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Masszahlen fur die Assoziationsanalyse im Data Mining

Assoziation vorgeschlagen worden. Es fehlt im Data Mining jedoch an einer allgemeinen Definition wunschenswerter Eigenschaften fur Assoziationsmasse;

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Stichprobenbasierte Assoziationsanalyse

Eines der Verfahren des Data Mining im Rahmen des Knowledge Discovery in Databases ist die Assoziationsanalyse, mit deren Hilfe;

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Assoziationsanalysen im Rahmen des Data Mining

Die Assoziationsanalyse ist ein Verfahren des Data Mining, mit dem Muster in einer grossen Datenbasis entdeckt werden sollen. Das Ergebnis;

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Data Mining

Anwendungsgebiete in der Praxis. Nachdem in Kapitel 2 der Begriff Data Mining definiert und zu verwandten Themengebieten abgegrenzt wird, werden im;

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Statistik Fur Soziologen 1

Skriptums ein, die der Beschreibung bivariater (zweidimensionaler) Verteilungen bzw. Tabellen dienen. Die Auswahl der im bi variaten Teil (Kapitel 4;

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Evaluierung des Schnittstellen-Standards

Inhaltsangabe: Zusammenfassung: Fur den Einsatz von Data Mining in branchenspezifischen Projektlosungen bietet sich die Einbeziehung von;

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Data Mining Techniken im Marketing und Vertrieb

jedoch unerkannt und fur die Unternehmenssteuerung ungenutzt. Mit speziellen Data Mining Techniken wird systematisch nach relevanten;

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Data Warehousing und Data Mining

behandeln das Schwerpunktthema Data Warehousing und Data Mining. Data Warehousing und OLAP bereiten die Inhalte von Produktionsdatenbanken fur;

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Data-Mining im Immobilien-Business

Management im Immobilien E-Business praktisch nutzen lässt. Dazu werden die prinzipiellen Verfahren und Effekte des Data Mining erörtert und;

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Data Mining als betriebliches Informationssystem und dessen Implementierung im Unternehmen

hoher strategischer Bedeutung ist. Erste Erfolge im Bereich des Data Mining dokumentieren Workshops der letzten Jahre und das beachtliche;

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Statistische Methoden des Data Mining und deren Anwendung

Inhaltsangabe: Zusammenfassung: In dieser Arbeit stehen neben dem Begriff des Data Mining besonders die statistischen Methoden im;

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Big Data und Musik

von Music Data Mining, die Blockchain oder der Nutzung von Big Data im Artist & Repertoire Management werden zentrale Anwendungsfelder von;

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Die Eignung Neuronaler Netze fur die Mining-Funktionen Clustern und Vorhersage

, hat sich inzwischen unter Synonymen wie Data Mining," Knowledge Discovery in Databases" (KDD) oder Datenmustererkennung" eine neue;

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Big Data. Moeglichkeiten und Grenzen des Data Mining im Dialogmarketing

: Berufsakademie Stuttgart, Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel dieser Bachelorarbeit ist es aufzuzeigen, welche Moglichkeiten und Grenzen das Data Mining im;

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Shared Leadership in mixed-gender Teams

mixed-gender Teamzusammensetzung die Ordnungsstruktur im Shared Leadership-Netzwerk beeinflusst. Durch eine Literaturauswertung zu Shared;

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Wirtschaftliche Bewertung von Data Mining bzw. Knowledge Discovery Software zur Unterstutzung des Knowledge Management Systems eines Automobilzulieferers

Knowledge Management und Data Mining bzw. Knowledge Discovery versucht man spezielles Wissen, also die relevanten Informationen, zu extrahieren und;

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Data-Warehouse-Systeme fur Dummies

der Angewandten Informatik, insbesondere im Zeitalter von Big Data. Das vorliegende Buch beleuchtet das Data Warehouse aus zwei Perspektiven: der des;

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Data Mining mit genetischen Algorithmen

Inhaltsangabe: Einleitung: Data Mining (DM) ist ein Oberbegriff fur eine Reihe von Verfahren, die zur automatischen Gewinnung von;

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Performancemessung von Investmentfonds

herausgearbeitet. Ein Ziel meiner Diplomarbeit war es, unter anderem die zurzeit aktuellsten Performance-Messmethoden fur Investmentfonds vorzustellen und;

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Evaluation von Data Mining Systemen fur das CRM

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Erzielen von Wettbewerbsvorteilen durch Data Mining in Produktion und Logistik

Diese Studie widmet sich dem Thema Anwendungsfelder fur Data Mining in Produktion und Logistik." Data Mining Verfahren sind in der Praxis;

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Data Mining als Wissensbilanz-Zubringer

Denkansätzen: Wissensbilanz + Data Mining.;

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Complex Event Processing

Entscheidungsfindung in Prozessablaufen des taglichen Lebens und stellt eine Erweiterung bekannter Methoden des Data Analytics wie Data Mining, statistische;

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Entwicklung eines Konzepts zur Klassifizierung und zielgerichteten Nutzung historischer Materialstammdaten mit Methoden des Data Mining am Beispiel SAP R/3

Materialstammdaten mit Hilfe eines neuartigen Tool unter Verwendung von Methoden des KDD entworfen. Einleitung: Data Mining und Knowledge Discovery;

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Datenanalyse mit SPSS fuer Fortgeschrittene 1

Lehr- und Forschungserfahrung in der empirischen Sozialforschung und im Data Mining.;

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Big Data und eHealth im modernen Gesundheitswesen. Chancen und Risiken der Digitalisierung fur die medizinische Versorgung

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Analyse des Internetverkehrs mittels Data-Mining

Betrachtungen wurden praktisch in einem Analysemodul fur den Internetverkehr umgesetzt, das zur Zeit beim BSI im Testbetrieb lauft. Das Buch richtet;

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