seien nur Vertretungsweise genannt.\nAuch bei dem Internet-Unternehmen ImmoPortal-XY – einem Marktführer bei Immobilienanzeigen in Deutschland – wächst das Datenvolumen beständig und der Bedarf an Informationen zum Ausbau der marktbeherrschenden Stellung steigt.\nDas Immobilienportal führt Nachfrager und Anbieter von Immobilien im deutschsprachigen Internet zusammen. Unter einer Million Objekten im Monat suchen ca. 400.000 Benutzer (Visits) täglich nach Immobilien jeder Art (z.B. Wohnung, Haus, Gewerbe, Ferien, Anlage). Zur Nutzung anmeldepflichtiger Dienste (z.B. Gesuchs-benachrichtigung, Objekt-Merkzettel), muss sich ein Nachfrager mittels E-Mailadresse registrieren. Darüber hinaus begleitet ImmoPortal-XY die Suchenden durch Zusatz-Dienstleistungen wie z.B. Umzugsplaner und Finanzierungsrechner. Für den Nachfrager sind alle Service-Arten kostenlos. Die Immobilien-Angebote werden von den anbietenden Kunden selbst inseriert und als Exposé mit Bildern, PDFs, Videos und Kartenansicht dargestellt. Bei den Anbietern handelt es sich um ca. 42.000 Privatpersonen und ca. 24.000 gewerbliche Anbieter (z.B. Makler, Haus- und Wohnungsverwaltungen, Bauträger). Die Kosten für die Objekteinstellung variieren je nach Objektanzahl und Nutzung von Zusatz-Produkten wie Top-Listing oder Highlighting.\nJeden Tag werden neue Daten generiert, die entweder für das operative Geschäft notwendig sind oder zur Prüfung der Wirtschaftlichkeit unternehmerischer Aktivitäten benötigt werden. Zum einen werden über die Web-Applikation Kunden-, Objekt- und Buchungsdaten in die operative Datenbank (DB) geschrieben. Darüber hinaus werden täglich ca. 6 GByte bzw. 3,8 Mio. Zeilen bereits auf Tagesbasis aggregierte Messdaten/Faktdaten (z.B. Exposéaufrufe, Suchanfragen) in das Data Warehouse geladen. Auch die täglichen ca. 1,5 GBytegroßen Web-Server-Logfiles, mit detaillierten Informationen über die Seitenaufrufe der ImmoPortal-XY-Benutzer, sind eine immense Datenquelle. Darüber hinaus werden ergänzende Daten, die bei Kundenkontakten gesammelt wurden, von Mitarbeitern im CRM-System gepflegt. Eine schematische Darstellung relevanter IT-Komponenten befindet sich in Abbildung A-1.\nDie wesentlichen Datenquellen für Analysen sind das Operational Data Store (ODS) und das Data Warehouse. Das ODS wird einmal am Tag mit dem Stand der operativen DB befüllt. Gelöschte Daten bleiben dabei erhalten. Personenbezogene Merkmale sind in solchen Fällen anonymisiert. Das darauf aufbauende Data Warehouse enthält zusätzlich auch historische Datensätze gleicher Entitäten auf Tagesbasis. Personenbeschreibende Daten werden allerdings nicht geladen. Einen Überblick über Datenvolumen und –menge der relevanten Daten (DB-Schema ODSUDM und DSS), sowie der wichtigsten Entitäten vermittelt die Tabelle 1-1.\nSysteme zur dauerhaften Speicherung anfallender Geschäftsdaten und OLAP-getriebene Werkzeuge zu deren Auswertung sind bereits im Unternehmen etabliert. Das Potential in den vorhandenen Daten zur Unterstützung von Marketingentscheidungen und besseren Kundenbeziehungen scheint jedoch noch nicht vollständig genutzt zu werden. Gängige Datenanalysen befassen sich i.d.R. nur mit uni- oder bivariatenAuswertungen, die nicht die vollständige Komplexität von Markt- und Kundenbeziehungen berücksichtigen können.\nData Mining, als alternative Form der Datenanalyse, vermag auch komplexe, bisher unbekannte Informationen zu entdecken, die einen deutlichen Beitrag zur Wissensgenerierung im Unternehmen leisten. Nachfolgend werden denkbare Anwendungsfälle für Data Mining zur Entscheidungsunterstützung illustriert, auf die in den folgenden Kapiteln teilweise zurückgegriffen wird. Sie sollen das Thema greifbarer und die theoretischen Ausführungen dieser Arbeit verständlicher machen:\n1. Optimierung von Direktmailingaktionen\nIdentifizieren von Kunden, die (wahrscheinlich) positiv auf Marketingaktionen reagieren, um gezielt nur solche Kunden anzusprechen (vgl. Abschnitt 4.2.2)\n2. Zielgruppenspezifische Strukturierung der ImmoPortal-XY-Website\nMit Hilfe einer Nutzersegmentierung mittels Data Mining, kann die Website so optimiert werden, dass Seiteninhalte und darauf präsentierte Angebote zielgruppenorientiert zusammengefasst werden (vgl. Abschnitt 4.2.1)\n3. Verbesserung der Site-Struktur bei ImmoPortal-XY\nDurch das Entdecken von Auffälligkeiten im Navigationsverhalten bzw. Entdecken häufiger Bewegungspfade der ImmoPortal-XY-Benutzer, kann die Site-Struktur so verbessert werden, dass Benutzer schneller an gewünschte Ressourcen gelangen (vgl. Abschnitt 4.2.4).\n4. Individualisierung des Angebots auf ImmoPortal-XY\nData Mining unterstützt das Erstellen von typischen Benutzerprofilen. Neue Besucher werden anschließend einem Profil zugewiesen, so dass personalisierte Angebote bzw. Seiteninhalte dynamisch angezeigt werden. Daraus ergeben sich Potentiale zum Cross/Up-Selling und Dynamic Pricing.\n5. Verbesserung der Upgrade-Quote von Testkunden zu Stammkunden\nUm den Einstieg in die professionelle Immobilienvermarktung zu erleichtern, gibt es beschränkte Testpakete. Ziel ist es, diese Test-Kunden langfristig zu binden.\n6. Prognose von Exposé-Erfolgen\nFür einen Anbieter ist es erstrebenswert, dass seine Immobilienanzeigen (Exposés) große Resonanz erhalten (viele Exposéaufrufe, Kontaktanfragen). Eine Untersuchung historischer Anzeigen soll Aufschluss geben, welche Objektattribute und Einstellungsmerkmale besonders interessant für Nachfrager sind.\n7. Verringerung der Kündigerquote(Kündigerprävention)\nKundenbindung ist ein elementares Ziel. Abwanderungswillige Kunden vorher zu erkennen, ist für präventive Maßnahmen eine wertvolle Unterstützung (vgl. Kapitel 5).\nKernziel der vorliegenden Arbeit ist die Analyse, inwieweit sich Data Mining zur Deckung des oben erwähnten Informationsbedarfs bei ImmoPortal-XY nutzen lässt. Da das Thema Data Mining im zu untersuchenden Unternehmen für alle Beteiligte Neuland ist, besteht eine Aufgabe dieser Arbeit darin, das relevante Wissen über Data Mining zu strukturieren und bündig zusammenzufassen.\nIm 2. Kapitel wird somit der Begriff Data Mining in den Kontext der analytischen Informationssysteme eingeordnet und zu klassischen Verfahren der Datenanalyse abgegrenzt.\nDas 3. Kapitel widmet sich der übergeordneten prozessorientierten Sicht auf Data Mining (Knowledge Discovery in Databases). Hier werden die vor- und nachgelagerten Stufen von der Problemdefinition bis zur Ergebnisinterpretation vorgestellt.\nIn Kapitel 4 werden gängige Methoden und Techniken aus der Welt des Data Mining dargestellt und damit Data Mining im engeren Sinn vorgestellt.\nIm 5. Kapitel wird ein Anwendungsfall („Kündigerprävention“) in einem Feldversuch praktisch untersucht.\nDas 6. Kapitel fasst die Ergebnisse zusammen und gibt Empfehlungen zur weiteren Anwendung.\nDa diese Arbeit einen praxisorientierten Hintergrund hat und das Potential von Data Mining im Vordergrund steht, soll im Rahmen der Darstellung der Data Mining Grundlagen eine Systematisierung der Methoden und Techniken erfolgen. Algorithmen im Detail spielen dabei eine untergeordnete Rolle. Eine eingehende Untersuchung der Voraussetzungen und Möglichkeiten bereitet unter anderem eine Evaluation einsetzbarer Data Mining Tools vor. Diese Analyse vorhandener Tools findet dann jedoch an anderer Stelle statt. Da die Erkenntnisse der Untersuchungen bei der Zielabgrenzung offen sind, wird auch keine automatische Integration von Data Mining Ergebnissen in die Geschäftsprozesse untersucht. Eine erweiterte Diskussion zu datenschutzrechtlichen Problemen bleibt ebenso außen vor. Trotz zahlreicher Einsatzpotentiale in wissenschaftlichen Disziplinen wie Medizin, Naturwissenschaften und Multimedia, stehen im Rahmen dieser Arbeit wirtschaftliche Anwendungsgebiete im Vordergrund.\nIn diesem Kapitel wird ein Überblick über einordnende und verwandte Begriffe zum Thema Data Mining gegeben, worauf aufbauend eine Definition von Data Mining vorgestellt werden soll. In der Literatur gibt es hierzu zahlreiche Ansätze und unterschiedliche Sichtweisen. Häufig wird eine methodenorientierte Definition verwendet, bei der eine begrenzte Sammlung von Verfahren (z.B. Entscheidungsbäume, Assoziationsregeln) der Data Mining-Disziplin zugeordnet wird. Solch eine Betrachtung ist nicht unkritisch, da sie zu uneinheitlichen Abgrenzungen führt und potentiell geeignete Data Mining-Verfahren unnötig ausgrenzt.Im Abschnitt 2.1 wird deshalb eine anwendungsorientierte Einordnung vorgenommen.\nFür ein besseres Verständnis über Einsatzmöglichkeiten von Data Mining, scheint ein anwendungsorientierter Überblick über Datenanalyseansätze sinnvoll. Datenanalysen werden auf der Grundlage von Datenbeständen durchgeführt, um gewisse Frage-stellungen zu beantworten bzw. Probleme zu lösen. Nach Art der Fragestellung kann zwischen hypothesengetriebenen und hypothesenfreien Verfahren unterschieden werden.\nBei dieser Form der Datenanalyse ist vor der eigentlichen Analyse bereits implizit bekannt, wonach gesucht werden soll. Es existieren Annahmen (Hypothesen), die mit Hilfe von gesammelten oder bei Experimenten erzeugten Daten überprüft werden. Typische Fragestellungen sind beispielsweise:\n- Frage A: „Wie entwickelten sich die Objektzahlen von gewerblichen Anbietern im letzten Quartal unterteilt nach Immobilientyp?“\n- Frage B: „Wie viel Prozent der Kunden, welche die Rubrik ‚Wohnen’ betraten, waren auch in der Rubrik ‚Gewerbe’ oder ‚Anlage’“?\nDer Analyst hat also vorher eine Hypothese aufgestellt, die mit Hilfe verfügbarer Daten überprüft wird. Die Fragestellung A basiert z.B. auf der Hypothese „Die Anzahl eingestellter Ferienwohnungen ist im letzten Quartal auf Grund verstärkter Marketing-aktivitäten stark gestiegen.“ In solchen Fällen ist relativ klar, in welcher Form und wonach in den Daten gesucht werden soll. Hier muss z.B. nur die Kennzahl Objektanzahl, unterteilt nach Immobilientyp, für vergleichbare Tage aus dem letzten Quartal berechnet werden. Der Suchraum wird dadurch bereits erheblich eingeschränkt.\nZu dieser Kategorie der Datenanalyse gehören u.a. die traditionelle Statistik, Abfragesprachen wie SQL (Programmiersprache der 4. Generation) und die multidimensionale Analyse mittels OLAP.\n2.1.2 Hypothesenfreie/ Datengetriebene Analyse>\nHypothesenfreie Ansätze können ohne vorzugebende Annahmen ausgeführt werden. Die Hypothesen werden stattdessen automatisch generiert und anhand der Daten geprüft. Aus der Vielzahl möglicher Hypothesen werden nur die gültigen als Ergebnis zurückgeliefert. Entsprechende analytische Fragestellungen sind deshalb weniger konkret:\n- Frage A: „Welche Objekte sind besonders erfolgreich? Was charakterisiert sie?“\n- Frage B: „Welchen Navigationspfad bevorzugt ein systematisch Suchender?“\nDie so erzeugten Hypothesen beschreiben bisher unbekannte Regeln, Zusammenhänge bzw. allgemein Muster in den vorhandenen Daten. Eine generierte Hypothese einer Klickpfadanalyse (Frage B) könnte beispielsweise sein: „60% aller Besucher der Rubrik ‚Ferien’, gehen in den Bereich ‚Wohnen auf Zeit’, um dann wieder zurück zu springen“.\nIm Gegensatz zu den hypothesengetriebenen Verfahren unterliegt die Analyse kaum einschränkenden Annahmen und ermöglicht damit die Entdeckung bisher unbekannter Muster, nach denen man aus Aufwandsgründen oder subjektiver Voreingenommenheit nicht gesucht hätte. Im Weiteren dient diese Analyseform zur Eingrenzung einer sonst unüberschaubaren Vielzahl an möglichen Hypothesen, gerade vor dem Hintergrund eines immer komplexeren Datenbestandes.\nEs sei aber darauf hingewiesen, dass es in der Praxis keine vollkommen hypothesenfreien Fragestellungen gibt und eine völlig freie Suche nach irgendwelchen Mustern im Datenbestand auch als unsinnig angesehen wird. Selbst die Klickpfadanalyse (Frage B) unterliegt der Annahme, dass überhaupt irgendwelche Beziehungen zwischen einzelnen Webseiten existieren.\nIn diese Kategorie lassen sich die Verfahren des Data Mining einordnen.\nBeide oben dargestellten Ansätze sind sehr idealisierte Auffassungen, die sich nicht scharf abgrenzen lassen. Da der eine Ansatz Hypothesen liefert und der andere auf Hypothesenprüfung ausgerichtet ist, scheint eine Kombination beider zu einem Datenanalysezyklus sinnvoll. Dieser umfasst die Durchführung jeweils einer hypothesengetriebenen und hypothesenfreien Analyse.\nIn einem ersten Schritt z.B. werden Regeln, Muster oder Zusammenhänge entdeckt (Data Mining), die in einem zweiten Schritt mit traditionellen Verfahren (z.B. OLAP, SQL) auf Richtigkeit überprüft werden. Je nach Ergebnis kann die generierte Hypothesenmenge verworfen oder modifiziert und in einem weiteren Zyklus erneut geprüft werden. Auf diese Weise können komplexe Probleme und Theorien schrittweise verfeinert werden. Eine schematische Darstellung des Prozess ist in Abbildung 2-1 visualisiert. In der Praxis werden die Synergieeffekte, die sich durch die Kombination beider Verfahren ergeben, jedoch zu selten genutzt.\nAbbildung 2-2 demonstriert ein Analyseszenario, wie es sich bei ImmoPortal-XY zur Optimierung der Website entwickeln könnte. Die Reihenfolge der aufeinander folgenden Analysen ergibt sich ausschließlich aus dem zu Grunde liegenden Problem und den sich ergebenden Erkenntnissen einzelner Analysefälle.\nZum Thema Data Mining gibt es in Literatur und Praxis zahlreiche, teilweise sehr unterschiedliche Auffassungen.Eine häufig zitierte und weitgehend anerkannte Definition, die gleichzeitig von einer übergeordneten prozessorientierten Sicht (Knowledge Discovery in Databases – KDD) abgrenzt, stammt von Fayyad et al.\nKnowledge Discovery in Databases (KDD) bezeichnet den nicht-trivialen Prozess der Identifikation valider, neuartiger, potentiell nützlicher und klar verständlicher Muster in Daten.\nData Mining ist ein Teilschritt des KDD-Prozesses, der aus Algorithmen besteht, die in akzeptabler Rechenzeit aus einer vorgegebenen Datenbasis eine Menge von Mustern liefert.\nNachfolgend sollen die markanten Eigenschaften beider Definitionen näher erläutert werden.\nDer Prozess wird als nicht-trivial bezeichnet, da Algorithmen zum Einsatz kommen, die einen gewissen Grad an Suchautonomie aufweisen. Die angewandten Methoden gehen damit über einfache Datenbankabfragen oder statistische Auswertungen hinaus.\nVerwertbare Muster werden meist nicht mit einer einzigen Analyse geliefert. Der Begriff Prozess betont daher das mehrstufige, i.d.R. iterative Vorgehen bei der Wissensentdeckung.\nEin Muster bezeichnet einen Ausdruck, der einfacher ist als die bloße Aufzählung aller Fakten einer Datenmenge.\nDie Gültigkeit der gefundenen Muster muss über die verwendete Stichprobe hinaus geprüft werden. Die Ergebnisse dürfen also keinen Zufall beschreiben, sondern müssen auch auf neue Daten anwendbar sein (statistische Sicherheit).\nDie Erkenntnisse müssen neu sein. Insbesondere bei wiederholten Datenanalysen wird man auf bereits bekannte Aussagen stoßen.\n- Potentiell nützlich\nDieses Merkmal ist pragmatischer Natur und verlangt, dass die Ergebnisse auch verwertbar sind und sinnvolle Handlungen implizieren.\nDie Muster müssen nicht nur gültig sein, sondern auch in einer für den Anwender verständlichen Darstellung vorliegen.\nDass die Suche in den Daten dabei möglichst automatisch ablaufen sollte, wird in dieser Definition allerdings nicht direkt berücksichtigt. Dies kann als Kritik angemerkt werden, da der Automatismus vielfach explizit gefordert wird. Nur wenn der Benutzereingriff so gering wie möglich gehalten wird, ist die Analyse umfangreicher Datenmengen praktikabel.\nDie Forderung nach Automatismus hat sich dabei auch nur für die Verfahren des Data Mining im engeren Sinn, also der automatischen Generierung und Prüfung von Hypothesen, als umsetzbar erwiesen. Den gesamten KDD-Prozess, vielleicht sogar bis zu handlungsbezogenen Empfehlungen, ohne Benutzerinteraktion durchführen zu lassen, ist bei dem derzeitigen Stand der Technik nach wie vor Utopie.\nIn der Praxis wird der Begriff Data Mining häufig aus der prozessorientierten Sicht verstanden und damit als Synonym zu KDD verwendet. Für eine methodische Einordnung im Rahmen dieser Arbeit, soll jedoch bewusst zwischen beiden Begriffen unterschieden werden. Data Mining als Prozess, mit seinen vor- und nachgelagerten Stufen (KDD), wird im Kapitel 3 vorgestellt. Data Mining im engen Sinne, also nur die Algorithmen, Verfahren und Techniken, die zur Mustersuche eingesetzt werden können, sind Gegenstand des 4. Kapitels.\nBei dem Data Mining-Ansatz handelt es sich nicht um eine gänzlich neue Disziplin, sondern um konsequente Fortentwicklungen bereits bekannter Ansätze unter-schiedlicher Forschungsrichtungen. Neuartig ist die Fokussierung auf Algorithmen, mit denen Informationen automatisch generiert und große Datenmengen bearbeiten werden können.In diesem Abschnitt werden daher Begriffe erörtert, die im Zusammenhang mit Data Mining stehen und für die eine Abgrenzung bzw. Einordnung sinnvoll erscheint.\nViele Data Mining-Algorithmen implementieren statistische Methoden, die insbesondere bei Signifikanztests zur Attributsauswahl Anwendung finden. Weiterhin spielt die Statistik im Rahmen des KDD-Prozesses bei der Datenvorverarbeitung (z.B. Signifikanz- und Korrelationstests oder Faktorenanalysen zur Reduktion der Datenmerkmale) eine große Rolle (vgl. Abschnitt 3.2.3). Eine klare Trennung zwischen Data Mining und Statistik erweist sich deshalb als schwierig.\nEs geht auch weniger um Gegensätze, sondern um unterschiedliche Herangehensweisen und Denkansätze. Die klassischen Methoden der Statistik (deskriptive und induktive Statistik) setzen formulierte Hypothesen voraus, die anschließend manuell geprüft werden müssen. Eine vollständige Analyse aller Zusammenhänge ist damit zwar möglich, wäre allerdings viel zu aufwändig.\nDie Data Mining-Disziplin dagegen erlaubt die Bearbeitung großer Datenmengen mit zahlreichen Merkmalen und geht auf Grund der Integration von Methoden aus der künstlichen Intelligenz sowie dem maschinellen Lernen weit über die Statistik hinaus.\nBei der explorativen Datenanalyse (auch als explorative Statistik bezeichnet) werden Daten inspiziert, um Auffälligkeiten zu finden, die Hinweise auf mögliche Daten-strukturen und Zusammenhänge liefern. Zum Methodenspektrum gehören in erster Linie die deskriptive Statistik (z.B. Mittelwerte, Mediane, Häufigkeitsverteilungen) und Visualisierungstechniken (z.B. Histogramme, Box-Plots, X-Y-Punktwolken).\nSo wie beim Data Mining, ist die Datenanalyse weitestgehend hypothesenfrei. Da sich interaktive Exploration und Interpretation abwechseln, ist allerdings kein Automatismus umsetzbar. Weiterhin ist die Untersuchung von Zusammenhängen auf wenige Merkmale (3-6) beschränkt.\nDie explorative Datenanalyse gehört deshalb nicht zum Data Mining im engeren Sinn, liefert allerdings einen wertvollen Beitrag zur Datenaufbereitung innerhalb des KDD-Prozesses. So liefert sie erste Aussagen zur Interessantheit des Datenmaterials hinsichtlich der analytischen Ziele des Data Mining und dient zum Feststellen von Qualitätsproblemen (z.B. fehlende Werte, Ausreißer).\nEin Data Warehouse ist eine homogene, unternehmensweite, entscheidungsorientierte, physische Datenbasis, die bezüglich des Informationsbedarfs individuell gestaltet ist. Wesentlich geprägt wurde der Begriff durch den amerikanischen Berater William H. Inmon, der das Data Warehouse als eine\n- themenorientierte (Fokussierung auf inhaltliche Themenschwerpunkte wie z.B. Kunden, Produkte, Leistungen der Organisation),\n- vereinheitlichte (homogene Bemaßung, Kodierung und Namensgebung zum Ziele eines konsistenten Datenbestandes),\n- zeitorientierte (historische Daten sowie periodische Ergänzung aktueller Daten)\n- und beständige (keine Änderung gespeicherter Daten, nur Hinzufügen neuer Daten)\nSammlung von Informationen zur Entscheidungsunterstützung des Managements definiert.\nDie im Data Warehouse gespeicherten Daten werden regelmäßig aus operativen und evtl. externen Datenquellen importiert. Meist sind umfangreiche Aufbereitungsprozesse (Selektion, Filterung, Säuberung, Transformation, Aggregation) notwendig, bevor diese in das Data Warehouse geladen werden. Dieser Prozess der Datenbefüllung wird auch als Extrahieren – Transformieren – Laden (ETL) bezeichnet.\nBegründet wird die Notwendigkeit eines Data Warehouse durch die mangelnde Eignung operativer Datenbanken für analytische entscheidungsorientierte Auswertungen. Operative Datenbanksysteme unterstützen das Tagesgeschäft indem sie detaillierte Transaktionen vollständig und redundanzarm (3. Normalform) speichern. Sie sind für transaktionsorientierte Prozesse optimiert, die pro Aktion nur wenige Datensätze berühren. Im Weiteren sind operative Daten über verschiedene Systeme verteilt (heterogen), unübersichtlich (benutzerunfreundlich) und werden laufend überschrieben. Strategisch oder taktisch orientierte Auswertungen erfordern jedoch historische Daten, beziehen sich auf längere Zeiträume und bearbeiten damit eine Vielzahl von Entitäten. Häufig werden Millionen von Datensätzen in einer Auswertung verarbeitet.\nDurch eine separate Data Warehouse-Systemarchitektur wird der operative Betrieb nicht durch diese rechenintensiven Auswertungen belastet. Den besonderen Wert des Data Warehouse machen jedoch die Datenaufbereitungsprozesse aus, da Inkonsistenzen in operativen Datenquellen ein weit verbreitetes Hindernis sind.\nDas Data Warehouse stellt also eine strukturierte, einheitliche, homogene Datenbasis bereit, auf der analytische Anwendungen wie OLAP und Data Mining aufsetzen können.\nEinen wesentlichen Beitrag zur analyseorientierten Ausgestaltung des Data Warehouse stellt OLAP dar. Der Begriff OLAP bezeichnet Software-Technologien für komplexe analytische Abfragen, wie z.B. „Zeige alle monatlichen Exposéaufrufe aus dem 1. Quartal 2006 je Immobilientyp und Bundesland des Objekts an und vergleiche sie prozentual mit dem Vorjahr.“ OLAP-Werkzeuge greifen i.d.R. auf das Data Warehouse zu und ermöglichen dem Anwender einen interaktiven Zugriff auf Unternehmensdaten. Der geistige Urvater dieses Konzepts ist E.F. Codd, der die Anforderungen an solche Systeme durch 12 Regeln festgelegt hat.\nPrimäres Merkmal von OLAP-Werkzeugen ist die Navigation durch einen multidimensionalen Datenraum (Datenwürfel). Die operativen Daten sind hierfür in Form von Fakten (quantitative Daten/ Kennzahlen) und Dimensionen (qualitative Daten) neu angeordnet. In relationalen DB-Systemen wird die Multidimensionalität durch spezielle Modellierungstechniken (Star-/ Snowflake-Schema) erreicht. Diese Eigenschaft ermöglicht eine natürliche Sicht auf die Daten und erlaubt schnellere sowie einfacher zu formulierende Abfragen. Beispielsweise lässt sich obige Abfrage durch Verknüpfung der Kennzahl Exposéaufrufe mit den Dimensionen Region, Zeit und Objekt realisieren (vgl. Abbildung 2-3).\nDie zurückgegebene Ergebnismenge kann je nach Fragestellung durch spezielle OLAP-Funktionen dynamisch angepasst werden. Die wichtigsten Operatoren beeinflussen den Detaillierungsgrad (drill-down bzw. roll-up), selektieren einen Ergebnisteil durch weitere Filterkriterien (slice and dice) oder ändern die Perspektive (rotate). Denkbar ist beispielsweise die Navigation von einem Monatsbericht in eine Wochen- oder Tagesauswertung durch einen drill-down innerhalb der Zeitdimension.\nWie bereits in Abschnitt 2.1 erörtert, unterliegt OLAP den Einschränkungen der hypothesengetriebenen Datenanalyse. Im Rahmen des KDD-Prozesses kann OLAP jedoch zur initialen explorativen Analyse oder nachgelagerten Hypothesenprüfung eingesetzt werden.\nDer Begriff Business Intelligence (BI) umfasst ein breites Spektrum an Anwendungen und Technologien zur entscheidungsorientierten Sammlung, Aufbereitung und Darstellung geschäftsrelevanter Informationen. Es ist kein neues Produkt oder Konzept, sondern eine begriffliche Klammer um bestehende Ansätze zur Datenanalyse und zum Verständnis von Geschäftsprozessen. Eine standardisierte Definition gibt es nicht, was zu vielfältigen Auffassungen und einer zunehmenden „Verwässerung“ des Begriffs geführt hat. Im engen Sinne bezeichnet BI nur die eigentliche Analyse der Geschäftsprozesse und setzt die notwendigen aufbereiteten Daten bereits voraus. Im weitesten Sinn versteht man unter BI alle Werkzeuge, die operative Daten in entscheidungsrelevante Informationen umwandeln. Bei der prozessorientierten Auffassung werden auch die permanente Datenpflege und Anpassungen an ein sich ständig änderndes Umfeld berücksichtigt.\nEin Data Warehouse ist häufig die technische Basis zur Implementierung einer BI-Lösung. Bei den darauf aufbauenden Analysen kommen u.a. OLAP, Data Mining, Dashboards und AdHoc-Abfragewerkzeuge zum Einsatz. Abbildung 2-4 zeigt die Komponenten, die im Rahmen einer BI-Strategie i.d.R. eingesetzt werden.\nKritisch anzumerken ist die Tatsache, dass es sich bei BI nicht wirklich um ein neues Konzept handelt, sondern bereits bekannte Technologien und Methoden nur unter einem neuen Begriff verknüpft werden. Dies und die unterschiedlichsten Definitionen lassen eine Existenzberechtigung des Begriffs unter wissenschaftlichen Aspekten als fraglich erscheinen. Es erscheint dem Verfasser dieser Arbeit, dass es primär Marketing-Gründe sind, die zur Einführung dieses „Modeworts“ führten.\nIm vorherigen Kapitel wurde bereits der Unterschied zwischen Data Mining im engeren Sinne und einer übergeordneten prozessorientierten Sicht hervorgehoben. Im Folgenden Abschnitt soll zunächst die Notwendigkeit einer übergeordneten Betrachtung beschrieben werden, sowie eine Begründung für ein methodisches Vorgehen bei der Datenanalyse erfolgen. Anschließend wird mit dem Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) ein softwareunabhängiger und domänenübergreifender Standard zur Bearbeitung von Data Mining-Aufgaben vorgestellt.\nDie Methoden des Data Mining umfassen Mechanismen, die aus vorhandenen Daten Zusammenhänge in Form von Mustern extrahieren. Diese Muster alleine beschreiben jedoch noch kein Wissen. Erst mit ergänzenden Bewertungs- und Interpretations-maßnahmen kann die Gültigkeit und Interessantheit der gewonnenen Aussagen für geschäftsunterstützende Aktionen ermittelt werden. Darüber hinaus sind wegweisende Aufgaben und Ziele notwendig, um eine planlose Suche nach „irgendwelchen“ Auffälligkeiten in den Datenbeständen zu vermeiden.Im Weiteren müssen die zu untersuchenden Daten gezielt aufbereitet und in ein Standarddatenformat(denormalisierte Tabelle) transformiert werden, bevor Data Mining-Methoden überhaupt anwendbar sind. Gerade diese Datenaufbereitung ist algorithmisch zwar nicht komplex, aber die zeitaufwändigste Phase im Data Mining-Prozess und sollte deshalb in einem separaten Analyseschritt gewürdigt werden.\nBei der Anwendung von Data Mining-Methoden für betriebliche Analyseprobleme ist also ein prozessorientiertes Zusammenspiel mit Phasen der Zieldefinition, Vorverarbeitung und Ergebnisevaluation unumgänglich.\nNeben der Prozessorientierung wird zusätzlich ein methodisches und nachvollziehbares Vorgehen immer wichtiger. Durch ein immer größeres Angebot an Verfahren und Werkzeugen zur Datenanalyse, steigt die Komplexität des Analyseprozesses und damit die Notwendigkeit einer Methodologie.Eine Methodologie soll sicherstellen, dass die Data Mining-Bemühungen zu einem stabilen Modell führen, welches die zu Grunde liegenden Geschäftsprobleme erfolgreich lösen kann. Ohne systematisches Vorgehen besteht die Gefahr, sich ziellos durch einen „großen Datenberg zu graben“ und „Dinge zu lernen, die nicht wahr sind“ oder „[...] nicht nützlich sind“.\nHeute kann auf eine Reihe von Data Mining-Vorgehensmodellen zurückgegriffen werden. Diese unterscheiden sich im Wesentlichen nur hinsichtlich ihres Detaillierungsgrades (Anzahl Phasen) und der Ausrichtung an KDD-Werkzeugen. Da Datenanalysen häufig nicht geradlinig verlaufen, gibt es kein allgemeingültiges Vorgehensmodell. Allerdings werden die Mehrphasigkeit, sowie der iterative und interaktive Charakter als wesentliche Eigenschaften angesehen. Der Anwender bestimmt anhand der Ergebnisse einzelner Phasen bzw. des gesamten Prozesses den weiteren Verlauf der Analyse. Durch die noch notwendige Interaktivität wird auch die eingeschränkte Automatisierbarkeit des gesamten KDD-Prozesses offensichtlicher.\nAls Beispiele für Prozessmodelle sind die Ausführungen von Fayyadund Berry/ Linoff, sowie das CRISP-DM hervorzuheben. Es wird noch deutlich werden, dass der KDD-Prozess ein universeller Beschreibungsrahmen für Datenanalyseprobleme ist. Die vor- und nachgelagerten Phasen sind auch für hypothesengetriebene Analysen notwendig. Die nachfolgenden Schritte sind allerdings auf Data Mining zugeschnitten, da hier die Problembearbeitung weniger strukturiert abläuft als bei traditionellen Analysen.\n3.2 Cross-Industry Standard Process for Data Mining\nCRISP-DM ist ein industrieübergreifendes und herstellerunabhängiges Prozessmodell zur Durchführung von Data Mining-Projekten. Entwickelt wurde es von einer Interessengemeinschaft aus verschiedenen Industrieunternehmen, die ein standardisiertes Vorgehen im Bereich KDD etablieren wollen. Die Version 1.0 unterscheidet sechs Phasen, die wiederholt ausgeführt werden (vgl. Abbildung 3-1). Die Abbildung visualisiert dabei nur die wichtigsten Beziehungen, hebt allerdings noch mal das iterativ-inkrementelle Vorgehen bei der Datenanalyse hervor. Begleitet werden alle Phasen durch Dokumentationen, in denen das Vorgehen und die Ergebnisse festgehalten werden.\nIn den folgenden Unterabschnitten werden diese Phasen mit ihren jeweiligen Aufgaben näher erläutert. Diese Aufgaben haben keine festgelegte Reihenfolge und können wiederholt ausgeführt werden.\nDas Prozessmodell selbst – und damit auch die nachfolgenden Ausführungen – konzentrieren sich auf die systematische Darstellung der notwendigen Arbeitsschritte und wie diese im Prozessgefüge zusammenspielen. Konkrete Techniken zur Umsetzung und was dabei zu beachten ist (z.B. Skalierung, Behandlung fehlender Werte, korrekte Stichprobenerhebung), wird in den Arbeiten von Berry/ Linoff (2005) und Witten/ Eibe (2005) umfassender erläutert.\nIn dieser ersten Phase wird Verständnis für den geschäftlichen Hintergrund entwickelt, um daraus Data Mining-Ziele und einen Projektplan ableiten zu können.\nA) Geschäftsziele bestimmen\nZunächst müssen aus einer Unternehmensperspektive die zu erreichenden Ziele und ihre Erfolgskriterien erfasst werden. Häufig äußern die Fachbereiche konkurrierende und zu allgemeine Ziele, die ausbalanciert und priorisiert werden müssen. Die Ziele sollten so klar und realistisch wie möglich formuliert werden, um enormen Aufwand für falsch verstandene Fragestellungen zu vermeiden. Ein Geschäftsziel könnte z.B. lauten „Verbesserung der Responserate bei Direktmailingaktionen um 30%“. Bei subjektiv messbaren Ergebnissen muss wenigstens festgelegt werden, wer das Resultat bewertet.\nB) Einschätzen der Situation\nDiese Aufgabe dient der Erfassung aller benötigten und verfügbaren Ressourcen (Personal, Hard-/Software, Daten). Ein nicht zu unterschätzender Erfolgsfaktor ist die Identifikation eines internen Sponsors, der von der Data Mining-Strategie überzeugt ist. Im Weiteren werden alle Anforderungen (z.B. Qualität und Verständlichkeit der Ergebnisse, Endtermin), Annahmen (insbesondere schwer prüfbare Annahmen über Daten) und Einschränkungen (Personalmangel, Gesetze) festgehalten. Ein weiteres Ergebnis dieser Phase ist eine Kosten/Nutzen-Analyse, in der auch versteckte Kosten für wiederholte Datenaufbereitungen und benötigte Schulungs- bzw. Lernphasen berücksichtigt werden sollten.\nC) Data Mining-Ziele bestimmen\nDie formulierten Geschäftsziele werden nun aus technischer Sicht beschrieben. Das o.g. Unternehmensziel könnte beispielsweise lauten „Bestimmen der Merkmale, die einen typischen Mailadressaten beschreiben, der wie gewünscht auf Mails reagiert.“ Dazu wird zunächst der Data Mining-Problemtyp bestimmt (z.B. Klassifizierung für das Mailingproblem oder Segmentierung zur zielgruppengerechten Marktbearbeitung). Anschließend werden messbare (z.B. Modellgenauigkeit, Performanz) und subjektive (Bedeutung von entdeckten Informationen aus Marketingsicht wie z.B. Kaufmuster/-gewohnheiten) Data Mining-Erfolgskriterien festgelegt.\nD) Projektplan erstellen\nAbgeschlossen wird die erste Phase durch die Erstellung eines Projektplans, indem alle auszuführenden Stufen mit Dauer, den benötigten Ressourcen und deren Abhängigkeiten aufgeführt werden. Wenn möglich, sollten hier die geplanten und ungeplanten Iterationen zwischen den einzelnen Phasen deutlich gemacht werden.\nIn der zweiten Phase werden die benötigten Daten gesammelt und erforscht, um erste Informationen und einen Eindruck hinsichtlich der Datenqualität zu erhalten.\nA) Daten sammeln\nEs wird nun geprüft, welche Daten für das Data Mining-Ziel benötigt werden und verfügbar sind. Dabei ist u.a. festzuhalten, welche Attribute als irrelevant oder aber besonders wichtig eingeschätzt werden. Die Daten werden anschließend selektiert, zusammengefügt und ggf. in ein spezielles Analysewerkzeug geladen. Dabei werden gleichzeitig Selektionskriterien, wie die Größe der Stichprobe und evtl. Attributsbeschränkungen, festgelegt.\nB) Daten beschreiben\nAnschließend werden die groben Eigenschaften der gesammelten Daten beschrieben (z.B. Datenvolumen, Merkmalstypen, Skalenniveau, Formate, Wertebereiche).\nIn dieser Arbeit werden die in Tabelle 3-1 dargestellten Attributstypen und Skalenniveaus unterschieden. Diese bestimmen welche mathematischen Operationen oder Transformationen zulässig sind.\nDie numerischen Merkmale lassen sich noch in stetige/kontinuierliche (z.B. Gewicht) und diskrete/diskontinuierliche (z.B. Kinderzahl) Merkmalstypen kategorisieren.\nWeiterhin werden für jedes Attribut beschreibende statistische Kenngrößen berechnet, die aus geschäftlicher Sicht bewertet werden. Bezüglich der zu beurteilenden Relevanz der Attribute, können Experten aus den Fachbereichen befragt werden.\nC) Daten erforschen\nMit Hilfe von Visualisierungstechniken (z.B. Histogramme, Streudigramme) werden die Daten explorativ erforscht. Die Ergebnisse liefern Hinweise, ob Teilmengen oder einige Attribute näher analysiert werden sollten. Erste Hypothesen werden festgehalten und ihre Bedeutung für das Projekt bewertet (Vgl. 2.3.2 Explorative Datenanalyse).\nD) Datenqualität untersuchen\nBei dieser Aufgabe wird u.a. festgestellt, ob die Daten alle benötigten Fälle abdecken (repräsentative Stichprobe) oder Konflikte bzw. Inkonsistenzen aufweisen. Des Weiteren ist festzuhalten, wie mit fehlenden Werten umzugehen ist und ob bestimmte Werteausprägungen eine besondere fachliche Bedeutung (z.B. 999.999 = unendlich) haben. Nachdem ermittelt wurde, wie häufig bestimmte Fehler oder Inkonsistenzen auftreten, sollten auch Lösungen zu deren Behandlung entworfen werden.\nVgl. Kemper/ Baars (2006), S.8\nVgl. Neckel/ Knobloch (2006), S.95\nDer tatsächliche Firmenname wurde aus datenschutzrechtlichen Gründen anonymisiert.\nBekannt sind sie unter den Bezeichnungen Management Information Systeme, Decision Support Systeme und Executive Information Systeme (Vgl. Chamoni/ Gluchowski (2006), S.6ff)\nVgl. Düsing (2006), S.242\nJohn Naisbitt, übersetzt aus seinem Buch Megatrends 2000, Quelle: http://www.saracus.com/saracus_22_.html_business_intelligence, letzter Abruf: 26.07.2006\nVgl. Chamoni/ Budde (1997), S.9\n18x 60 MByte Access Logfile + 550 MB page access per Log-Daemon (jeweils komprimiert)\nD.h. die untersuchten Merkmale werden einzeln (maximal zwei Attribute gleichzeitig) untersucht.\nVgl. Knobloch (2001), S.63f\nVgl. Neckel/ Knobloch (2005), S.78ff\nVgl. Neckel/ Knobloch (2005), S.79\n Der hypothesenfreie Ansatz wird in der Literatur teilweise auch als datengetrieben bezeichnet.\n(Vgl. Lusti (1999), S.252f)\nVgl. Knobloch (2001), S. 68ff\nVgl. Neckel/ Knobloch (2006), S.95ff\nVgl. Neckel/Knobloch (2005), S.84 Tab.2-11 und Knobloch (2001), S.71 Abb.3\nAngelehnt an Knobloch (2001), S.72, Abb.4\nEinen interessanten Überblick über diverse Definitionsansätze zeigt Küppers (1998), S.19 ff.\nEigene Übersetzung aus Fayyad et.al. (1996), S.6 ff.\nVgl. Küppers (1998), S.20\nVgl. Chamoni/ Gluchowski (2006), S.17\nVgl. Küsters/ Kalinowski (2001), S.156.\nVgl. Küppers (1998), S.52 und Mena (1999), S.48 ff.\n Eine Einführung in Visualisierungstechniken bieten Degen (2006), S.308 ff.\nund Küsters/ Kalinowski (2001), S.134 ff.\nVgl. Degen (2006), S.307\nVgl. Hippner/ Wilde (2001), S.73 f.\nVgl. Chamoni/ Gluchowski (2006), S.13 f.\nVgl. Lusti (1999), S.124 ff.\nVgl. Hippner (2006), S.370\nVgl. Codd, E.F./ Codd, S.B./ Salley (1993), S.12 ff.\nEigene Abbildung mit nicht realen Messwerten angelehnt an Neckel/Knobloch (2006), S.80 Abb. 2-4\nVgl. Preuschoff (2002), S.7 f.\nVgl. Knobloch (2001), S.86.\nVgl. Hippner/ Wilde (2001), S.37ff.\nVgl. Neckel/ Knobloch (2006), S.94\nVgl. Berry/ Linoff (2005), S.44 ff.\nVgl. Düsing, (2006), S.246\n9 Phasen, Vgl. Fayyad et.al. S.10f.\nIhr KDD-Modell kennt 11 Phasen., Vgl. Berry/ Linoff (2005), S.54ff\nVgl. Neckel/ Knobloch (2005), S.183\nQuelle: Chapman et.al. (2000), S.13\nBeispiel: Ca. 10% der versendeten E-Mails werden durch einen Spam-Filter nicht zugestellt.\nMirko Prescha (Autor:in)\ndata mining business intelligence datenanalyse customer relationship management marketing\n, 2006, Data-Mining im Immobilien E-Business, Hamburg, Bedey Media GmbH, https://www.diplom.de/document/226430


Fiamma Caravanstore Zip 310 blue ocean - Camping- & Outdoor-Zubehör\nFiamma Caravanstore Zip 310 blue ocean\nProduktinformationen "Fiamma Caravanstore Zip 310 blue ocean"\nDie beste Komplettlösung. Markise im Futteral mit Vorzelt.Durch das ZIP System von Fiamma werden die Seitenteile mittels zweier robuster Reißverschlüsse mit dem Markisentuch verbunden. Leicht und schnell aufgebaut. Günstig im Preis. Durch die beiden Kederschienen in der Tuchrolle kann noch zusätzlich ein Sun-View eingezogen werden.MarkiseDie Caravanstore ZIP basiert auf der Fiamma Caravanstore. Das Tuch hat das Reißverschlusssystem ZIP für eine einfache und schnelle Anbringung.FensterDie drei Crystalfenster können geöffnet werden und sind mit einem Moskitonetz ausgestattet. Großer Klettverschlussstreifen für einen kompletten Verschluss des Fensters.GestängeRapid Set CS, Caravanstore Support Leg (ab 3,60 m) und Rafter Caravanstore (serienmäßig für die Länge 4,40 m). Als Zubehör ist die horizontale Unterstützung Kit Magic Privacy für eine zusätzliche Stabilität des Vorzeltes erhältlich.FrontteilDie Teile der Frontwand sind austauschbar, d. h. die Tür des Frontteiles kann sowohl links als auch rechts eingesetzt werden.Lieferumfang:1x Markise (Typ Caravanstore), 1x Frontteil mit Fenster zum Aufrollen und Moskitonetz und aufrollbare Tür, 2x Seitenteile mit Fenster zum Aufrollen und Moskitonetz, 1x Befestigungssystem Rapid Set CS (2+2 Aluminiumgestänge), 6x Vorhänge Curtains Ocean, 1x Mega Bag.\nWeiterführende Links zu "Fiamma Caravanstore Zip 310 blue ocean"\nWer gerne mit dem Wohnwagen oder Reisemobil unterwegs ist, kommt am Hersteller Fiamma nicht vorbei. Die ausgeklügelten Produkte sind weltweit erhältlich und überzeugen durch ständige Innovationen und Neuerungen. Bei Fiamma gibt es eigentlich nichts, was es nicht gibt. Die Caravanstore Markise bietet Ihnen Schutz vor Sonneneinstrahlung, Regen oder Schnee. Markisenvorzelte für Markise und Wohnmobil liefern Ihnen einen kompletten Rundum-Schutz. Sie möchten auch im Urlaub auf Fahrradausflüge nicht verzichten? Mit Carry Bike Fahrradträgern können sie jedes Fahrzeug nachrüsten. Auch die passende Fahrradschutzhülle finden Sie im umfangreichen Sortiment von Fiamma. Benötigen Sie noch mehr Raum und großzügige Aufbewahrungsmöglichkeiten? Dann könnten unterschiedlich dimensionierte Dachboxen die Lösung des Problems sein. Oder wünschen Sie sich eine Dachhaube für den Sanitärbereich? Kein Problem - die Nachrüstung ist für fast jedes Fahrzeugmodell möglich. Sicherheitsprodukte, wie Auffahrkeile oder Spezialschlössern für Ihren Caravan, runden das umfangreiche Sortiment ab. Produkte von Fiamma finden Sie natürlich auch bei uns. Vom Fahrradträger über Wasserpumpen bis hin zum Fiamma Markisen-Adapter können Sie jedes Campingzubehör des Herstellers bei uns beziehen. Fiamma Ersatzteile sind ebenfalls bei uns erhältlich. Lassen Sie sich sperrige Gegenstände wie Aussenleiter & Innenleiter bequem nach Hause bringen. Die große Produktauswahl in unserem Shop und die schnelle, zuverlässige Lieferung werden auch Sie überzeugen. Kundenbewertungen für "Fiamma Caravanstore Zip 310 blue ocean"\nFiamma Sturmband für Markisen und Vorzelte\nHaltegurt Tie Down S Caravanstore


TSI kompakt - Der Blog rund um die Kredit- und Verbriefungsmärkte\nKonsultation zu Nachhaltigkeitsfaktoren für STS-Verbriefungen\nAm 2. Mai haben die europäischen Aufsichtsbehörden EBA, EIOPA und ESMA (die ESAs) ein Konsultationspapier veröffentlicht. Es geht inhaltlich um den technischen Regulierungsstandard (RTS) zu Nachhaltigkeitsfaktoren für einfache, transparente und standardisierte (STS)-Verbriefungen. Geregelt wird die Offenlegung nachteiliger Auswirkungen von Anlageentscheidungen auf Nachhaltigkeitsfaktoren im Zusammenhang mit Assets, die durch STS-Verbriefungen finanziert wurden. Erfasst werden die Auswirkungen\nEZB-Leitfaden für die Notifizierung von Verbriefungstransaktionen veröffentlicht\nAm 18. März hat die EZB ihren Leitfaden für die Notifizierung von Verbriefungstransaktionen veröffentlicht. Bereits Mitte Mai 2021 hatte sie den Beschluss getroffen, die Anforderungen an den Risikoselbstbehalt, die Transparenz und die Wiederverbriefung für alle Verbriefungen (gemäß der Artikel 6-8 der EU-Verbriefungsverordnung) selbst zu überwachen.\nStichworte: ESMA, EZB, high quality securitisation, STS-Notifizierung, Verbriefungsverordnung, Verbrifung


Filmrezension: Jim Knopf und die Wilde 13\nVeröffentlicht: Freitag, 09. Juli 2021 11:00\nKönig Alfons der Viertel-vor-Zwölfte sorgt sich: Was, wenn ein großes Schiff einmal seine kleine Insel Lummerland übersehen und kollidieren würde? Jim und Lukas haben darauf eine Antwort: Es muss ein Leuchtturm her. Doch weil auf Lummerland so wenig Platz ist...\nKönig Alfons der Viertel-vor-Zwölfte sorgt sich: Was, wenn ein großes Schiff einmal seine kleine Insel Lummerland übersehen und kollidieren würde? Jim und Lukas haben darauf eine Antwort: Es muss ein Leuchtturm her. Doch weil auf Lummerland so wenig Platz ist, scheidet ein Gebäude aus. Doch auch dafür haben die beiden Lokomotivführer eine Idee: Sie wollen den Scheinriesen Tur Tur auf die Insel holen. Denn der erscheint aus der Ferne riesig groß und könnte mit einer Laterne in der Hand als Leuchtturm fungieren. Ohnehin hat Jim Lust auf ein großes Abenteuer mit Molly, Emma und Lukas.\nUnd er möchte auch immer noch gerne wissen, woher er kommt. Auf ihrer Reise helfen sie der Meerjungfrau Sursulapitschi und finden Tur Tur später in der Wüste. Während sie den Scheinriesen davon überzeugen können, Leuchturmwächter von Lummerland zu werden, möchte Jim immer noch etwas über seine Herkunft erfahren. Als sie im Königreich Mandala auf Frau Mahlzahn treffen, eröffnet die mittlerweile zum goldenen Drachen der Weisheit gewordene Dama, dass die Piraten der Wilden 13 mehr darüber wüssten. Doch die Konfrontation mit den Meeresbanditen birgt durchaus Gefahren …\nFast zwei Mio. Zuschauer hatte Jim Knopf und Lukas der Lokomotivführer vor etwas über Jahren in den deutschen Kinos. Damit war er nach: Der Junge muss an die frische Luft die zweiterfolgreichste deutsche Produktion des Jahres. Dennis Gansels Verfilmung der berühmten Vorlage von Michael Ende wurde zwar zuweilen für seinen hohen Anteil an Spezialeffekten kritisiert, doch irgendwas ist ja immer. Und dass wir hier nicht mehr über eine Puppenspieler-Verfilmung mit Zellophanfolienwasser reden, hätte den entsprechenden Kritikern durchaus bewusst sein dürfen. Die Zeiten ändern sich und CGI ist Bestandteil großer Produktionen. Wenn man dann eine Welt wie Lummerland, das Kaiserreich Mandala oder die Drachenwelt Kummerland erschaffen möchte, stehen den Filmen heute Mittel zur Verfügung, die man vor 20 Jahren noch altmodischer getrickst hätte. Hätte das mehr Charme gehabt? Vielleicht. Deshalb ist Gansels Film aber noch lange nicht schlecht.\nDass eine Fortsetzung kommen würde, war trotz des nicht ganz ausreichenden Einspiels des Vorgängers relativ schnell beschlossene Sache. Ein Grund dafür war beispielsweise, dass man sich sputen musste, bevor Hauptdarsteller Solomon Gordon seiner Rolle entwachsen wäre. Gedreht wurde Jim Knopf und die Wilde 13 dann zwischen März und Mai 2019. Da die Postproduktion mit einem erneut relevanten CGI-Anteil (ein Viertel des Gesamtbudgets wurde in Computereffekte investiert) viel Zeit in Anspruch nahm, schlitterte auch dieser Film in die Covid-19-Pandemie hinein. Die Kinoauswertung im Oktober 2020 fiel dann kurz vor den erneuten Lockdown und das Einspiel blieb deshalb bei (immerhin achtbaren) 800.000 Besuchern stecken. Man darf hoffen, dass die Zweitauswertung nun den erwünscht nachhaltigen Erfolg bringt.\nWas das Sequel verdient hätte. Denn er ist tatsächlich sogar der unterhaltsamere Film. Entgegen sonstiger Fortsetzungen wird nicht schlicht auf mehr Tamtam gemacht (selbst wenn auch das spektakulär stattfindet), sondern man bekommt neben einer spürbaren Figurenvertiefung auch ein paar neue Charaktere hinzu, die dem Film eine gewisse Würze verleihen. Ganz wunderbar ist beispielsweise Sonja Gerhardt als Sursulapitschi. Nicht nur, dass sie mit unhandlichen Meerjungfrauenflossen agieren musste, bleibt sie dabei total souverän und äußerst charmant. Und wenn es um Charme geht, hat Rick Kavanian natürlich auch ein Wort mitzusprechen.\nOder vielmehr 12 Worte. Denn das von ihm dargestellte Piratendutzend macht einfach irre Spaß. Jeden von ihnen spielt er mit dezent eigenen Charaktereigenschaften und die jeweils etwas anders gestaltete Maske tut ihr Übriges hinzu, dass Kavanian sein Improvisationstalent und seine Wandelbarkeit unter Beweis stellen kann. Aber auch die bekannten Darsteller haben erneut richtig Lust an ihren Rollen. Das gilt für Christoph Maria Herbst und Anne Frier genauso wie (vor allem) Uwe Ochsenknecht. Den verdienten Schauspieler hatte man schon vor zwei Jahren lange nicht mehr so entspannt und locker agieren sehen. Und dieses Mal macht er mit noch grandioserem Witz direkt dort weiter, wenn er als König Alfons die Worte nach Lust und Laune verdreht. Sein „Wir platzen ja vor Mangel“ auf die Frage nach dem Standort für einen Leuchtturm ist ein echter Brüller.\nDass man in Südafrika mit zwei echten Schiffen drehen konnte, tut der Produktion übrigens sehr gut. Erneut muss sich Gansel zu keiner Zeit vorwerfen lassen, dass seine Jim-Knopf-Adaption nicht auf internationalem Niveau inszeniert wäre. Allerdings sollte erwähnt sein, dass die titelgebende „Wilde 13“ erst spät auftaucht. Gansel hält die Spannung bis zu ihrem Erscheinen geschickt hoch und lässt sich gut eine Stunde Zeit, bevor Kavanians wildes Dutzend auf der Bildfläche erscheint. Dann allerdings mit Krachwumm. Denn auch die Actionszenen müssen den internationalen Vergleich nicht scheuen. Und eine Piratenbraut sieht gegen Jim Knopf und die Wilde 13 sogar ziemlich alt aus. Ja, auch hier könnte man kritisieren, dass CGIs teilweise zu sehr das Feld übernehmen und ein wenig der Charme der alten Puppenkiste abhanden gekommen ist. Aber die gut aufgelegten Darsteller, das flotte Drehbuch, das tolle Produktionsdesign und die nach wie vor charmant gezeichneten Figuren machen das locker wieder wett.\nJim Knopf und die Wilde 13 ist eine würdige Fortsetzung des ersten Teils von 2019 und ein über weite Strecken sogar unterhaltsamerer Film geworden. Sämtliche Darsteller sind blendend aufgelegt und die Tricks sind auf internationalem Niveau. Die Blu-ray ist leider schwächer als jene von Teil I, während die UHD-BD auf dem Niveau des Vorgängers ist und ein wirklich dynamisches Bild liefert. Der Atmos-Sound ist in der 3D-Soundqualität sehr gut. Die reguläre Ebene wirkt aber beengt und mitunter etwas phaseninkorrekt.\nFilminfos und Inhalt: Jim Knopf und die Wilde 13\nDarsteller: Solomon Gordon, Henning Baum, Annette Frier, Milan Peschel, Uwe Ochsenknecht, Christoph Maria Herbst, Rick Kavanian\nAutor: Timo Wolters - © Warner Home Entertainment Germany. All Rights Reserved.


Podenco CAMBOYA aus Spanien\nWir holen – wann immer es uns möglich ist – Hunde aus dem staatlichen Tierheim auf Teneriffa. Sie erhalten dort leider nur eine minimale Grundversorgung, ansonsten sitzen sie in ihren Gehegen, oft in viel zu großen oder nicht kompatiblen Gruppen und leben das tristeste und eintönigste Leben, das man sich vorstellen kann. Viele von ihnen haben körperliche oder seelische Wunden, um die sich niemand kümmert. Als wir wieder einmal dort waren, um nach Hunden Ausschau zu halten, fiel uns auch die hübsche Camboya auf, die wir – neben vielen älteren Hunden – kurzerhand mitnahmen.\nDie freche Camboya sucht ein liebevolles Zuhause bei hundeerfahrenen Menschen, die gerne viel Leben in der Bude möchten, denn die „wilde Hilde“ ist ein echter Wirbelwind. Temperamentvoll, verspielt, lebhaft, draufgängerisch, laut … das sind nur einige ihrer Charaktereigenschaften. Aber sie hat auch eine sanfte Seite: Sie möchte immer bei ihren Menschen sein und folgt ihnen überallhin, sie ist sehr freundlich, unheimlich lieb, verschmust, zutraulich und hat ein sehr gutmütiges Wesen. Eine ganz tolle Mischung wie wir finden. Wir können uns Camboya gut in einer Familie mit schon etwas größeren Kindern vorstellen, die Zeit und Lust haben, viel mit ihr herumzutoben und sie auszupowern. Außerdem lernt sie sehr gerne und fände eine entsprechende Beschäftigung sicher toll. Da sie sich bisher mit allen anderen Hunden gut versteht, könnte sie auch als Zweithund vermittelt werden. Das ist aber kein Muss. Den Besuch einer Hundeschule empfehlen wir grundsätzlich immer – in diesem Fall ist er aber ganz besonders nötig, damit der süße Wildfang eine fundierte Erziehung bekommt. Denn die braucht Camboya unbedingt. Natürlich sollte die Hundeschule nicht mit Dominanz, sondern mit Konsequenz und positiver Verstärkung arbeiten. Aufgrund ihres Rassemixes wird Camboya sicher einen gewissen Jagdtrieb entwickeln, den man nicht unterschätzen darf. Viele Podencos können niemals ohne Leine laufen. Wenn sie einmal eine Fährte aufgenommen haben, folgen sie ihr – oft stundenlang. Eine Schleppleine kann da eine gute Alternative sein und ihnen den Auslauf bieten, den sie täglich brauchen. Denn rennen, springen und toben gehört bei Podencos einfach mit dazu. Das sollten Sie bei der Anschaffung eines solchen unbedingt berücksichtigen. Zum Glück gibt es heutzutage in allen größeren Städten entsprechende Freiläufe oder gut eingezäunte Hundewiesen, wo sich die Hunde austoben können.


Ein Sprung in die Rekordbücher: Felix Baumgartner stürzte sich aus 39 Kilometern Höhe\nDer Rekordsprung von Felix Baumgartner war auch auf Twitter ein Mega-Ereignis: Als sich der Österreicher am 14. Oktober in Schallgeschwindigkeit Richtung Erde stürzte, redeten rund 965.000 Menschen und Medien auf dem Kurznachrichtendienst über Baumgartner und seinen Sponsor Red Bull. Dies hat eine Auswertung von Sport + Markt und Repucom ergeben. Doch nicht nur quantitativ war Red Bull Stratos ein außergewöhnliches Twitter-Event.\nDenn die überwältigende Mehrzahl der Gespräche war positiv. So äußerten sich weniger als fünf Prozent der Nutzer in irgendeiner Form kritisch zu der Aktion und der Unterstützung durch Red Bull. Insgesamt erzielte der Getränkehersteller am Tag von Baumgartners Sprung eine Kontaktreichweite von 170 Millionen Menschen. "Red Bull schafft seit vielen Jahren eigene Welten und betätigt sich nicht als klassischer Sponsor. Der Stratos-Sprung war der Höhepunkt dieser Strategie und mit Sicherheit die effizienteste Marketingaktion im Zeitalter von Social Media", sagt Danny Townsend, President EMEA und South Asia bei Repucom.\nAm größten war die Begeisterung über den Stratosphären-Sprung in den USA, gefolgt von Großbritannien, Spanien, Mexiko und Brasilien. Und es waren größtenteils Männer, die dem Event etwas abgewinnen konnten. So wurde lediglich ein Viertel aller Meldungen, die direkt mit Red Bull in Verbindung gebracht werden konnten, von weiblichen Nutzern beigesteuert.\nDoch das Stratos-Projekt war nicht der einzige Anlass, zu dem sich am 14. Oktober Menschen weltweit über Red Bull unterhielten. Abgesehen von Baumgartners Sprung war Sebastian Vettels Sieg beim Formel-1-Rennen in Südkorea ein großes Thema auf Twitter. Rund 50.000 Mal erwähten die Nutzer den Firmennamen in Zusammenhang mit Vettels Sieg. Für Townsend ist damit bestätigt, dass Red Bull zu dem Megatrends in Social Media gehört: "Wir wissen, dass Red Bull die Marke ist, über die die Menschen im Allgemeinen am häufigsten auf den Social-Media-Plattformen sprechen."\nSport + Markt und Repucom führten die Analyse gemeinsam mit dem Spezialisten für Social-Media-Monitoring Crimson Hexagon durch. ire


Porzer besuchen Hazebrouck und Dunstable – porz erleben.de – Nachrichten aus Köln-Porz –\nPorzer besuchen Hazebrouck und Dunstable\nby Redaktion • 23. Mai 2018 • 0 Comments\nStädtepartnerschaft? Braucht es sie noch in Zeiten der Globalisierung, in der wir uns alle als weitgereist und weltläufig empfinden? Das klingt zunächst auch etwas altmodisch und nach Honoratioren-Treffen… Auch sind die Orte eher klein und unbekannt, ob da wohl viel los sein wird? Bei 33 Porzern überwog deutlich die Neugier und sie haben sich zur Pfingst-Reise zu den Partnerstädten angemeldet. Einige davon waren schon als Jugendliche zum Austausch dort gewesen, andere haben durch ihre Mitgliedschaft im Partnerschaftsverein (PVP) persönliche Freundschaften geschlossen, wieder andere waren einfach nur offen für Begegnungen oder angelockt durch das attraktive und abwechslungsreiche Reiseprogramm.\nHazebrouck – Musée des Augustines\nDie Städtepartnerschaft zu Hazebrouck in Nordfrankreich und Dunstable nördlich von London besteht seit Mitte der 50er Jahre. Porz hat sich im Eingemeindungsvertrag garantieren lassen, dass diese eigenen Partnerschaften weitergepflegt werden. Dieser Aufgabe widmen sich der Vorstand und die Mitglieder des PVP mit viel Engagement. Sie unterhalten mit den Partnerschaftsvereinen der „ville jumelée“ und der „twin city“ regen Kontakt. Davon durften nun wir Reiseteilnehmer profitieren und schon mal als Fazit vorab: Wir sind uns einig – es hat sich gelohnt!\nIn Hazebrouck haben uns die Ratsmitglieder Henriette Vandenbroucke und Martine Dauchez herzlich empfangen und auf unserer Stadterkundung begleitet. Hazebrouck ist flämisch geprägt, mit hübscher Altstadt, vielen kleinen Häusern, netten Läden und einem imposanten Rathaus. Ein ansehnliches ehemaliges Augustinerkloster beherbergt das städtische Museum. Dort wurden uns die überdimensionalen „géants“ präsentiert, teils\nFlämisches Gasthaus „Estaminet de la Longue Croix“\nhistorische, teils humoristische Figuren, die bei verschiedenen karnevalsähnlichen Umzügen durch den Ort getragen werden. Damit haben die Hazebroucker und die Porzer doch schon einmal eine bedeutsame Gemeinsamkeit!\nDie Gastgeber haben uns weiterhin den berühmtesten Sohn der Stadt, Abbé Lemire (1853 – 1928), nahegebracht. Dessen schön eingerichtetes Wohnhaus neben dem blühenden Stadtpark und der Kirche St. Eloi ist heute Gedenkstätte und bietet einen interessanten Einblick in das Leben und Denken dieses streitbaren Kirchenmanns und Sozialreformers.\nZum Abendessen in einem rustikalen „Estaminet“ („Schänke“) waren wir in Gesellschaft von zahlreichen Hazebrouckern, darunter auch Ratsmitglieder und der Bürgermeister. Bei „Carbonnade Flamande“ (Rindfleisch in Bier geschmort) und „Potche vleche“ (Sülze) und dunklem Bier wurde viel gelacht – auch über die gegenseitige „kreative“ Verständigung in mehreren Sprachen.\nSo waren wir schon herzlich vertraut, als wir am kommenden Morgen zum offiziellen Empfang bei Bürgermeister Bernhard Debaecker erneut zusammentrafen. Im großen festlichen Rathaussaal mit Kronleuchtern, Spiegeln und hohen Decken, wurde einmal wieder deutlich, wieviel Wert in Frankreich auf Tradition und Repräsentation gelegt wird und wie dies eine feierliche und gehobene Stimmung schafft. Der Bürgermeister von Hazebrouck freute sich besonders über ein ausgefallenes Geschenk: Die Porzer Künstlerin Brunhilde Trierweiler hat eigens ein Gemälde des Porzer Rheinpanoramas geschaffen und auch selbst überreicht. Unser Reiseleiter und Vorsitzender des PVP Thomas Ehses betonte die Dauerhaftigkeit der Verbindung beider Städte und dass aus Partnerschaft längst Freundschaft geworden sei.\nPorz-Schals für die Französischen Partner (von links: Henriette Vandenbroucke, Fabrice Perlein, Martine Dauchez, Bürgermeister Bernhard Debaecker, Rosemarie Feyen und Thomas Ehses)\nLeider mussten wir uns dann schon wieder verabschieden, um unser „Shuttle“ durch den Eurotunnel nicht zu verpassen, die Einfahrt des 14-Meter-Busses in den schmalen Waggon war eine Meisterleistung unseres Fahrers Thomas. Die Leckermäulchen unter uns verkürzten sich die Reise unter dem Kanal beim Genuss der feinen Patisserien, an denen man in Hazebrouck einfach nicht vorbeigehen konnte… Vive la France!\nDie südenglische Landschaft zeigte sich dann bei herrlichem Sonnenschein und frühlingshafter Üppigkeit von ihrer besten Seite – man kann die Briten beglückwünschen, dass sie hier auf jede Flurbereinigung verzichtet haben… In Dunstable bezogen wir Quartier im Hotel Old Palace Lodge, very british mit viel dunklem Holz und einer Hotelbar, die sofort zum Treffpunkt und Schauplatz intensiver Gespräche wurde.\nMitte vorn: Gloria Martin, Town Mayor und Andreas Weidner als Vertreter der Porzer Bezirksvertretung\nAbends sollten wir uns schick machen, denn Gloria Martin, Town Mayor, hatte zum Empfang in das Rathaus geladen. Dieses ist im „Grove House“, einer ehemaligen Postkutschen-Station untergebracht. Also auch hier wieder schöne historische Räumlichkeiten, dabei kleiner und familiärer als in Frankreich. Nach dem Austausch der üblichen Höflichkeiten und Geschenke plauderte man zwanglos bei Wein, Elderflower-Drink (Holunderlimonade) und einem köstlichen Fingerfood-Buffet. Die Bürgermeisterin, eine sehr humorvolle Frau, erhielt eine zweite Version des Rheinpanoramas von Brunhilde Trierweilers Hand und zeigte uns anschließend ihr Büro, in dem bereits zwei Vitrinen mit Gastgeschenken aus Porz gefüllt sind – insofern war das Gemälde eine Superidee!\n(von Links) Thomas Ehses, Brunhilde Trierweiler, John Stevens, Gloria Martin\nDie Verständigung war in Dunstable etwas einfacher als in Frankreich, denn die meisten Teilnehmer sprachen Englisch, einzelne Mitglieder des britischen Partnervereins auch gut Deutsch. Zwei Stadtführer illustrierten uns am Samstag lebhaft die Ortsgeschichte: Dunstable ist entstanden als Kreuzungspunkt zweier wichtiger historischer Verkehrsadern – noch heute gruppiert sich das Zentrum um die nach wie vor verkehrsintensive Kreuzung. Vom ehemals weitläufigen Augustinerkloster ist nur noch ein Teil der Kirche, die Priory-Church erhalten, sie liegt heute sehr pittoresk in einem Park mit herrlichem englischen Rasen, auf dem dicht an dicht früher die Klostergebäude standen. Der Wohlstand des Ortes resultierte zunächst aus der Schafzucht, später kam eine bedeutende Hutfabrikation hinzu. Heute ist man erfreut, dass Amazon hier jüngst ein Verteilzentrum eingerichtet hat.\nAm Nachmittag waren wir zum Afternoon Tea eingeladen (delicious!), abends zu einem kurzweiligen Konzert der Dunstable Town Concert Band. Einige von uns wollten auch das Nachtleben ein wenig erkunden, haben allerdings dann keinen traditional Pub aufgesucht, sondern eine modernere Location, wo sich offensichtlich die jüngeren Einwohner von Dunstable sehr wohl fühlen. Wir haben die heimischen Biere probiert – nur unser Gastgeber Nigel Warren hat Deutsches Weißbier bestellt, wohl die Folge eines längeren München-Aufenthalts…\nDen Pfingstsonntag hat unsere Gruppe in London verbracht. Einen Tag nach der Royal Wedding war die Stadt noch voller als ohnehin schon. Aber Thomas Ehses lenkte uns in Westminster mit seinem rosa Schirm sicher durch die Menschenmassen und auf ein Themseboot, von dem aus wir bequem die Skyline der Metropole genießen konnten. Erneut war herrlicher Sonnenschein und jeder hatte noch Gelegenheit, einige Stunden auf eigene Faust unterwegs zu sein.\nMit rosa Schirm durch London\nAm Abend wurde unser Besuch mit einem festlichen Dinner im Hotel abgeschlossen, bei dem das Vorurteil über die angeblich schlechte Kochkunst der Briten absolut widerlegt wurde. Die Porzer bedankten sich mit Kölschen Gesängen, was die Gastgeber wiederum sichtlich erfreute. Erneut haben alle bekräftigt, die Freundschaft weiter pflegen zu wollen, von britischer Seite aus mit dem Bonmot „We’ll leave the EU, but we’ll not leave Europe“.\nDie Rückfahrt am Pfingstmontag erlaubte uns noch einen Zwischenstopp in Canterbury zur Besichtigung der dortigen imposanten Kathedrale, Sitz des Oberhauptes der Anglikanischen Kirche. Viele ergriffen hier auch die letzte Gelegenheit, Fish & Chips zu essen.\nDie Fahrt ist von den Partnerschaftsvereinen aller drei Städte wunderbar organisiert worden. Wir sind bereichert von den vielen Gesprächen und Eindücken zurückgekehrt. Etliche von uns auch mit der Bereitschaft, sich weiter für die Städtepartnerschaften zu engagieren. Insbesondere der Austausch unter Jugendlichen würde wieder etwas Anstoß benötigen, da dies von den Schulen offenbar kaum noch geleistet werden kann. Hier neue Angebote zu entwickeln, wird für die Zukunft wichtig. Der PVP freut sich über neue Ideen und nicht zuletzt über neue Mitglieder.\n← Die GGS Hauptstraße Porz benötigt dringend neue Musikinstrumente für ihr Klassenstreicher-Projekt\nUrbacher Wochenmarkt schon Mittwoch →


Online Matchmaking And Christians – Text kreativ online\nComputer und das Internet verbinden sich mit jedem Aspekt unseres Lebens. Als alleinstehende Erwachsene sollte es nicht überraschen, dass wir oft nach potenziellen Beziehungspartnern suchen. Es gibt sicherlich keinen Mangel an Online-Angeboten, die zu uns passen! Wie sollen wir Christen Online-Dating sehen? Als Minister, der sich auf Beziehungen spezialisiert hat, habe ich diese Frage oft gestellt. Nachdem ich darüber gebetet, darüber nachgedacht und nachgeschaut habe, was draußen ist, bin ich zu dem Schluss gekommen, dass Online-Matchmaking nur eine Technik zum Sortieren einiger Möglichkeiten ist. Wie die meisten Techniken oder Werkzeuge ist es entweder gut oder schlecht. Trotzdem gibt es intelligente Möglichkeiten, Online-Matchmaking und Dummheiten zu verwenden. Diese Lektion soll Ihnen einige Ideen geben, wie Sie Online-Optionen erkunden können, ohne Ihren christlichen Gang oder Ihre Sicherheit zu gefährden.\nZuallererst würde ich mich auf Matchmaking-Standorte konzentrieren, die zumindest behaupten, Christen zu sein. Es ist wahr, dass Nichtchristen christliche Spielstätten besuchen. Sie sollten auch auf diejenigen aufpassen, die behaupten, Christen zu sein, aber nicht. Es ist jedoch wahrscheinlicher, dass Sie jemanden treffen, der auf einer christlichen Website kompatibel ist, als eine weltliche. Wie eine Dating-Site oder eine andere Site sich selbst portiert, wirkt sich natürlich auf die Art von Menschen aus, die von ihr angezogen werden. Außerdem ist es in der Regel immer eine gute Idee, mit anderen Christen als mit den Menschen dieser Welt Gemeinschaft zu haben. Dies gilt in der virtuellen Welt genauso wie in der realen Welt.\nDenken Sie daran, dass Sie im Internet nie absolut sicher sind, mit wem Sie auch sprechen. Leider lügen die Leute oft online. Glaube nie ganz, was dir im Internet gesagt wird! Geben Sie keine privaten Informationen (Telefonnummer, Adresse, Arbeitsort, E-Mail usw.) außer unter den vertrauenswürdigsten Umständen frei. Auf vielen Websites können Sie anderen Mitgliedern eine E-Mail senden, ohne Ihre E-Mail-Adresse anzugeben. Es lohnt sich, diese Funktion zusätzlich zu bezahlen. Eine weitere Option ist, eine zusätzliche E-Mail-Adresse von einem der vielen kostenlosen webbasierten E-Mail-Dienste zu erhalten. Auf diese Weise können Sie die Ausgabe Ihrer Haupt-E-Mail-Adresse vermeiden. Im schlimmsten Fall können Sie dieses zusätzliche Konto einfach schließen.\nVertrauen Sie Ihrem Instinkt! Lassen Sie sich von niemandem dazu überreden, sich persönlich zu treffen, es sei denn, Sie fühlen sich vollkommen wohl dabei. Wählen Sie ein oder zwei Standorte und verbringen Sie einige Zeit dort. Die meisten dieser Websites verfügen über Chatrooms und normalerweise über regelmäßige Besucher. Lernen Sie Menschen kennen, die dort gewesen sind, und fragen Sie sie nach ihren Erfahrungen.\nWenn Sie jemanden finden, den Sie treffen möchten, planen Sie das erste Meeting an einem sehr öffentlichen Ort ein. Stellen Sie außerdem sicher, dass ein Freund oder Verwandter weiß, dass Sie ausgehen, und wann Sie glauben, dass Sie wiederkommen. Es ist auch eine gute Idee für Sie und Ihren "Interessenten", den Termin vorher zu besprechen. Wie lange erwarten Sie das Datum? Was sind deine "Grenzen" für das, was du zulässt. Ja Leute, es gibt immer noch Frauen, die sich beim ersten Date nicht küssen. Dadurch werden potenziell gefährliche Missverständnisse vermieden. Vermeiden Sie aus Sicherheitsgründen dunkle Orte (wie Kinos), auch öffentliche. Abgesehen von Sicherheitsbedenken sollten Sie sich vor allem darüber Gedanken machen, ob es einen zweiten Termin gibt. Wie können Sie sich näher kennenlernen und diese Entscheidung in einem Film treffen?\nAndere Vorsichtsmaßnahmen, die zu berücksichtigen sind, einschließlich unnötiges Geld und Kreditkarten zu Hause lassen (Sie können nicht stehlen, was Sie nicht mitbringen!) Nehmen Sie Ihr Handy mit, falls Sie eines haben. Vielleicht möchten Sie auch ein paar Viertel mitbringen, falls Sie ein Münztelefon verwenden müssen. Wenn Sie kein Mobiltelefon haben, möchten Sie vielleicht mindestens ein vorausbezahltes Mobiltelefon in Betracht ziehen. Münztelefone sind nicht mehr so reichhaltig wie früher. Hinweis für die Damen, tragen Sie diese "Sicherheitsunterkünfte" an einem anderen Ort als in Ihrer Handtasche.\nDer beste Weg, sich solche Dinge anzusehen, ist, dies wie ein Blind Date oder ein Datum mit jemandem zu behandeln, den Sie nicht gut kennen. Nehmen Sie sich einfach Zeit und schützen Sie sich nur für den Fall. Vergiss aber nicht, Spaß zu haben! Ich hoffe, das einzige, worüber Sie sich wirklich Sorgen machen müssen, ist, ob er / sie das Datum genauso genießen wird wie Sie.\nSource by Robert Crutchfield\nPosted byheidelbergerwohnen 29. November 2018 Posted inSuchmaschinentexte