Christoph SchommerAnwendung von Data Mining | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ISBN: | 978-3-8322-1832-4 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Series: | Informatik | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Keywords: | Informatik; Data Mining; Knowledge Discovery; Interaktive Systeme; Mensch-Maschine Schnittstelle; Anwendung Maschineller Lernverfahren; Visualisierung; Datenqualität | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Type of publication: | Reference books | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Language: | German | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Pages: | 154 pages | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Figures: | 29 figures | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weight: | 228 g | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Format: | 21 x 14,8 cm | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Binding: | Paperback | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Price: | 10,80 € / 21,60 SFr | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Published: | August 2003 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Buy: | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Abstract: | Data Mining ist die effiziente Suche nach versteckten, aber möglicherweise nützlichen, Informationen in großen Datenmengen. Während gängige statistische Verfahren Hypothesen verifizieren, bedient sich die Forschungsrichtung Data Mining sowohl wissenschaftlich als auch industriell erprobter Methoden und Techniken zur explorativen Analyse von Daten.
Inhalt des vorliegenden Werkes ist eine kurze Einführung in das Thema ‚Data Mining‘ sowie eine Kurzbeschreibung von sechs Anwendungsszenarien aus Handel, Bioinformatik, Sport, eCommerce, Volkswirtschaft und Medizin. Neben eher kommerziellen Anwendungen, wie etwa die Profilierung von Online-Shoppern, einer Warenkorbanalyse in der Raucherbedarfsbranche sowie einer Diskussion um Prognose gesamtwirtschaftlicher Daten werden auch nicht-kommerzielle Szenarien diskutiert, etwa die Frage nach Indikatoren für das Auftreten von Hepatitis C, Gründe für den Shift von aerober und anaerober Atmung bei Hefe (Diauxic-Shift) sowie der Analyse des Spielverhaltens der Spieler des FC Bayern München in der Saison 1998/99. Das Buch schließt mit einem ausführlich gehaltenen Literaturverzeichnis, einem Abbildungs- und Tabellenverzeichnis sowie einem Indexregister. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Author profile | Dr. Christoph Schommer hat an der Universität zu Saarbrücken Informatik studiert und am Fachbereich Informatik der Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt/Main promoviert. Seit 1997 arbeitet der Autor bei der IBM, zunächst als Consultant, dann als Software Engineer im IBN Labor in Böblingen. Seit zwei Jahren ist er als IT Architekt national und international tätig. Neben der Konzeption und Implementierung von Lösungen hält er auch Schulungen und Kurse rund um das Thema ‚Data Mining‘. Zudem ist der Autor seit mehreren Jahren Lehrbeauftragter an der Universität in Frankfurt/Main und Potsdam, an denen er Vorlesungen, Praktika und Seminare leitet sowie Diplomarbeiten betreut. Neben dem Transfer von Wissen und Erfahrungen gilt sein Hauptinteresse dem ‚bridging the gap‘ von Theorie und Praxis zur Verbesserung der Ausbildung junger Menschen. Zur Zeit arbeitet der Autor an seiner Habilitation. |