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Data Mining

Methoden und Algorithmen intelligenter Datenanalyse

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Dieses Lehrbuch behandelt die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von „Wissen“ aus numerischen und nicht-numerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft. Der Autor vermittelt einen kompakten und zugleich fundierten Überblick über die verschiedenen Methoden sowie deren Zielsetzungen und Eigenschaften. Dadurch werden Leser befähigt, Data Mining eigenständig anzuwenden.
Portrait
Dr.-Ing. Thomas A. Runkler ist Entwicklungsingenieur in der Zentralabteilung Technik der Siemens AG in München und lehrt an der Fakultät für Informatik der Technischen Universität München.
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Beschreibung

Produktdetails


Einband Taschenbuch
Seitenzahl 145
Erscheinungsdatum 31.07.2015
Sprache Deutsch
ISBN 978-3-8348-1694-8
Reihe Computational Intelligence
Verlag Vieweg+Teubner Verlag
Maße (L/B/H) 241/167/15 mm
Gewicht 280
Abbildungen 72 schwarz-weiße Abbildungen, Bibliographie
Auflage 2. aktualisierte Auflage 2015
Buch (Taschenbuch)
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Methoden der Datenanalyse fundiert, kompakt und praxisnah
von einer Kundin/einem Kunden aus Laupheim am 17.08.2016

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... 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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