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Produktbild: Data Mining

Data Mining Modelle und Algorithmen intelligenter Datenanalyse

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Beschreibung

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...

Beschreibung

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.

Rezension

“... 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. August 2016)


Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

31.07.2015

Abbildungen

XII, 145 S. 72 Abb.

Verlag Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

31.07.2015

Abbildungen

XII, 145 S. 72 Abb.

Verlag Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Seitenzahl

145

Maße (L/B/H)

24/16,8/0,9 cm

Gewicht

281 g

Auflage

2., aktualisierte Auflage 2015

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-8348-1694-8

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Karl Schäfer

    4/5

    17.08.2016

    Buch (Taschenbuch)

    Methoden der Datenanalyse fundiert, kompakt und praxisnah

    Der Autor ist Forscher bei der Siemens AG und Dozent an der TU München. Auf ca. 130 Seten vermittelt er die wichtigsten Konzepte moderner Daten- analyse und befähigt die Leserinnen/Leser, für konkrete Anwendungen geeignete Data-Mining -Methoden auszuwählen und erfolgreich in eigenen Projekten einzusetzen. Dabei fließen auch Ergebnisse aus der Praxis ein. Die Gliederung orientiert sich am typischen Ablauf von Datenanalyse-Projekten. Jedes Kapitel endet mit Literaturhinweisen. 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.

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