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Data Mining - Theorie und praktische Anwendungen

Data Mining - Theorie und praktische Anwendungen

Inhalt

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich BWL - Allgemeines, Note: 1,0, Universität Wien (Wirtschaftsinformatik), Veranstaltung: Business Intelligence, Sprache: Deutsch, Abstract: Heutzutage müssen Unternehmen, besonders jene mit viel Kundenverkehr, mit einer großen Menge an Daten haushalten. Diese zum Teil riesige Datenmenge hat das Potential nützliche Informationen für das Unternehmen zu enthalten. Data Mining bedeutet wörtlich übersetzt ‚das Schlürfen in Messdaten‘ was mit dem Schürfen nach Gold verglichen werden kann, da extrahierte Information aus einer Datenmenge für das Unternehmen sehr Wertvoll sein kann. Aus einem Datenberg entsteht Wissen. Daher wird für Data Mining auch der Begriff Knowledge Mining verwendet. Data Mining kann als systematischer, kreativer Prozess angesehen werden, der im Arbeitsfortschritt den Datenbestand nach Regelmäßigkeiten, Mustern, Strukturen, Abweichungen und Beziehungen sowie gegenseitigen Korrelationen jeglicher Art untersucht.1 Dazu verbindet Data Mining Methoden aus der Statistik, dem Maschinellem Lernen, der Datenbanken und der Visualisierung.

Bibliografische Angaben

Februar 2009, 49 Seiten, Deutsch
GRIN VERLAG
9783640268863

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