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
Autorentext
Inhalt
Data-Mining-Prozess.- Daten und Relationen.- Datenvorverarbeitung.- Visualisierung.- Korrelation.- Regression.- Zeitreihenprognose.- Klassifikation.- Clustering.- Zusammenfassung.
Solides Grundverständnis für Motivation und Eigenschaften der verschiedenen Data Mining Methoden
Autorentext
Thomas A. Runkler leitet das Learning Systems Department der Abteilung Information & Communications bei Siemens Corporate Technology in München und lehrt Data Mining an der Fakultät für Informatik der Technischen Universität München.
Inhalt
Data-Mining-Prozess.- Daten und Relationen.- Datenvorverarbeitung.- Visualisierung.- Korrelation.- Regression.- Zeitreihenprognose.- Klassifikation.- Clustering.- Zusammenfassung.
Titel
Data Mining
Untertitel
Methoden und Algorithmen intelligenter Datenanalyse
Autor
EAN
9783834893536
Format
E-Book (pdf)
Hersteller
Genre
Digitaler Kopierschutz
Wasserzeichen
Dateigrösse
1.94 MB
Anzahl Seiten
165
Lesemotiv
Unerwartete Verzögerung
Ups, ein Fehler ist aufgetreten. Bitte versuchen Sie es später noch einmal.