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Springer Vieweg - IT & Informatik - Theoretische Informatik | Statistisches Matching mit Fuzzy Logic - Theorie und Anwendung in Sozial- und Wirtschaftswissenschaften

Statistisches Matching mit Fuzzy Logic

Theorie und Anwendung in Sozial- und Wirtschaftswissenschaften

Noll, Patrick

2009, XVIII, 239S.

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  • Theorie und Anwendungen in Sozial- und Wirtschaftswissenschaften
Seit einigen Jahren wird statistisches Matching dazu eingesetzt, zusätzliche Informationen durch die Kombination mehrerer Datenquellen zu erhalten. Traditionelle Methoden ermitteln die so genannten statistischen Zwillinge auf Grundlage der Distanzen zwischen den Ausgangsdaten der Datensätze in den Matchingvariablen.

Patrick Noll stellt eine alternative Methode des statistischen Matchings mit Fuzzy Logic vor, welche die Nachteile traditioneller Methoden durch die Fuzzyfizierung der Ausgangsdaten ausgleicht. Anhand zweier Anwendungsbeispiele demonstriert er die Vorgehensweise des statistischen Fuzzy-Matchings, entwickelt eine Möglichkeit zur Messung der Matching-Güte und vergleicht diese detailliert mit traditionellen Methoden. Darüber hinaus schlägt er mögliche Einsatzgebiete seines Ansatzes im Rahmen der Business Intelligence und dort insbesondere im Data Mining vor.

Content Level » Professional/practitioner

Stichwörter » Business Intelligence - Data-Mining - Fuzzyfizierung - Fuzzylogik - Matching-Güte - Messung - Statistik - Verfahren

Verwandte Fachbereiche » Grundlagen - Praktische Informatik - Theoretische Informatik

Inhaltsverzeichnis 

Statistisches Matching.- Grundlagen der Fuzzy Logic.- Statistisches Fuzzy-Matching.- Programmtechnische Umsetzung des statistischen Fuzzy-Matchings.- Anwendungsbeispiele des statistischen Fuzzy-Matchings.- Zusammenfassung, Fazit und Ausblick.

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