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Engineering | Information Mining - Methoden, Algorithmen und Anwendungen intelligenter Datenanalyse

Information Mining

Methoden, Algorithmen und Anwendungen intelligenter Datenanalyse

Runkler, Thomas A.

2000, VIII, 171S. 87 Abb..

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ISBN 978-3-322-89158-7

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  • Von Daten zum Wissen
Buchhandelstext
Das Buch behandelt die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von "Wissen" aus numerischen und nichtnumerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft. Hierzu gehören Algorithmen zur Vorverarbeitung, Aufbereitung, Visualisierung und Analyse von Daten. Neben linearen statistischen Methoden werden moderne Verfahren aus den Gebieten Clusteranalyse, Fuzzy-Logik, Neuroinformatik, maschinelles Lernen, Entscheidungsbäume und Agentensysteme vorgestellt. Die praktische Umsetzung der Datenanalyse wird anhand realer Anwendungsprojekte aus der Prozeßtechnik, Netzwerktechnik, Bildverarbeitung und Marketing erläutert. Der Leser lernt die Motivation und Grundlagen der unterschiedlichen Datenanalysemethoden kennen und wird in die Lage versetzt, diese in eigenen Projekten erfolgreich einzusetzen.

Inhalt
Der Datenanalyse-Prozess - Datencharakteristika und Fehlerquellen - Datenvorverarbeitung - Datenvisualisierung - Datenanalyse und Modellierung - Anwendungsbeispiele

Zielgruppe
Das Buch richtet sich an Ingenieure, Informatiker und Mathematiker in Forschung und Lehre, an Studenten dieser Fachgebiete, aber auch an Praktiker, die mit großen Datenmengen arbeiten.

Über den Autor/Hrsg
Dr.-Ing. Thomas A. Runkler ist Entwicklungsingenieur in der Zentralabteilung Technik der Siemens AG in München und lehrt an der Fakultät für Informatik der Technischen Universität München.

Content Level » Research

Stichwörter » Algorithmen - Clusteranalyse - Datenanalyse - Datenbank - Fuzzy - Fuzzy Logic - Handel - Informatik - Maschine - Modellierung - Systeme - Technik - Verfahren - computational intelligence - maschinelles Lernen

Verwandte Fachbereiche » Technik

Inhaltsverzeichnis 

1 Der Datenanalyse—Prozess.- 2 Datencharakteristika und Fehlerquellen.- 2.1 Maßskalen.- 2.2 Matrixdarstellung numerischer Daten.- 2.3 Relationen.- 2.4 Relationen für Textdaten.- 2.5 Abtastung und Quantisierung.- 3 Datenvorverarbeitung.- 3.1 Zufällige und systematische Fehler.- 3.2 Erkennung von Ausreißern.- 3.3 Ausreißerbehandlung.- 3.4 Filterung von Zeitreihen.- 3.5 Standardisierung.- 3.6 Data Warehousing.- 4 Datenvisualisierung.- 4.1 Hauptachsentransformation.- 4.2 Mehrdimensionale Skalierung.- 4.3 Selbstorganisierende Karte.- 4.4 Mehrschichtiges Perzeptron.- 4.5 Spektralanalyse.- 5 Datenanalyse und Modellierung.- 5.1 Korrelation.- 5.2 Regression.- 5.3 Modellierung und Validierung.- 5.4 Klassifikation.- 5.5 Entscheidungsbäume.- 5.6 Clustering.- 5.7 Verteilte Agentensysteme.- 5.8 Clustering für Entscheidungsbäume.- 5.9 Regelerzeugung.- 5.10 Radiale Basisfunktionen.- 5.11 Neuronales Gas.- 5.12 Relationale Datenanalyse.- 6 Anwendungsbeispiele.- 6.1 Prozesstechnik.- 6.2 Vernetzte Systeme.- 6.3 Bildverarbeitung.- 6.4 Marketing.- 7 Zusammenfassung.- Übungsaufgaben.- Symbolverzeichnis.

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