Data Mining

Cover
Walter de Gruyter GmbH & Co KG, 07.03.2016 - 328 Seiten
0 Rezensionen

In den riesigen Datenbergen moderner Datenbanken steckt unentdecktes Wissen, das ohne geeignete Hilfsmittel kaum zu Tage gefördert werden kann. Hier setzt das Data Mining an und liefert Methoden und Algorithmen, um bisher unbekannte Zusammenhänge zu entdecken. Nach der Vermittlung der Grundlagen und Anwendungsklassen des Data Mining in den ersten beiden Kapiteln wird in Kapitel 3 auf geeignete Darstellungsmöglichkeiten für Data-Mining-Modelle eingegangen; Kapitel 4 behandelt die Algorithmen und Verfahrensklassen, Kapitel 5 geht auf konkrete Anwendungsarchitekturen ein. Das Buch deckt den Stoff einer einsemestrigen Vorlesung zu Data Mining an Universitäten oder Fachhochschulen ab und ist als klassisches Lehrbuch konzipiert. Es bietet Zusammenfassungen, zahlreiche Beispiele und Übungsaufgaben.

 

Was andere dazu sagen - Rezension schreiben

Es wurden keine Rezensionen gefunden.

Inhalt

1 Einführung
1
2 Grundlagen des Data Mining
37
3 Anwendungsklassen
57
4 Wissensrepräsentation
69
5 Klassifikation
83
6 ClusterAnalyse
137
7 Assoziationsanalyse
181
8 Datenvorbereitung
201
10 Eine DataMiningAufgabe
255
A Anhang
285
Abbildungsverzeichnis
293
Tabellenverzeichnis
301
Verzeichnis der Symbole
303
Verzeichnis der Abkürzungen
305
Literaturverzeichnis
307
Index
313

9 Bewertung
229

Andere Ausgaben - Alle anzeigen

Häufige Begriffe und Wortgruppen

Über den Autor (2016)

Jürgen Cleve, Uwe Lämmel, Hochschule Wismar.

Bibliografische Informationen