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.

Solides Grundverständnis für Motivation und Eigenschaften der verschiedenen Data Mining Methoden

Autorentext

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.

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