Data Mining
Modelle und Algorithmen intelligenter Datenanalyse
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Beschreibung
Data Mining
Die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von „Wissen“ aus numerischen und nichtnumerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft werden in diesem Buch behandelt. Es vermittelt einen kompakten, fundierten Überblick über die verschiedenen Methoden sowie deren Motivation und versetzt den Leser in die Lage, Data Mining selbst praktisch einzusetzen.
Der Inhalt
Daten und Relationen
Datenvorverarbeitung
Datenvisualisierung
Korrelation
Regression
Prognose
Klassifikation
Clustering
Die Zielgruppen
Studierende der Informatik, Ingenieurwissenschaften und Mathematik
Informatiker, Ingenieure und Mathematiker in Forschung und Lehre
Praktiker, die mit großen Datenmengen arbeiten
Der Autor
Thomas A. Runkler ist Principal Research Scientist der Siemens AG in München und lehrt Data Mining an der Fakultät für Informatik der Technischen Universität München.
Die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von „Wissen“ aus numerischen und nichtnumerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft werden in diesem Buch behandelt. Es vermittelt einen kompakten, fundierten Überblick über die verschiedenen Methoden sowie deren Motivation und versetzt den Leser in die Lage, Data Mining selbst praktisch einzusetzen.
Solides Grundverständnis Motivation und Eigenschaften der verschiedenen Data Mining Methoden kompakter, fundierter Überblick Includes supplementary material: sn.pub/extras
Autor*in
Thomas A. Runkler
Themen in »Data Mining«
Clustering Data Mining Datenanalyse Datenvisualisierung Fuzzy-Logic Klassifikation Korrelation Prognose Regression Relationen maschinelles Lernen neuronale Netze
Stimmen zu »Data Mining«
“... Im Anhang befinden sich eine Übersicht über Optimierungsverfahren, Lösungen der Übungsaufgaben und ein Sachverzeichnis. Die Beispiele sind gut gewählt und verständlich. Grundlegende Mathematikkenntnisse werden allerdings vorausgesetzt, erweiterte sind von Vorteil. Der Band kann sowohl Studierenden der Informatik und verwandter Gebiete als auch in der Praxis Stehenden als fundierte Übersicht empfohlen werden.” (in: thalia.de, 17. August 2016)
"Runkler [der Autor] ist ein gutes Überblickswerk gelungen, das eine enzyklopädieartige Einführung für eine mathematisch interessierte Leserschaft bietet." www.wirtschaftsinformatik.de, 03.05.2011
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"Das Buch bietet eine gute Übersicht über die etablierten Methoden des Data Mining. Bei den kurzen und präzisen Beschreibungen der einzelnen Verfahren wird auf deren Eignung und Vorteile eingegangen; die Nachteile oder Probleme werden eher am Rande erwähnt. /.../
Insgesamt ein sehr gutes Buch um sich schnell einen fundierten Überblick über das Themenfeld Data Mining zu verschaffen und zu verstehen, für welche Anwendungsfälle welche Methoden sinnvoll sind."
Professor Dr. Hans-Jürgen Appelrath
"Der Autor stellt den komplizierten Stoff anschaulich und nachvollziehbar dar, setzt aber ein fundiertes mathematisches Grundwissen voraus"
Professor Dr.sc.techn. Helmut Jarosch, HWR Berlin
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