Analyse zeitabhängiger Datendurch Data-Mining-Verfahren

Wissen als Unternehmensressource gewinnt zunehmend an Bedeutung. Unternehmenverfügen im Allgemeinen über riesige Datenbanken. Das in diesenDatenbanken „versteckte” Wissen wird aber kaum genutzt. Als eines derWissenschaftsgebiete, die sich mit Wissensextraktion beschäftigen, hat sichdas Data Mining etabliert....

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Year of publication:	2005
Authors:	Wissuwa, Stefan ; Cleve, Jürgen ; Lämmel, Uwe
Institutions:	Hochschule <Wismar> / Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Subject:	Cluster-Analyse \| cluster analysis \| Data Mining \| data mining

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1 Einleitung
1.1 Das Projekt „Data Mining Engineering”
1.2 Datengrundlage - Transaktionsdaten
1.3 Data Mining
2 Methoden und Algorithmen
2.1 Datenvorverarbeitung
2.2 Ausgewählte Data Mining Algorithmen
3 Experimente im Projekt
3.1 Erster Ansatz: Clustering der Originaldaten
3.2 Zweiter Ansatz: Fourier-transformierte Daten
4 Zusammenfassung und Ausblick
Literatur

Persistent link: https://www.econbiz.de/10009418779