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Predictive Analytics und Data Mining

Eine Einführung mit R

Authors: von der Hude, Marlis

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  • Mit vielen Beispielen in R 
  • Bietet einen leicht verständlichen Einstieg in Data Mining und Predictive AnalyticsSo wenig Theorie wie möglich, so viel wie nötig 
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  • ISBN 978-3-658-30153-8
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  • Included format: PDF, EPUB
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About this Textbook

Dieses Buch bietet einen leicht verständlichen Einstieg in die Thematik des Data Minings und der Prädiktiven Analyseverfahren. Als Methodensammlung gedacht, bietet es zu jedem Verfahren zunächst eine kurze Darstellung der Theorie und erklärt die zum Verständnis notwendigen Formeln. Es folgt jeweils eine Illustration der Verfahren mit Hilfe von Beispielen, die mit dem Programmpaket R erarbeitet werden. Zum Abschluss wird eine einfache Möglichkeit präsentiert, mit der die Performancewerte verschiedener Verfahren mit statistischen Mitteln verglichen werden können. Zum Einsatz kommen hierbei geeignete Grafiken und Konfidenzintervalle.Das Buch verzichtet nicht auf Theorie, es präsentiert jedoch so wenig Theorie wie möglich, aber so viel wie nötig und ist somit optimal für Studium und Selbststudium geeignet.

About the authors

Marlis von der Hude hat Mathematik mit dem Schwerpunkt Statistik an der Freien Universität Berlin studiert und anschließend an der Technischen Universität Berlin promoviert. Nach mehreren praktischen Tätigkeiten im Gesundheits- und Wirtschaftsbereich hat sie zuletzt viele Jahre im Fachbereich Informatik der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg gelehrt.

Table of contents (15 chapters)

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Bibliographic Information

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Book Title
Predictive Analytics und Data Mining
Book Subtitle
Eine Einführung mit R
Authors
Copyright
2020
Publisher
Springer Vieweg
Copyright Holder
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature
eBook ISBN
978-3-658-30153-8
DOI
10.1007/978-3-658-30153-8
Softcover ISBN
978-3-658-30152-1
Edition Number
1
Number of Pages
XI, 224
Number of Illustrations
46 b/w illustrations, 72 illustrations in colour
Topics

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