Veröffentlichte Fassung/Verlagsversion
Refine
Year of publication
- 2015 (16) (remove)
Document Type
- Conference Proceeding (16) (remove)
Is part of the Bibliography
- yes (16)
Keywords
Institute
- Fakultät WiSo (12)
- Fakultät AuL (3)
- Fakultät IuI (1)
Seit den 90er Jahren des letzten Jahrhunderts zählt Coaching zu den etablierten Methoden der Personalentwicklung. Ursprünglich handelte es sich dabei um eine Beratungssituation, in der eine Führungskraft in mehreren Einzelsitzungen mit einem Coach Probleme des Arbeitsalltags bespricht, Lösungsansätze entwickelt und deren Umsetzung in die Wege leitet. Im Fahrwasser dieses wirtschaftlich erfolgreichen Ansatzes werden inzwischen unterschiedlichste Methoden unter dem Label „Coaching“ vermarktet, die nicht einmal mehr Plausibilität für sich in Anspruch nehmen können. Drei dieser Ansätze – Horse Sense, Organisationsaufstellung und Spirituelles Coaching – sollen kurz vorgestellt und kritisch hinterfragt werden. Am Ende des Vortrags steht eine Analyse der Vermarktungsstrategien sowie der Gründe dafür, dass derartige Methoden überhaupt Abnehmer finden.
Die Nutzung von Sensorsystemen bei der teilflächenspezifischen Bewirtschaftung eines Schlags steigert den Ertrag sowie die Wirtschaftlichkeit des Pflanzenanbaus. Dennoch tragen weitere Faktoren zur optimalen Nährstoffversorgung einer Pflanze bei, als sie von solch einem lokal arbeitenden System erfasst werden. Um die Effizienz dieser Precision Farming Systeme auszubauen ist der nächste, hier erfolgreich durchgeführte Schritt die Anbindung der mobilen Landmaschine über das Internet an eine regionsübergreifende Datenanalyseplattform und die Ausführung zeitkritischer Optimierungsfunktionen auf der Landmaschine.
Restricted Versus Unrestricted Search Space : Experience from Mining a Large Japanese Database
(2015)
The aim of this study was to investigate whether standard Big Data mining methods lead to clinically useful results. An association analysis was performed using the apriori algorithm to discover associations among co-morbidities of diabetes patients. Selected data were further analyzed by using k-means clustering with age, long-term blood sugar and cholesterol values. The association analysis led to a multitude of trivial rules. Cluster analysis detected clusters of well and badly managed diabetes patients both belonging to different age groups. The study suggests the usage of cluster analysis on a restricted space to come to meaningful results.