Data Mining (DM)
| dc.date.accessioned | 2021-08-30T11:51:45Z | |
| dc.date.available | 2021-08-30T11:51:45Z | |
| dc.date.issued | 2001 | |
| dc.identifier | doi:10.17170/kobra-202108244635 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/13183 | |
| dc.language.iso | ger | ger |
| dc.publisher | Verlag C.H. Beck; Verlag Franz Vahlen | |
| dc.publisher.place | München | |
| dc.rights | Urheberrechtlich geschützt | |
| dc.rights.uri | https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/ | |
| dc.subject.ddc | 330 | |
| dc.subject.swd | Data Mining | ger |
| dc.subject.swd | Definition | ger |
| dc.title | Data Mining (DM) | ger |
| dc.type | Teil eines Buches | |
| dc.type.version | publishedVersion | |
| dcterms.abstract | Data 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.accessRights | open access | |
| dcterms.creator | Decker, Reinhold | |
| dcterms.creator | Wagner, Ralf | |
| dcterms.source.collection | Vahlens großes Marketinglexikon | ger |
| dcterms.source.editor | Diller, Hermann | |
| dcterms.source.identifier | isbn:978-3-8006-2689-2 | |
| dcterms.source.identifier | isbn:3-8006-2689-6 | |
| dcterms.source.pageinfo | 255-256 | |
| kup.iskup | false | |
| ubks.edition | 2., völlig überarbeitete und erweiterte Auflage |