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Information Mining Methoden, Algorithmen und Anwendungen intelligenter Datenanalyse

56,90 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Das Buch behandelt die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von "Wissen" aus numerischen und nichtnumerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft. Hierzu gehören Algorithmen zur Vorverarbeitung, Aufbereitung, Visualisierung und Analyse von Daten. Neben linearen statistischen Methoden werden...

Beschreibung

Das Buch behandelt die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von "Wissen" aus numerischen und nichtnumerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft. Hierzu gehören 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, Entscheidungsbäume und Agentensysteme vorgestellt. Die praktische Umsetzung der Datenanalyse wird anhand realer Anwendungsprojekte aus der Prozeßtechnik, Netzwerktechnik, Bildverarbeitung und Marketing erläutert. Der Leser lernt die Motivation und Grundlagen der unterschiedlichen Datenanalysemethoden kennen und wird in die Lage versetzt, diese in eigenen Projekten erfolgreich einzusetzen.

Rezension

"Das Buch ist spannend zu lesen. Der verständliche und konzentrierte Stil mit den vielen Literaturhinweise und die Algorithmen laden zum Ausprobieren und Weiterlesen ein." Prof. Dr. H.-J. Appelrath, Universität Oldenburg

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

29.03.2000

Abbildungen

VIII, 171 S.

Herausgeber Wolfgang Bibel + weitere

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

29.03.2000

Abbildungen

VIII, 171 S.

Herausgeber
Verlag Vieweg & Teubner
Seitenzahl

171

Maße (L/B/H)

24,4/17/1,1 cm

Gewicht

329 g

Auflage

1 Auflage 2000

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-528-05741-1

Herstelleradresse

Vieweg+Teubner Verlag
Abraham-Lincoln-Straße 46
65189 Wiesbaden
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • 1 Der Datenanalyse—Prozess.- 2 Datencharakteristika und Fehlerquellen.- 2.1 Maßskalen.- 2.2 Matrixdarstellung numerischer Daten.- 2.3 Relationen.- 2.4 Relationen für Textdaten.- 2.5 Abtastung und Quantisierung.- 3 Datenvorverarbeitung.- 3.1 Zufällige und systematische Fehler.- 3.2 Erkennung von Ausreißern.- 3.3 Ausreißerbehandlung.- 3.4 Filterung von Zeitreihen.- 3.5 Standardisierung.- 3.6 Data Warehousing.- 4 Datenvisualisierung.- 4.1 Hauptachsentransformation.- 4.2 Mehrdimensionale Skalierung.- 4.3 Selbstorganisierende Karte.- 4.4 Mehrschichtiges Perzeptron.- 4.5 Spektralanalyse.- 5 Datenanalyse und Modellierung.- 5.1 Korrelation.- 5.2 Regression.- 5.3 Modellierung und Validierung.- 5.4 Klassifikation.- 5.5 Entscheidungsbäume.- 5.6 Clustering.- 5.7 Verteilte Agentensysteme.- 5.8 Clustering für Entscheidungsbäume.- 5.9 Regelerzeugung.- 5.10 Radiale Basisfunktionen.- 5.11 Neuronales Gas.- 5.12 Relationale Datenanalyse.- 6 Anwendungsbeispiele.- 6.1 Prozesstechnik.- 6.2 Vernetzte Systeme.- 6.3 Bildverarbeitung.- 6.4 Marketing.- 7 Zusammenfassung.- Übungsaufgaben.- Symbolverzeichnis.