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Explorative Statistik. Data Mining einfach erklärt

Title: Explorative Statistik. Data Mining einfach erklärt

Term Paper , 2014 , 7 Pages , Grade: 1,7

Autor:in: Valentina Barysava (Author)

Computer Science - Miscellaneous
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Die Informationsmenge wächst rasant in der heutigen kundenorientierten Wirtschaft. Die Daten sind Rohstoff fürs Unternehmenswachstum. Die Ergebnisse der Analyse von Daten mit Hilfe von Data Mining Methoden stellen für die Unternehmen, die sie nutzen, ein großes Informationspotenzial dar.

Mitte der 90-er Jahre beschäftigten sich immer mehr Unternehmen mit den Werkzeugen des Data Mining. Anfang 90-er Jahre wurden die ersten Prototypen vorgestellt. Sie waren in der Betriebswirtschaftslehre vor allem im Bereich Marketing interessant. „Data Mining hat das Ziel, Wissen aus Daten zu extrahieren“. Die Methode, die selbständig Wissen in großen Datenbeständen entdeckt³. Ende der 80-er Jahre entwickelte sich Knowledge Discovery in Databases KDD, die interdisziplinäre Forschungsrichtung, die mittlerweile überwiegend als Data Mining bezeichnet wird. Im betriebswirtschaftlichen Bereich sind sie Synonyme. Die erste Begriffsverwendung wurde schon in den 60-er Jahren in der Statistik für das Suchen nach Datenmustern entstanden.

Im Rahmen dieser Arbeit soll der Begriff von Data Mining definiert werden, seine Entstehung, Entwicklung beschrieben werden. Seine Methoden, Aufgaben sollen geklärt werden und sein typischer Prozess soll beschrieben werden.

Details

Title
Explorative Statistik. Data Mining einfach erklärt
College
University of Applied Sciences Braunschweig / Wolfenbüttel; Salzgitter
Grade
1,7
Author
Valentina Barysava (Author)
Publication Year
2014
Pages
7
Catalog Number
V1730808
ISBN (PDF)
9783389193679
Language
German
Tags
Clustering Assoziierung Knowledge Discovery in Databases Entscheidungsbäume explorative Statistik Datenmuster Datenproblematiken
Product Safety
GRIN Publishing GmbH
Quote paper
Valentina Barysava (Author), 2014, Explorative Statistik. Data Mining einfach erklärt, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1730808
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