Beschreibung Knowledge Discovery in Databases: Techniken Und Anwendungen. Knowledge Discovery in Databases (KDD) ist ein aktuelles Forschungs- und Anwendungsgebiet der Informatik. Ziel des KDD ist es, selbständig entscheidungsrelevante, aber bisher unbekannte Zusammenhänge und Verknüpfungen in den Daten großer Datenmengen zu entdecken und dem Analysten oder dem Anwender in übersichtlicher Form zu präsentieren. Die Autoren stellen die Techniken und Anwendungen dieses interdisziplinären Gebiets anschaulich dar.
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Knowledge Discovery in Databases – Wikipedia ~ Knowledge Discovery in Databases (KDD), auf Deutsch Wissensentdeckung in Datenbanken, ergänzt das oft synonym gebrauchte Data-Mining um vorbereitende Untersuchungen und Transformationen auszuwertender Daten.. Ziel des KDD ist die Erkennung bislang unbekannter fachlicher Zusammenhänge aus vorhandenen, meist großen Datenbeständen.
Knowledge Discovery in Databases (KDD) • Definition ~ Knowledge-Discovery-in-Databases (KDD)-Prozess; umfassender Datenanalyseprozess, in dessen Kern Verfahren des Data Mining zur Anwendung kommen. Der-Knowledge-Discovery-in-Databases (KDD)-Prozess umfasst folgende Phasen: (1) Problemabgrenzung: Zunächst muss sich der Analytiker mit dem Anwendungsbereich vertraut machen und das Problem eingrenzen. (2) Definition der Data-Mining-Aufgabe: Der .
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Knowledge Discovery in Databases: Techniken Und ~ Knowledge Discovery in Databases: Techniken Und Anwendungen, Am Ende habe ich dieses Buch genossen, aber ich hatte einige Vorbehalte.Ich liebte die Abbildungen. Ich wünschte, sie waren alle später eine Seite geschoben, damit sie nicht verderben, was zur Zeit wurde jedes Mal passiert ich die Seite gedreht, aber das war gut so.
Knowledge Discovery in Databases - d-nb ~ Knowledge Discovery in Databases Techniken und Anwendungen Mit 150 Abbildungen Springer. Inhaltsverzeichnis Einleitung 1 1.1 Grundbegriffe des Knowledge Discovery in Databases 1 1.2 Typische KDD-Anwendungen 6 1.3 Inhalt und Aufbau dieses Buches 10 1.4 Literatur 12 Grundlagen 15 2.1 Datenbanksysteme 15 2.2 Statistik 29 2.3 Literatur 44 Clustering 45 3.1 Einleitung 45 3.2 Partitionierende .
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Knowledge Discovery in Databases Organisatorisches ~ Verstehen der Anwendung, Vorverarbeitung, Transformation, Data Mining, Evaluation 1.2 Typische KDD-Anwendungen Astronomie, Erdwissenschaften, Marketing, Investment, Betrugserkennung, Individualisierte Werbeanzeigen, Electronic Commerce, Datenschutz 1.3 Inhalt und Aufbau der Vorlesung Die Folien wurden im wesentlichen aus dem Buch „KnowledgeDiscovery in Databases“von M. Ester, J. Sander und .