Techniken des Data Mining, Knowledge Discovery und SPSS

Name: Techniken des Data Mining, Knowledge Discovery und SPSS
Brand: Grin Publishing
SKU: 9783638904230
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Szerző: Holger Herrmann

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Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, einseitig bedruck...

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Szerző

Holger Herrmann

Nyelv

Német

Kötés

Könyv - Puha kötésű

Kiadva

2008

oldal

EAN

9783638904230

ISBN

3638904237

Enbook ID

01606419

Kiadó

Grin Publishing

Súly

Méretek

148 x 210 x 2

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Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, einseitig bedruckt, Note: 1,7, FernUniversität Hagen, Veranstaltung: Wirtschaftsinformatik, 7 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: 1 Einleitung 1.1 Definition und Ziele des Data Mining 1.2 Vorgehensweise 1.3 Probleme beim Data Mining 1.4 Aufbereitung der Daten 2 Data Mining und Knowledge Discovery 2.1 Definition: Knowledge Discovery 2.2 Die Phasen des Knowledge Discovery 3 Data Mining als Bestandteil des Data Warehousing 4 Techniken des Data Mining 4.1 Klassifikation und Entscheidungsbaum 4.1.1 Ziele der Verfahren 4.1.2 Beschreibung der Klassifikation und des Entscheidungsbaums 4.1.3 Anwendungsbeispiel eines Entscheidungsbaums 4.1.4 Probleme bei Klassifikation und Entscheidungsbaum 4.2 Die Assoziationsregeln 4.2.1 Ziel der Assoziationsregeln 4.2.2 Erzeugung von Assoziationsregeln 4.2.3 Anwendungsbeispiel von Assoziationsregeln 4.2.4 Probleme bei Assoziationsregeln 4.3 Das Clustering 4.3.1 Ziel des Clustering 4.3.2 Beschreibung des Clustering 4.3.3 Anwendungsbeispiel des Clustering 4.3.4 Probleme beim Clustering 5 Data Mining mit SPSS 5.1 Was ist SPSS? 5.2 Ein Beispiel zur Entscheidungsbaum-Analyse 6 Data Mining mit SAS 6.1 Das Unternehmen SAS 6.2 Die Lösungen von SAS 6.3 Die Brücke zwischen Theorie und Praxis: Musterbeispiel KSFE 7 Zusammenfassung und Ausblick

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