Die Knowledge Discovery ist ein wichtiger Teil des Data Mining und umfasst die Anwendung von Algorithmen und statistischen Methoden, um Muster und Beziehungen in Daten zu erkennen. Ein wichtiger Aspekt der Knowledge Discovery ist die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren und daraus neue Erkenntnisse zu gewinnen. Dies kann beispielsweise in der Betrugserkennung oder der Prävention von unsicheren Ladeinfrastrukturen im Bereich der E-Mobilität eingesetzt werden. Die Knowledge Discovery hat auch Auswirkungen auf die digitale Transformation von Prozessen, wie zum Beispiel dem Claims-Prozess in der Automobilindustrie. Durch die Anwendung von Data-Mining-Methoden und digitalen Analyse- und Prognosemethoden kann die Produktqualität in der Lieferkette verbessert werden. Du findest wissenschaftliche Arbeiten zu diesen Themen als PDF und eBook, sowie viele auch als Print-on-Demand bei GRIN.
Wissenschaftliche Texte zu Knowledge Discovery
Knowledge Discovery bezeichnet den Prozess des Aufdeckens von Mustern und Beziehungen in großen Datenmengen. Dieser Begriff wird vor allem im Bereich der Informatik und Statistik verwendet, um Methoden und Techniken zu beschreiben, die dabei helfen, neue Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Die Knowledge Discovery ist eng mit dem Data Mining verbunden und umfasst auch Aspekte der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning.
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Veröffentlichungen