×
![]( "Buchcover ISBN 9783486577150")
„Die beste Behandlung (inhaltlich, Umfang, Darstellung) von Data Mining, die ich kenne.“ Prof. Dr. Thomas Schmidt, FH Flensburg "In diesem Buch wird die Thematik 'Data Mining' erstmalig umfassend und in einer sehr guten Mischung aus Theorie und Anwendungsbezug dargestellt!!! Für das Thema Data Mining hatte mir noch ein geeignetes Buch gefehlt. Das Buch von Petersohn füllt genau diese Lücke!„ Prof. Dr. Mathias Hinkelmann, Hochschule der Medien Stuttgart “Eine ausgezeichnete Darstellung der Methoden und des praktischen Einsatzes von Data-Mining-Verfahren. Eines der wenigen sehr guten Bücher in Deutsch! Daher für die Studierenden bestens geeignet.„ Prof. Dr. H. Ritz, FH Gießen-Friedberg “Mit dieser Publikation ist mir eine verständliche und für den Lernenden nachvollziehbare Darstellung in die Hand gegeben worden, die für viele ‚Hintergrund-Prozesse’ in der Kommunikationstechnologie unverzichtbar ist.„ Prof. Dr.-Ing. habil. Werner Bärwald, TU Dresden “Eine sehr ausführliche, wissenschaftlich fundierte Aufarbeitung des Themas.„ Prof. Klaus Rinner, FH Nürnberg “systematische Aufarbeitung der Verfahren; methodisch-didaktisch wertvoll; praxisbezogen.„ Prof. Dr. Morgeneier, FH Jena “Das Buch bietet eine sehr gute Übersicht; viele Methoden werden besprochen. [...]„ Prof. Dr. Georg Ohmayer, FH Weihenstephan “Das Buch bietet einen guten Überblick über Data Mining. [...].„ Prof. Dr. Jürgen Cleve, Hochschule Wismar “Das Buch gibt einen sehr guten Überblick über die Möglichkeiten von Data Mining.„ Prof. Dr. Rainer Schwenkert, FH München “Gibt das Themengebiet mit vielen neuen Forschungsergebnissen wider." Prof. Dr. G. Gramlich, FH Ulm
In vielen, insbesondere größeren Unternehmen entstehen in kurzen Zeiträumen Terabyte von Daten, bspw. über das Kaufverhalten von Kunden, über Produkte oder über Informationsbedürfnisse. Diese umfangreichen Datenbestände beinhalten wertvolle Information für Entscheider und erfordern die Anwendung von anspruchsvollen mathematisch-statistischen Verfahren zur Datenanalyse. Mit den mathematisch-statistischen Verfahren, die unter Data Mining-Verfahren zusammengefasst werden, sind wertvolle vorverarbeitende aber auch entscheidungsunterstützende Datenanalysen möglich. In diesem Buch wird eine Anwendungsarchitektur für Data Mining entwickelt. Ein wesentlicher Beitrag besteht in der systematischen Aufarbeitung von Data Mining-Verfahren und deren anwendungsbezogene Einordnung in die Data Mining-Anwendungsarchitektur (DMA).
