Von Daten zum Wissen - Das Buch behandelt die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von "Wissen" aus numerischen und nichtnumerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft. Hierzu geh�ren Algorithmen zur Vorverarbeitung, Aufbereitung, Visualisierung und Analyse von Daten. Neben linearen statistischen Methoden werden moderne Verfahren aus den Gebieten Clusteranalyse, Fuzzy-Logik, Neuroinformatik, maschinelles Lernen, Entscheidungsb�ume und Agentensysteme vorgestellt. Die praktische Umsetzung der Datenanalyse wird anhand realer Anwendungsprojekte aus der Prozesstechnik, Netzwerktechnik, Bildverarbeitung und Marketing erl�utert. Der Leser lernt die Motivation und Grundlagen der unterschiedlichen Datenanalysemethoden kennen und wird in die Lage versetzt, diese in eigenen Projekten erfolgreich einzusetzen. Data Mining ist heute im Zeitalter der Internet-Portale und des e Commerce aber auch im klassischen Vertrieb ein nicht mehr wegzudenkender Bestandteil der Kundenbetreuung und eines zielgeriehteten Marketings. Umso erstaunlicher ist es, dass ver gleichsweise wenig praxisnahe Literatur zum Einsatz der entspre chenden Methoden existiert. Es ist deshalb erfreulich, dass die Herausgeber des vorliegenden Werkes, Professor Dr. Alpar, Uni versitat Marburg und Prof. Dr. Niedereichholz, Universitat Mann heim, aus ihrem aktuellen Forschungs- und Arbeitsgebiet Arbei ten zum Data Mining zusammengestellt haben, die sie selbst be treuten - in Form von Praxis-Diplomarbeiten und -Dissertationen oder -Projekten. Dabei ging es nicht darum, neue Algorithmen fur das Data Mining zu entwickeln, sondern urn die Erprobung und den Vergleich bestehender Data Mining-Methoden und -Werkzeuge in produktiven Umgebungen. Die einzelnen Arbeiten des vorliegenden Werkes machen klar, dass Data Mining heute zwar in Form vielfaltiger einzelner Werk zeuge und in OLAP- oder Datawarehouse-Systemen einsatzbereit ist, dass aber die Implementierung und fallgerechte Handhabung beachtliche Kenntnisse erfordern. Obwohl Standardsoftware ein gesetzt wurde, waren in fast allen Fallen auch Programmierar beiten notwendig, z.B. urn Schnittstellen zwischen verschiedenen Systemen zu schaffen oder die Priisentation der Ergebnisse an schaulicher zu gestalten. Der Endbenutzer in der Fachabteilung ist - auf sich gestellt - da mit sieher uberfordert, dies betonen auch aile Softwareanbieter. Neben guten Fachkenntnissen sind Kenntnisse der Informati onstechnologie und der quantitativen Methoden unentbehrlich, urn die dem jeweiligen Anwendungsproblem gerechte Analyse, Datenaufbereitung, Methodenauswahl und Schlussfolgerung durchzuf�hren. In deutscher Sprache. 171 pages. 24,2 x 17 x 1,2 cm.

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Titre: Information Mining von Thomas A. Runkler Von Daten zum Wissen - Das Buch behandelt die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von "Wissen" aus numerischen und nichtnumerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft. Hierzu geh�ren Algorithmen zur Vorverarbeitung, Aufbereitung, Visualisierung und Analyse von Daten. Neben linearen statistischen Methoden werden moderne Verfahren aus den Gebieten Clusteranalyse, Fuzzy-Logik, Neuroinformatik, maschinelles Lernen, Entscheidungsb�ume und ...
�diteur: Vieweg+Teubner Springer Fachmedien Wiesbaden
Date de parution: 2000
Langue: allemand
ISBN � 10 chiffres: 3528057416
ISBN � 13 chiffres: 9783528057411
Reliure: Softcover
�dition: 2000.
�tat de l'article: gut
Poids: 2000�grammes

A propos de ce titre

Synopsis

Das Buch behandelt die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von "Wissen" aus numerischen und nichtnumerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft. Hierzu geh�ren Algorithmen zur Vorverarbeitung, Aufbereitung, Visualisierung und Analyse von Daten. Neben linearen statistischen Methoden werden moderne Verfahren aus den Gebieten Clusteranalyse, Fuzzy-Logik, Neuroinformatik, maschinelles Lernen, Entscheidungsb�ume und Agentensysteme vorgestellt. Die praktische Umsetzung der Datenanalyse wird anhand realer Anwendungsprojekte aus der Proze�technik, Netzwerktechnik, Bildverarbeitung und Marketing erl�utert. Der Leser lernt die Motivation und Grundlagen der unterschiedlichen Datenanalysemethoden kennen und wird in die Lage versetzt, diese in eigenen Projekten erfolgreich einzusetzen.

� propos de l'auteur

Dr.-Ing. Thomas A. Runkler ist Entwicklungsingenieur in der Zentralabteilung Technik der Siemens AG in M�nchen und lehrt an der Fakult�t f�r Informatik der Technischen Universit�t M�nchen.

Les informations fournies dans la section � A propos du livre � peuvent faire r�f�rence � une autre �dition de ce titre.

Description de la librairie

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Vertragsschluss
Eigentumsvorbehalt
Verg�tung
Gefahr�bergang
Gew�hrleistung
Haftungsbeschr�nkungen und -freistellung
Datenschutz
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Allgemeines - Geltungsbereich

1.1. Die folgenden Allgemeinen Gesch�ftsbedingungen gelten f�r alle Gesch�ftsbeziehungen zwis...

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Widerrufsbelehrung

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Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung �ber die Aus�bung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.

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Wir k�nnen die R�ckzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zur�ckerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zur�ckgesandt haben, je nachdem, welches der fr�here Zeitpunkt ist.

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