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Data Mining
Methoden und Algorithmen intelligenter Datenanalyse
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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
Der Inhalt:
Der Data-Mining-Prozess - Daten und Relationen - Datenvorverarbeitung - Visualisierung - Korrelation - Regression - Zeitreihenprognose - Klassifikation - Clustering
Inhaltsverzeichnis
Data-Mining-Prozess. - Daten und Relationen. - Datenvorverarbeitung. - Visualisierung. - Korrelation. - Regression. - Zeitreihenprognose. - Klassifikation. - Clustering. - Zusammenfassung.
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Produktdetails
Erscheinungsdatum
24. Februar 2010
Sprache
deutsch
Seitenanzahl
165
Dateigröße
1,94 MB
Reihe
Computational Intelligence
Autor/Autorin
Thomas A. Runkler
Verlag/Hersteller
Kopierschutz
mit Wasserzeichen versehen
Produktart
EBOOK
Dateiformat
PDF
ISBN
9783834893536
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Pressestimmen
" 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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