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商品詳細
Deskriptives Data-Mining. 1. Aufl. 2023
・ISBN 978-3-031-21273-4 hard EUR 84.10
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★★★
| 著者・編者 | Olson, David L. / Lauhoff, Georg, |
|---|---|
| 出版社 | (Springer International Publishing AG, SZ) |
| 出版年月 | 2023 |
| ページ数 | 147 pp. |
| 言語 | ENG |
| ニュース番号 | ＜A05-19832＞ |
解説
Dieses Buch bietet einen UEberblick ueber Data-Mining-Methoden, die durch Software veranschaulicht werden. Beim Wissensmanagement geht es um die Anwendung von menschlichem Wissen (Erkenntnistheorie) mit den technologischen Fortschritten unserer heutigen Gesellschaft (Computersysteme) und Big Data, sowohl bei der Datenerfassung als auch bei der Datenanalyse. Es gibt drei Arten von Analyseinstrumenten. Die deskriptive Analyse konzentriert sich auf Berichte ueber das, was passiert ist. Bei der praediktiven Analyse werden statistische und/oder kuenstliche Intelligenz eingesetzt, um Vorhersagen treffen zu koennen. Dazu gehoert auch die Modellierung von Klassifizierungen. Die diagnostische Analytik kann die Analyse von Sensoreingaben anwenden, um Kontrollsysteme automatisch zu steuern. Die praeskriptive Analytik wendet quantitative Modelle an, um Systeme zu optimieren oder zumindest verbesserte Systeme zu identifizieren. Data Mining umfasst deskriptive und praediktive Modellierung. Operations Research umfasst alle drei Bereiche. Dieses Buch konzentriert sich auf die deskriptive Analytik.
Das Buch versucht, einfache Erklaerungen und Demonstrationen einiger deskriptiver Werkzeuge zu liefern. Es bietet Beispiele fuer die Auswirkungen von Big Data und erweitert die Abdeckung von Assoziationsregeln und Clusteranalysen. Kapitel 1 gibt einen UEberblick im Kontext des Wissensmanagements. Kapitel 2 eroertert einige grundlegende Softwareunterstuetzung fuer die Datenvisualisierung. Kapitel 3 befasst sich mit den Grundlagen der Warenkorbanalyse, und Kapitel 4 demonstriert die RFM-Modellierung, ein grundlegendes Marketing-Data-Mining-Tool. Kapitel 5 demonstriert das Assoziationsregel-Mining. Kapitel 6 befasst sich eingehender mit der Clusteranalyse. Kapitel 7 befasst sich mit der Link-Analyse.
Die Modelle werden anhand geschaeftsbezogener Daten demonstriert. Der Stil des Buches ist beschreibend und versucht zu erklaeren, wie die Methoden funktionieren, mit einigen Zitaten, aber ohne tiefgehende wissenschaftliche Referenzen. Die Datensaetze und die Software wurden so ausgewaehlt, dass sie fuer jeden Leser, der ueber einen Computeranschluss verfuegt, weithin verfuegbar und zugaenglich sind.
Das Buch versucht, einfache Erklaerungen und Demonstrationen einiger deskriptiver Werkzeuge zu liefern. Es bietet Beispiele fuer die Auswirkungen von Big Data und erweitert die Abdeckung von Assoziationsregeln und Clusteranalysen. Kapitel 1 gibt einen UEberblick im Kontext des Wissensmanagements. Kapitel 2 eroertert einige grundlegende Softwareunterstuetzung fuer die Datenvisualisierung. Kapitel 3 befasst sich mit den Grundlagen der Warenkorbanalyse, und Kapitel 4 demonstriert die RFM-Modellierung, ein grundlegendes Marketing-Data-Mining-Tool. Kapitel 5 demonstriert das Assoziationsregel-Mining. Kapitel 6 befasst sich eingehender mit der Clusteranalyse. Kapitel 7 befasst sich mit der Link-Analyse.
Die Modelle werden anhand geschaeftsbezogener Daten demonstriert. Der Stil des Buches ist beschreibend und versucht zu erklaeren, wie die Methoden funktionieren, mit einigen Zitaten, aber ohne tiefgehende wissenschaftliche Referenzen. Die Datensaetze und die Software wurden so ausgewaehlt, dass sie fuer jeden Leser, der ueber einen Computeranschluss verfuegt, weithin verfuegbar und zugaenglich sind.