书目名称 | Deskriptives Data-Mining | 编辑 | David L. Olson,Georg Lauhoff | 视频video | | 概述 | Bietet einen umfassenden Überblick über Wissensmanagement und Big Data.Veranschaulicht Konzepte mit typischen Daten.Demonstriert leicht verfügbare Open-Source-Software | 图书封面 |  | 描述 | Dieses Buch bietet einen Überblick über 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 über das, was passiert ist. Bei der prädiktiven Analyse werden statistische und/oder künstliche Intelligenz eingesetzt, um Vorhersagen treffen zu können. Dazu gehört auch die Modellierung von Klassifizierungen. Die diagnostische Analytik kann die Analyse von Sensoreingaben anwenden, um Kontrollsysteme automatisch zu steuern. Die präskriptive Analytik wendet quantitative Modelle an, um Systeme zu optimieren oder zumindest verbesserte Systeme zu identifizieren. Data Mining umfasst deskriptive und prädiktive Modellierung. Operations Research umfasst alle drei Bereiche. Dieses Buch konzentriert sich auf die deskriptive Analytik..Das Buch versucht, einfache Erklärungen und Demonstrationen einiger deskriptiver Werkzeuge zu liefern. E | 出版日期 | Book 20231st edition | 关键词 | Assoziationsregeln; Beschreibende Datenanalyse; Descriptive Data-Mining; Wissensmanagement; Big Data; War | 版次 | 1 | doi | https://doi.org/10.1007/978-3-031-21274-1 | isbn_ebook | 978-3-031-21274-1 | copyright | Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer Nature Switzerland AG 20 |
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