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Data Mining: Modelle Und Algorithmen Intelligenter Datenanalyse

AUTHOR Runkler, Thomas A.
PUBLISHER Springer Vieweg (07/31/2015)
PRODUCT TYPE Paperback (Paperback)

Description

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.

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Product Format
Product Details
ISBN-13: 9783834816948
ISBN-10: 3834816949
Binding: Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language: German
Edition Number: 0002
More Product Details
Page Count: 145
Carton Quantity: 24
Product Dimensions: 6.69 x 0.34 x 9.61 inches
Weight: 0.58 pound(s)
Feature Codes: Illustrated
Country of Origin: NL
Subject Information
BISAC Categories
Computers | Data Science - Data Analytics
Computers | Probability & Statistics - General
Dewey Decimal: 006.312
Descriptions, Reviews, Etc.
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Data Mining

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 berblick ber die verschiedenen Methoden sowie deren Motivation und versetzt den Leser in die Lage, Data Mining selbst praktisch einzusetzen.

Der Inhalt

Daten und Relationen

Datenvorverarbeitung

Datenvisualisierung

Korrelation

Regression

Prognose

Klassifikation

Clustering

Die Zielgruppen

Studierende der Informatik, Ingenieurwissenschaften und Mathematik

Informatiker, Ingenieure und Mathematiker in Forschung und Lehre

Praktiker, die mit groen Datenmengen arbeiten

Der Autor

Thomas A. Runkler ist Principal Research Scientist der Siemens AG in Mnchen und lehrt Data Mining an der Fakultt fr Informatik der Technischen Universitt Mnchen.

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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.

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