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Avis sur Deskriptives Data - Mining de Lauhoff, Georg Format Relié - Livre Encyclopédies, Dictionnaires

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Présentation Deskriptives Data - Mining de Lauhoff, Georg Format Relié
- Livre Encyclopédies, Dictionnaires

Livre Encyclopédies, Dictionnaires - Lauhoff, Georg - 01/02/2023 - Relié - Langue : Allemand

Auteur(s) : Lauhoff, Georg - Olson, David L.

Editeur : Springer International Publishing Ag

Langue : Allemand

Parution : 01/02/2023

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 160.0

Expédition : 412

Dimensions : 24.1 x 16.0 x 1.5

ISBN : 3031212738

Résumé :

...

Biographie:
David L. Olson ist der James & H.K. Stuart Chancellor's Distinguished Chair und ordentlicher Professor an der University of Nebraska. Er hat in ?ber 150 begutachteten Zeitschriftenartikeln Forschungsergebnisse ver?ffentlicht, vor allem zu den Themen Entscheidungsfindung mit mehreren Zielen, Informationstechnologie, Risikomanagement in der Lieferkette und Data Mining. Er lehrt in den Bereichen Management-Informationssysteme, Management-Wissenschaft und Operations Management. Er hat ?ber 20 B?cher verfasst. Er ist Mitglied des Decision Sciences Institute, des Institute for Operations Research and Management Sciences und der Multiple Criteria Decision Making Society. Von 1999 bis 2001 war er Lowry-Mays-Stiftungsprofessor an der Texas A&M University. Im Jahr 2002 wurde er mit dem Raymond E. Miles Distinguished Scholar Award ausgezeichnet, und von 2005 bis 2006 war er James C. and Rhonda Seacrest Fellow. Im Jahr 2006 wurde er von der IFIP zum Best Enterprise Information Systems Educator ernannt. Er ist ein Fellow des Decision Sciences Institute.

Dr. Georg Lauhoff f?hrt bei IBM Forschungs- und Entwicklungsarbeiten auf dem Gebiet der Materialwissenschaft und ihrer Anwendung in Datenspeichern durch und verwendet auch die in diesem Buch beschriebenen Techniken f?r seine Arbeit. Er ist Mitverfasser von 38 begutachteten Zeitschriftenartikeln und ?ber 30 Konferenzvortr?gen, haupts?chlich zu den Themen Materialwissenschaft, Datenspeichermaterialien und magnetische D?nnschichten. Er erhielt Stipendien und Forschungszusch?sse in Gro?britannien und Japan. Von 1995 bis 1998 war er der Clerk-Maxwell Scholar und ist Fellow der Cambridge Philosophical Society. Er studierte Physik in Aachen (Diplom) und an der Universit?t Cambridge (Master und Ph.D.) und spezialisierte sich dabei auf die Bereiche Materialwissenschaften und magnetische D?nnschichten und Sensoren. Nach seinem Abschluss ging er nach Japan und arbeitete als Assistentprofessor f?r Materialwissenschaft und Werkstoffkunde am Toyota Technological Institute in Nagoya. Anschlie?end forschte er an der Universit?t Cambridge auf dem Gebiet der DNA-Sequenzierung mit Hilfe magnetischer Sensoren, bevor er 2005 in die Datenspeicherindustrie im Silicon Valley wechselte und bei Maxtor, Samsung, Western Digital und nun IBM Almaden f?r die Entwicklung von Festplattenlaufwerke und magnetisch Bandlaufwerke verantwortlich ist. Georg studierte neben seiner Arbeit von 2015-2020 an der University of Nebraska-Lincoln Betriebswirtschaftslehre (MBA).

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Sommaire:

Dieses Buch bietet einen ?berblick ?ber 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 ?ber das, was passiert ist. Bei der pr?diktiven Analyse werden statistische und/oder k?nstliche Intelligenz eingesetzt, um Vorhersagen treffen zu k?nnen. Dazu geh?rt auch die Modellierung von Klassifizierungen. Die diagnostische Analytik kann die Analyse von Sensoreingaben anwenden, um Kontrollsysteme automatisch zu steuern. Die pr?skriptive Analytik wendet quantitative Modelle an, um Systeme zu optimieren oder zumindest verbesserte Systeme zu identifizieren. Data Mining umfasst deskriptive und pr?diktive Modellierung. Operations Research umfasst alle drei Bereiche. Dieses Buch konzentriert sich auf die deskriptive Analytik.

Das Buch versucht, einfache Erkl?rungen und Demonstrationen einiger deskriptiver Werkzeuge zu liefern. Es bietet Beispiele f?r die Auswirkungen von Big Data und erweitert die Abdeckung von Assoziationsregeln und Clusteranalysen. Kapitel 1 gibt einen ?berblick im Kontext des Wissensmanagements. Kapitel 2 er?rtert einige grundlegende Softwareunterst?tzung f?r die Datenvisualisierung. Kapitel 3 befasst sich mit den Grundlagen der Warenkorbanalyse, und Kapitel 4 demonstriert die RFM-Modellierung, ein grundlegendes Marketing-Data-Mining-Tool. Kapitel 5 demonstriert das Assoziationsregel-Mining. Kapitel 6 befasst sich eingehender mit der Clusteranalyse. Kapitel 7 befasst sich mit der Link-Analyse.

Die Modelle werden anhand gesch?ftsbezogener Daten demonstriert. Der Stil des Buches ist beschreibend und versucht zu erkl?ren, wie die Methoden funktionieren, mit einigen Zitaten, aber ohne tiefgehende wissenschaftliche Referenzen. Die Datens?tze und die Software wurden so ausgew?hlt, dass sie f?r jeden Leser, der ?ber einen Computeranschluss verf?gt, weithin verf?gbar und zug?nglich sind.

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Deskriptives Data-Mining - Lauhoff, Georg

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