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Advanced Data Mining Techniques

David L. Olson, Dursun Delen (Taschenbuch, Englisch)

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Beschreibung
The intent of this book is to describe some recent data mining tools that have proven effective in dealing with data sets which often involve unc- tain description or other complexities that cause difficulty for the conv- tional approaches of logistic regression, neural network models, and de- sion trees. Among these traditional algorithms, neural network models often have a relative advantage when data is complex. We will discuss methods with simple examples, review applications, and evaluate relative advantages of several contemporary methods. Book Concept Our intent is to cover the fundamental concepts of data mining, to dem- strate the potential of gathering large sets of data, and analyzing these data sets to gain useful business understanding. We have organized the material into three parts. Part I introduces concepts. Part II contains chapters on a number of different techniques often used in data mining. Part III focuses on business applications of data mining. Not all of these chapters need to be covered, and their sequence could be varied at instructor design. The book will include short vignettes of how specific concepts have been applied in real practice. A series of representative data sets will be generated to demonstrate specific methods and concepts. References to data mining software and sites such as www.kdnuggets.com will be provided. Part I: Introduction Chapter 1 gives an overview of data mining, and provides a description of the data mining process. An overview of useful business applications is provided.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
21.01.2008
Sprache
Englisch
EAN
9783540769163
Herausgeber
Springer Berlin
Sonderedition
Nein
Autor
David L. Olson, Dursun Delen
Seitenanzahl
180
Einbandart
Taschenbuch
Schlagwörter
Data Mining, Data Mining Applications, Data Mining Process, Rough Sets, Service-oriented Computing, Support Vector Machine, Support Vector Machines, knowledge discovery, modeling, sets
Thema-Inhalt
KJQ - Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management UF - Unternehmensanwendungen KJT - Unternehmensforschung KJMD - Management: Entscheidungstheorie UNF - Data Mining UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com

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