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Techniken des Data Mining, Knowledge Discovery und SPSS

GRIN Verlag,
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Kurzbeschreibung

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

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Schlagworte
Hauptbeschreibung

Titel: Techniken des Data Mining, Knowledge Discovery und SPSS
Autoren/Herausgeber: Holger Herrmann
Ausgabe: 1., Auflage

ISBN/EAN: 9783638897907

Seitenzahl: 32
Produktform: E-Book
Sprache: Deutsch

Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, 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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