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Deskriptives Data-Mining

Kataloginformation Katalogdatensatz500384407 .

Kataloginformation
Feldname	Details
Vorliegende Sprache	ger
ISBN	978-3-031-21273-4
Name	Olson, David L. ¬[VerfasserIn]¬
Name	Lauhoff, Georg ¬[VerfasserIn]¬
ANZEIGE DER KETTE	Lauhoff, Georg ¬[VerfasserIn]¬
Einheitssachtitel	Descriptive Data Mining
T I T E L	Deskriptives Data-Mining
Verlagsort	Cham
Verlagsort	Cham
Verlag	Springer Nature Switzerland
Verlag	Imprint: Springer
Erscheinungsjahr	2023
	2023
	2023
Umfang	1 Online-Ressource(XII, 147 S. 83 Abb., 72 Abb. in Farbe.)
Titelhinweis	Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-031-21273-4
ISBN	ISBN 978-3-031-21274-1
Klassifikation	UN
	BUS070030
	001.422
	005.7
Kurzbeschreibung	Dieses Buch bietet einen Überblick über Data-Mining-Methoden, die durch Software veranschaulicht werden. Beim Wissensmanagement geht es um die Anwendung von menschlichem Wissen (Erkenntnistheorie) mit den technologischen Fortschritten unserer heutigen Gesellschaft (Computersysteme) und Big Data, sowohl bei der Datenerfassung als auch bei der Datenanalyse. Es gibt drei Arten von Analyseinstrumenten. Die deskriptive Analyse konzentriert sich auf Berichte über das, was passiert ist. Bei der prädiktiven Analyse werden statistische und/oder künstliche Intelligenz eingesetzt, um Vorhersagen treffen zu können. Dazu gehört auch die Modellierung von Klassifizierungen. Die diagnostische Analytik kann die Analyse von Sensoreingaben anwenden, um Kontrollsysteme automatisch zu steuern. Die präskriptive Analytik wendet quantitative Modelle an, um Systeme zu optimieren oder zumindest verbesserte Systeme zu identifizieren. Data Mining umfasst deskriptive und prädiktive Modellierung. Operations Research umfasst alle drei Bereiche. Dieses Buch konzentriert sich auf die deskriptive Analytik. Das Buch versucht, einfache Erklärungen und Demonstrationen einiger deskriptiver Werkzeuge zu liefern. Es bietet Beispiele für die Auswirkungen von Big Data und erweitert die Abdeckung von Assoziationsregeln und Clusteranalysen. Kapitel 1 gibt einen Überblick im Kontext des Wissensmanagements. Kapitel 2 erörtert einige grundlegende Softwareunterstützung für die Datenvisualisierung. Kapitel 3 befasst sich mit den Grundlagen der Warenkorbanalyse, und Kapitel 4 demonstriert die RFM-Modellierung, ein grundlegendes Marketing-Data-Mining-Tool. Kapitel 5 demonstriert das Assoziationsregel-Mining. Kapitel 6 befasst sich eingehender mit der Clusteranalyse. Kapitel 7 befasst sich mit der Link-Analyse. Die Modelle werden anhand geschäftsbezogener Daten demonstriert. Der Stil des Buches ist beschreibend und versucht zu erklären, wie die Methoden funktionieren, mit einigen Zitaten, aber ohne tiefgehende wissenschaftliche Referenzen. Die Datensätze und die Software wurden so ausgewählt, dass sie für jeden Leser, der über einen Computeranschluss verfügt, weithin verfügbar und zugänglich sind. This book is a translation of an original German edition. The translation was done with the help of artificial intelligence (machine translation by the service DeepL.com). A subsequent human revision was done primarily in terms of content, so that the book will read stylistically differently from a conventional translation.
SWB-Titel-Idn	183343109X
Signatur	Springer E-Book
Bemerkungen	Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse	$uhttps://doi.org/10.1007/978-3-031-21274-1
Internetseite / Link	Resolving-System
Siehe auch	Cover

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