Lusti | Data Warehousing und Data Mining | Buch | 978-3-540-42677-6 | sack.de

Buch, Deutsch, 444 Seiten, Paperback, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 692 g

Reihe: Springer-Lehrbuch

Lusti

Data Warehousing und Data Mining


Eine Einführung in entscheidungsunterstützende Systeme

Buch, Deutsch, 444 Seiten, Paperback, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 692 g

Reihe: Springer-Lehrbuch

ISBN: 978-3-540-42677-6
Verlag: Springer Berlin Heidelberg

Im Mittelpunkt dieses anwendungsbezogenen Lehrbuchs stehen Architekturen, Methoden und Werkzeuge entscheidungsunterstützender Systeme. Beispiele und Aufgaben ermöglichen die Entwicklung von Anwendungen mit der Demonstrationssoftware der CD ROM. Eine interaktive Foliensammlung veranschaulicht den Buchtext und verweist auf zusätzliches Lernmaterial. Der erste Teil stellt mit der Nutzwertanalyse (AHP) und Was-Wenn-Analysen traditionelle entscheidungsunterstützende Ansätze dar und führt anhand regelbasierter Systeme in wissensbasierte Systeme ein. Der zweite und dritte Teil behandeln das Schwerpunktthema Data Warehousing und Data Mining. Data Warehousing und OLAP bereiten die Inhalte von Produktionsdatenbanken für Abfragen und Analysen durch Endbenutzer auf. Nach einem Überblick über die wichtigsten Data Mining-Verfahren konzentriert sich der dritte Teil auf zwei der verbreitesten Methoden, die Regelinduktion und neuronale Netze.
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Zielgruppe

Upper undergraduate

Autoren/Hrsg.

Lusti, Markus

Fachgebiete

Weitere Infos & Material

1 Entscheidungsunterstutzende Systeme.- 1.1 Entscheidungen.- 1.2 Entscheidungsunterstützende Systeme.- 1.3 Entscheidungsunterstützende Methoden.- 2 Analytischer Hierarchieprozess.- 2.1 Unterrichtsmaterial.- 2.2 Grundlagen.- 2.3 Messproblematik.- 2.4 Anwendung mit ExpertChoice.- 2.5 Ein Blick in die Blackbox.- 2.6 AHP im Vergleich.- 3 Was-Wenn-Analyse.- 3.1 Unterrichtsmaterial.- 3.2 Elementare Verfahren.- 3.3 Lineare Optimierung.- 3.4 Lineare Optimierung im Vergleich.- 4 Regelbasierte Systeme.- 4.1 Unterrichtsmaterial.- 4.2 Grundlagen.- 4.3 Regeln und Entscheidungsbäume.- 4.4 Anwendung mit XpertRule KBS.- 4.5 Ein Blick in die Blackbox.- 4.6 Expertensysteme in der Praxis.- 4.7 Regelbasierte Systeme im Vergleich.- 5 Data Warehousing.- 5.1 Grundlagen.- 5.2 Endbenutzerzugriff.- 5.3 Modellierung.- 5.4 Entwicklung und Betrieb.- 5.5 Aufgabenteilung in Rechnernetzen.- 6 Data Mining — Ein Öberblick.- 6.1 Anwendungen.- 6.2 Datenanalyse.- 6.3 Methoden.- 6.4 Visualisierung.- 6.5 Werkzeuge.- 7 Regelinduktion.- 7.1 Unterrichtsmaterial.- 7.2 Wissenserwerb für regelbasierte Systeme.- 7.3 Klassifikation.- 7.4 Anwendung mit XpertRule Profiler.- 7.5 Ein Blick in die Blackbox.- 7.6 Regelinduktion im Vergleich.- 8 Neuronales Lernen.- 8.1 Unterrichtsmaterial.- 8.2 Grundlagen.- 8.3 Anwendung mit Neural Works Predict.- 8.4 Ein Blick in die Blackbox.- 8.5 Neuronale Netze im Vergleich.- Anleitung zur CD ROM.- Stichwortverzeichnis.

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