Data Mining
Theoretische Aspekte und Anwendungen
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Beschreibung
Die Extraktion von verwertbarem Wissen aus Daten ist ein Thema, das angesichts der Menge des zur Zeit verfügbaren Datenmaterials mehr und mehr an Aktualität gewinnt. Dieses Buch befaßt sich mit theoretischen und Anwendungsaspekten des Data Mining. Data Mining ist die Anwendung geeigneter Verfahren zur Wissensentdeckung in großen Datenbeständen und Kern eines Prozesses, der in der Literatur als "Knowledge Discovery in Databases" (KDD) beschrieben wird. Datei Mining und KDD haben sowohl interessante Forschungs- als auch Anwendungsaspekte. Sie bringen einerseits als interdisziplinäre Wissenschaft neue Herausforderungen für die Forschung auf Gebieten wie Statistik, maschinelles Lernen und Datenbanken. Andererseits sind sie für verschiedene praktische Anwendungen wie etwa Marketing, Logistik, Risikometrie, Qualitätssicherung, Konstruktion und Produktionsmanagement von großer Bedeutung. Die Beiträge dieses Buches sprechen diese beiden Aspekte an.
Autor*in
Gholamreza Nakhaeizadeh
Themen in »Data Mining«
Algorithmen Clusteranalyse Data-Mining Datenbank Datentransformation Finanzmarkt Informationsverarbeitung Leistung Lernen Methoden Netzwerke On-Line Analytical Processing Visualisierung Wissensentdeckung neuronale Netze
Stimmen zu »Data Mining«
"... Dem Herausgeber ist es gelungen, ein interessantes und informatives Sammelwerk zum Thema Data Mining zusammenzustellen, das Wissenschaftlern und wissenschaftlich interessierten Praktikern empfohlen werden kann."
Wirtschaftsinformatik, Jg. 41, Heft 1, 1999
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