"... Im Anhang befinden sich eine Übersicht über Optimierungsverfahren, Lösungen der Übungsaufgaben und ein Sachverzeichnis. Die Beispiele sind gut gewählt und verständlich. Grundlegende Mathematikkenntnisse werden allerdings vorausgesetzt, erweiterte sind von Vorteil. Der Band kann sowohl Studierenden der Informatik und verwandter Gebiete als auch in der Praxis Stehenden als fundierte Übersicht empfohlen werden." (in: thalia.de, 17. August 2016)

"Runkler [der Autor] ist ein gutes Überblickswerk gelungen, das eine enzyklopädieartige Einführung für eine mathematisch interessierte Leserschaft bietet." www.wirtschaftsinformatik.de, 03.05.2011

Daten und Relationen - Datenvorverarbeitung - Datenvisualisierung - Korrelation - Regression - Prognose - Klassifikation - Clustering

Thomas A. Runkler ist Principal Research Scientist der Siemens AG in München und lehrt Data Mining an der Fakultät für Informatik der Technischen Universität München.

Data Mining

Die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von „Wissen“ aus numerischen und nichtnumerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft werden in diesem Buch behandelt. 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.

Der Inhalt

Daten und Relationen

Datenvorverarbeitung

Datenvisualisierung

Korrelation

Regression

Prognose

Klassifikation

Clustering

Die Zielgruppen

Studierende der Informatik, Ingenieurwissenschaften und Mathematik

Informatiker, Ingenieure und Mathematiker in Forschung und Lehre

Praktiker, die mit großen Datenmengen arbeiten

Der Autor

Thomas A. Runkler ist Principal Research Scientist der Siemens AG in München und lehrt Data Mining an der Fakultät für Informatik der Technischen Universität München.

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