Data Mining
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-8348-1694-8 (ISBN)
Die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von "Wissen" aus numerischen und nichtnumerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft werden in diesem Buch behandelt. 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.
Dr.-Ing. Thomas A. Runkler ist Entwicklungsingenieur in der Zentralabteilung Technik der Siemens AG in München und lehrt an der Fakultät für Informatik der Technischen Universität München.
Daten und Relationen.- Datenvorverarbeitung.-Datenvisualisierung.- Korrelation.- Regression.- Prognose.- Klassifikation.- Clustering
"... Im Anhang befinden sich eine Übersicht über Optimierungsverfahren, Lösungen der Übungsaufgaben und ein Sachverzeichnis. Die Beispiele sind gut gewählt und verständlich. Grundlegende Mathematikkenntnisse werden allerdings vorausgesetzt, erweiterte sind von Vorteil. Der Band kann sowohl Studierenden der Informatik und verwandter Gebiete als auch in der Praxis Stehenden als fundierte Übersicht empfohlen werden." (in: thalia.de, 17. August 2016)
"Runkler [der Autor] ist ein gutes Überblickswerk gelungen, das eine enzyklopädieartige Einführung für eine mathematisch interessierte Leserschaft bietet." www.wirtschaftsinformatik.de, 03.05.2011
| Erscheint lt. Verlag | 31.7.2015 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Computational Intelligence |
| Zusatzinfo | XII, 145 S. 72 Abb. |
| Verlagsort | Wiesbaden |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 168 x 240 mm |
| Themenwelt | Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Schlagworte | Clustering • Data Mining • Datenanalyse • Datenvisualisierung • Fuzzy-Logic • Klassifikation • Korrelation • Maschinelles Lernen • Neuronale Netze • Prognose • Regression • Relationen |
| ISBN-10 | 3-8348-1694-9 / 3834816949 |
| ISBN-13 | 978-3-8348-1694-8 / 9783834816948 |
| Zustand | Neuware |
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