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Data Mining
Methoden und Algorithmen intelligenter Datenanalyse
Aus der Reihe: Computational Intelligence2010. VIII, 165 S. mit 72 Abb. u. 7 Tab. Br.
ISBN: 978-3-8348-0858-5
Lehrbuch
Solides Grundverständnis für Motivation und Eigenschaften der verschiedenen Data Mining Methoden
24,90 €
Lieferbar, versandfertig in 3 Tagen
- Das Buch
- 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.
- Aus dem Inhalt
- Der Data-Mining-Prozess - Daten und Relationen - Datenvorverarbeitung - Visualisierung - Korrelation - Regression - Zeitreihenprognose - Klassifikation - Clustering
- Zielgruppe
-
Studierende der Informatik, Ingenieurwissenschaften und Mathematik
Informatiker, Ingenieure und Mathematiker in Forschung und Lehre
Praktiker, die mit großen Datenmengen arbeiten - Autor | Herausgeber
- 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.
- Rezensionen
-
"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 - Leserstimmen
-
"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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