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© 2010

Data Mining

Methoden und Algorithmen intelligenter Datenanalyse

  • Authors

Benefits

  • Solides Grundverständnis für Motivation und Eigenschaften der verschiedenen Data Mining Methoden

Textbook

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages I-VIII
  2. Thomas A. Runkler
    Pages 1-3
  3. Thomas A. Runkler
    Pages 5-20
  4. Thomas A. Runkler
    Pages 21-34
  5. Thomas A. Runkler
    Pages 35-53
  6. Thomas A. Runkler
    Pages 55-63
  7. Thomas A. Runkler
    Pages 65-80
  8. Thomas A. Runkler
    Pages 81-84
  9. Thomas A. Runkler
    Pages 85-104
  10. Thomas A. Runkler
    Pages 105-133
  11. Thomas A. Runkler
    Pages 135-139
  12. Back Matter
    Pages 141-165

About this book

Introduction

Dieses Buch behandelt die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von „Wissen“ aus numerischen und nichtnumerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft. 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:
Der Data-Mining-Prozess - Daten und Relationen - Datenvorverarbeitung - Visualisierung - Korrelation - Regression - Zeitreihenprognose - Klassifikation - Clustering

Keywords

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

About the authors

Thomas A. Runkler leitet das Learning Systems Department der Abteilung Information & Communications bei Siemens Corporate Technology in München und lehrt Data Mining an der Fakultät für Informatik der Technischen Universität München.

Bibliographic information

Industry Sectors
Pharma
Automotive
Biotechnology
IT & Software
Telecommunications
Law
Consumer Packaged Goods
Finance, Business & Banking
Electronics
Energy, Utilities & Environment
Aerospace
Oil, Gas & Geosciences
Engineering

Reviews

"Runkler [der Autor] ist ein gutes Überblickswerk gelungen, das eine enzyklopädieartige Einführung für eine mathematisch interessierte Leserschaft bietet." www.wirtschaftsinformatik.de, 03.05.2011

"Dieses Buch wendet sich an Leser, die mit Informationstechnologie bereits verraut sind und Data Mining praktisch einsetzen möchten. Es bietet einen knapp gefassten und hervorragend strukturierten Überblick über die aktuellen Verfahren zur Extraktion von 'Wissen' aus großen Datensätzen." Trillium-Report, Dezember 2009