Data Mining

Beschreibung

Dieses Buch behandelt die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von „Wissen“ aus numerischen und nichtnumerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft. 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:
Der Data-Mining-Prozess - Daten und Relationen - Datenvorverarbeitung - Visualisierung - Korrelation - Regression - Zeitreihenprognose - Klassifikation - Clustering


Dieses Buch behandelt die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von „Wissen“ aus numerischen und nichtnumerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft. 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 für Motivation und Eigenschaften der verschiedenen Data Mining Methoden

Autor*in

Thomas A. Runkler

Themen in »Data Mining«

Clustering Data Mining Datenanalyse Fuzzy-Logic Klassifikation Korrelation Prognose maschinelles Lernen neuronale Netze

Stimmen zu »Data Mining«

"Runkler [der Autor] ist ein gutes Überblickswerk gelungen, das eine enzyklopädieartige Einführung für eine mathematisch interessierte Leserschaft bietet." www.wirtschaftsinformatik.de, 03.05.2011

"Dieses Buch wendet sich an Leser, die mit Informationstechnologie bereits verraut sind und Data Mining praktisch einsetzen möchten. Es bietet einen knapp gefassten und hervorragend strukturierten Überblick über die aktuellen Verfahren zur Extraktion von 'Wissen' aus großen Datensätzen." Trillium-Report, Dezember 2009
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“Ein perfekter Einstieg ins Data Mining”
Besonders hervorzuheben: “Ein schneller aber gut gelungener Einstieg in die Welt des Data Mining.” (Dr. Christian Kruschel, Institut für Numerische und Angewandte Mathematik Universität Göttingen)

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