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dc.date.accessioned2021-08-30T11:51:45Z
dc.date.available2021-08-30T11:51:45Z
dc.date.issued2001
dc.identifierdoi:10.17170/kobra-202108244635
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/13183
dc.language.isogerger
dc.publisherVerlag C.H. Beck; Verlag Franz Vahlen
dc.rightsUrheberrechtlich geschützt
dc.rights.urihttps://rightsstatements.org/page/InC/1.0/
dc.subject.ddc330
dc.titleData Mining (DM)ger
dc.typeTeil eines Buches
dcterms.abstractData Mining (DM) umfasst die automatische Identifikation nicht trivialer, aber dennoch interpretierbarer Zusammenhänge zwischen zwei oder mehr Variablen in großen Datenmengen und stellt einen zentralen Schritt im „Knowledge Discovery in Databases" -Prozess (kurz: KDD-Prozess) dar. Dabei steht die explorative Analyse der Daten im Vordergrund. Die Abgrenzung zur traditionellen ➔ Multivariatenanalyse, in der zum Teil identische Methoden (z.B. Clusteranalyse) eingesetzt werden, ergibt sich aus der Perspektive, die dem jeweiligen Forschungsansatz zugrunde liegt.ger
dcterms.accessRightsopen access
dcterms.creatorDecker, Reinhold
dcterms.creatorWagner, Ralf
dc.publisher.placeMünchen
dc.subject.swdData Miningger
dc.subject.swdDefinitionger
dc.type.versionpublishedVersion
dcterms.source.collectionVahlens großes Marketinglexikonger
dcterms.source.editorDiller, Hermann
dcterms.source.identifierisbn:978-3-8006-2689-2
dcterms.source.identifierisbn:3-8006-2689-6
dcterms.source.pageinfo255-256
ubks.edition2., völlig überarbeitete und erweiterte Auflage
kup.iskupfalse


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