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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
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.
Data-Mining-Prozess.- Daten und Relationen.- Datenvorverarbeitung.- Visualisierung.- Korrelation.- Regression.- Zeitreihenprognose.- Klassifikation.- Clustering.- Zusammenfassung.
