Transparency Trust in Predictive Analytics
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Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2024
Typ der Arbeit
Master
Studiengang
Sammlung
Typ
11 - Studentische Arbeit
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
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Übergeordnetes Werk
Themenheft
DOI der Originalpublikation
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Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Hochschule für Wirtschaft FHNW
Verlagsort / Veranstaltungsort
Olten
Auflage
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Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
Predictive analytics is increasingly important for businesses seeking to improve decision-making and operational efficiency. However, the widespread adoption of these methods is often impeded by issues related to transparency and trust. Many stakeholders view predictive models as overly complex "black boxes," resulting in skepticism and hesitancy to fully integrate these tools into their processes. This thesis explores the critical challenges that hinder transparency and trust in predictive analytics within business contexts.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
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Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Begutachtung
Open Access-Status
Lizenz
Zitation
FISCHER, Roman, 2024. Transparency Trust in Predictive Analytics. Olten: Hochschule für Wirtschaft FHNW. Verfügbar unter: https://irf.fhnw.ch/handle/11654/49266