Aktualisiert: 2023-03-14
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Knowledge Discovery in Databases
Schlüsselwort: Wissensentdeckung
Data Mining
Methode zur Erschließung von Wissen aus Datenmustern in Supply-Chain-Datenbanken
Ein elementarer Schritt zur Beherrschbarkeit der Supply Chain ist die Identifikation von Wirkzusammenhängen, die sich in den logistischen Transaktionen spiegeln. Aufgrund der unüberschaubaren Datenmenge kann die Entdeckung von komplexen Wirkzusammenhängen nicht manuell erfolgen. Die Dissertationsschrift stellt eine Methode zur Entdeckung von Wissen, wie beispielsweise den Wirkzusammenhängen, vor und diskutiert die Berücksichtigung von Kontextwissen in den einzelnen Vorgehensmodellphasen. Ein Schwerpunkt der entwickelten
Methode ist die Integration einer modellbegleitenden Verifikation und Validierung in ein Vorgehensmodell der Wissensentdeckung. Durch einen neuartigen Einsatz der Simulation erweitert die Arbeit zudem die existierenden Verifikationsmöglichkeiten des Knowledge Discovery in Databases. Um einen Einsatz des Modells auch bei unzureichender Datenlage zu ermöglichen werden abschließend Konzepte des Data Farmings als Methodenelement eingeführt. Die praktische Anwendbarkeit der in dieser Arbeit entwickelten Methode wird anhand von Transaktionsdaten eines Elektronikkleingeräteherstellers sowie einem Data-Farming-Modell demonstriert.
Aktualisiert: 2019-06-18
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Data Mining
Knowledge Discovery in Databases
Knowledge Discovery in Databases (KDD) ist ein aktuelles Forschungs- und Anwendungsgebiet der Informatik. Ziel des KDD ist es, selbständig entscheidungsrelevante, aber bisher unbekannte Zusammenhänge und Verknüpfungen in den Daten großer Datenmengen zu entdecken und dem Analysten oder dem Anwender in übersichtlicher Form zu präsentieren. Die Autoren stellen die Techniken und Anwendungen dieses interdisziplinären Gebiets anschaulich dar. Sie liefern dem Leser das Basiswissen, um eigene Anwendungen und Algorithmen zu entwickeln.
Aktualisiert: 2023-04-06
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Wissensentdeckung in Datenbanken mit adaptiven Regelsystemen
Wissensentdeckung in Datenbanken zielt auf die Schließung der Lücke zwischen den oft umfangreichen Datenbeständen in Unternehmen, beispielsweise in Data Warehouses, und dem steigenden Bedürfnis nach handlungsrelevantem Wissen. Dazu wird auf verschiedene Data-Mining-Verfahren zurückgegriffen, zu denen auch die im Fokus dieses Buches stehenden adaptiven Regelsysteme, im engeren Neuro-Fuzzy Systeme, gehören. Diese sind in der Lage, in Datenbeständen autonom Wissensstrukturen in Form von Wenn-Dann-Regeln zu entdecken. Eingebunden in einen Standardprozeß der Wissensentdeckung, für den in dieser Arbeit ein Methodenbaukasten entwickelt wird, eignen sie sich zur Aufdeckung von für den Unternehmenserfolg relevanten Zusammenhängen. Dies wird für Praxisanwendungen aus unterschiedlichen Branchen gezeigt.
Aktualisiert: 2019-12-19
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