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Infrastruktur für ein Data Mining Design Framework

✍ Scribed by Kai Jannaschk

Publisher
Springer Fachmedien Wiesbaden;Springer Vieweg
Year
2018
Tongue
German
Leaves
229
Edition
1. Aufl.
Category
Library
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No coin nor oath required. For personal study only.

✦ Synopsis

Große Datenmengen sind nicht nur das Ergebnis der Entwicklungen im Bereich von Heimautomatisierung und des Internet of Things. Zur Auswertung von Datenmengen sind Methoden und Verfahren entstanden, die mit den Begriffen „Data Mining“, „Knowledge Discovery“ oder „Big Data“ verknüpft sind. Der Anwender kann aus kommerziellen und Open-Source-Anwendungen wählen, die versprechen, vollkommen neue Erkenntnisse aus seinen Daten zu generieren. Vergleichbar mit einem Werkzeugkasten muss der Nutzer nur einen oder mehrere der darin zur Verfügung stehenden Algorithmen für die Datenanalyse wählen, um neue und spannende Einblicke zu erhalten. Doch ist es wirklich so einfach? Kai Jannaschk geht diesen und weiteren Fragen nach. Dazu stellt er ein Modell für ein systematisches und glaubwürdiges Data Mining vor. Weiterhin skizziert der Autor einen Ansatz zur Systematisierung von Algorithmen und Verfahren in der Datenanalyse.

Der Autor

Aktuell arbeitet Kai Jannaschk als Software- und Datenbankentwickler in Industrie und Wirtschaft. Sein Aufgabengebiet umfasst die Bereiche Konzeption, Entwurf und Umsetzung von Informationssystemen sowie Strukturierung und Aufbau von Infrastrukturen für die Datenverarbeitung.

✦ Table of Contents

Front Matter ....Pages I-XIV
Einleitung (Kai Jannaschk)....Pages 1-4
Systematisches Data Mining - State of the Art (Kai Jannaschk)....Pages 5-40
Data Mining Design (Kai Jannaschk)....Pages 41-76
Baustein Infrastruktur im Data Mining (Kai Jannaschk)....Pages 77-150
Fallbeispiele (Kai Jannaschk)....Pages 151-179
Zusammenfassung und Ausblick (Kai Jannaschk)....Pages 181-186
Back Matter ....Pages 187-218

✦ Subjects

Computer Science; Data Mining and Knowledge Discovery; Models and Principles; Marine & Freshwater Sciences

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