Data Mining

Cover
Walter de Gruyter, 03.02.2014 - 318 Seiten
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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.
 

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Inhalt

1 Einführung
1
2 Grundlagen des Data Mining
37
3 Anwendungsklassen
57
4 Wissensrepräsentation
69
5 Klassifikation
83
6 ClusterAnalyse
135
7 Assoziationsanalyse
175
8 Datenvorbereitung
195
10 Eine DataMiningAufgabe
245
A Anhang
275
Abbildungsverzeichnis
283
Tabellenverzeichnis
291
Verzeichnis der Symbole
293
Verzeichnis der Abkürzungen
295
Literaturverzeichnis
297
Index
303

9 Bewertung
221

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Über den Autor (2014)

Prof. Dr. Jürgen Cleve, Hochschule Wismar

Prof. Dr. Uwe Lämmel, Hochschule Wismar

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