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© 2015

Data Mining

Modelle und Algorithmen intelligenter Datenanalyse

Benefits

  • Solides Grundverständnis

  • Motivation und Eigenschaften der verschiedenen Data Mining Methoden

  • kompakter, fundierter Überblick

Textbook

Part of the Computational Intelligence book series (CI)

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages I-XII
  2. Thomas A. Runkler
    Pages 1-3
  3. Thomas A. Runkler
    Pages 5-22
  4. Thomas A. Runkler
    Pages 23-36
  5. Thomas A. Runkler
    Pages 37-58
  6. Thomas A. Runkler
    Pages 59-65
  7. Thomas A. Runkler
    Pages 67-82
  8. Thomas A. Runkler
    Pages 83-87
  9. Thomas A. Runkler
    Pages 89-107
  10. Thomas A. Runkler
    Pages 109-130
  11. Back Matter
    Pages 131-145

About this book

Introduction

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 Überblick über 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 großen Datenmengen arbeiten

 

Der Autor

Thomas A. Runkler ist Principal Research Scientist der Siemens AG in München und lehrt Data Mining an der Fakultät für Informatik der Technischen Universität München.

Keywords

Clustering Data Mining Datenanalyse Datenvisualisierung Fuzzy-Logic Klassifikation Korrelation Prognose Regression Relationen maschinelles Lernen neuronale Netze

Authors and affiliations

  1. 1.Siemens AGMünchenGermany

About the authors

Thomas A. Runkler ist Principal Research Scientist der Siemens AG in München und lehrt Data Mining an der Fakultät für Informatik der Technischen Universität München.

Bibliographic information

  • Book Title Data Mining
  • Book Subtitle Modelle und Algorithmen intelligenter Datenanalyse
  • Authors Thomas A. Runkler
  • Series Title Computational Intelligence
  • Series Abbreviated Title Computational Intelligence
  • DOI https://doi.org/10.1007/978-3-8348-2171-3
  • Copyright Information Springer Fachmedien Wiesbaden 2015
  • Publisher Name Springer Vieweg, Wiesbaden
  • eBook Packages Computer Science and Engineering (German Language)
  • Softcover ISBN 978-3-8348-1694-8
  • eBook ISBN 978-3-8348-2171-3
  • Edition Number 2
  • Number of Pages XII, 145
  • Number of Illustrations 72 b/w illustrations, 0 illustrations in colour
  • Topics Data Mining and Knowledge Discovery
  • Buy this book on publisher's site
Industry Sectors
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Finance, Business & Banking
Electronics
Energy, Utilities & Environment
Aerospace
Oil, Gas & Geosciences
Engineering

Reviews

“... 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