In vielen, insbesondere größeren Unternehmen entstehen in kurzen Zeiträumen Terabyte von Daten, bspw. über das Kaufverhalten von Kunden, über Produkte oder über Informationsbedürfnisse. Diese umfangreichen Datenbestände beinhalten wertvolle Information für Entscheider und erfordern die Anwendung von anspruchsvollen mathematisch-statistischen Verfahren zur Datenanalyse. Mit den mathematisch-statistischen Verfahren, die unter Data Mining-Verfahren zusammengefasst werden, sind wertvolle vorverarbeitende aber auch entscheidungsunterstützende Datenanalysen möglich. In diesem Buch wird eine Anwendungsarchitektur für Data Mining entwickelt. Ein wesentlicher Beitrag besteht in der systematischen Aufarbeitung von Data Mining-Verfahren und deren anwendungsbezogene Einordnung in die Data Mining-Anwendungsarchitektur (DMA).
Aktualisiert: 2023-05-29
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Aktualisiert: 2023-05-29
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Aktualisiert: 2023-03-27
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Dieses Buch behandelt Verfahren zur Klassifikation. Es werden Methoden zur Clusteranalyse aus der multivariaten Statistik den Methoden Künstlicher Neuronaler Netze gegenübergestellt, welche die Kohonen-Lernregel verwenden. Anhand von Gütekriterien werden die Klassifikationsergebnisse beider Ansätze miteinander verglichen. Es wird ein Vorgehensmodell dargestellt, welches wichtige Entscheidungsprobleme für Klassifikationsaufgaben behandelt.
Aktualisiert: 2019-12-19
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In vielen, insbesondere größeren Unternehmen entstehen in kurzen Zeiträumen Terabyte von Daten, bspw. über das Kaufverhalten von Kunden, über Produkte oder über Informationsbedürfnisse. Diese umfangreichen Datenbestände beinhalten wertvolle Information für Entscheider und erfordern die Anwendung von anspruchsvollen mathematisch-statistischen Verfahren zur Datenanalyse. Mit den mathematisch-statistischen Verfahren, die unter Data Mining-Verfahren zusammengefasst werden, sind wertvolle vorverarbeitende aber auch entscheidungsunterstützende Datenanalysen möglich. In diesem Buch wird eine Anwendungsarchitektur für Data Mining entwickelt. Ein wesentlicher Beitrag besteht in der systematischen Aufarbeitung von Data Mining-Verfahren und deren anwendungsbezogene Einordnung in die Data Mining-Anwendungsarchitektur (DMA).
Aktualisiert: 2023-03-27
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