| 書目名稱 | Infrastruktur für ein Data Mining Design Framework | | 副標題 | Eine Untersuchung mi | | 編輯 | Kai Jannaschk | | 視頻video | http://file.papertrans.cn/467/466332/466332.mp4 | | 概述 | Neue und spannende Einblicke mit einem Werkzeugkasten für die Datenanalyse | | 圖書封面 |  | | 描述 | Gro?e Datenmengen sind nicht nur das Ergebnis der Entwicklungen im Bereich von Heimautomatisierung und des Internet of Things. Zur Auswertung von Datenmengen sind Methoden und Verfahren entstanden, die mit den Begriffen ?Data Mining“, ?Knowledge Discovery“ oder ?Big Data“ verknüpft sind. Der Anwender kann aus kommerziellen und Open-Source-Anwendungen w?hlen, die versprechen, vollkommen neue Erkenntnisse aus seinen Daten zu generieren. Vergleichbar mit einem Werkzeugkasten muss der Nutzer nur einen oder mehrere der darin zur Verfügung stehenden Algorithmen für die Datenanalyse w?hlen, um neue und spannende Einblicke zu erhalten. Doch ist es wirklich so einfach? Kai Jannaschk geht diesen und weiteren Fragen nach.? Dazu stellt er ein Modell für ein systematisches und glaubwürdiges Data Mining vor. Weiterhin skizziert der Autor einen Ansatz zur Systematisierung von Algorithmen und Verfahren in der Datenanalyse..Der Autor..Aktuell arbeitet .Kai Jannaschk. alsSoftware- und Datenbankentwickler in Industrie und Wirtschaft. Sein Aufgabengebiet umfasst die Bereiche Konzeption, Entwurf und Umsetzung von Informationssystemen sowie Strukturierung und Aufbau von Infrastrukturen für die Datenvera | | 出版日期 | Book 2018 | | 關鍵詞 | Data Mining Design Framework; Big Data; Datenanalyse; Knowledge Discovery; Benthos; Data Mining; Fayyads K | | 版次 | 1 | | doi | https://doi.org/10.1007/978-3-658-22040-2 | | isbn_softcover | 978-3-658-22039-6 | | isbn_ebook | 978-3-658-22040-2 | | copyright | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2018 |
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