Anmeldung zum Seminar
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Im Seminar „Data Mining“ werden die Möglichkeiten von Data Mining zur Veredelung von Informationen zu Wissen erläutert. Sie kennen die Prinzipien der wichtigsten Methoden, Visualisierungsarten und Technologien weitgehend „Mathematik-frei“. Sie können Werkzeuge zum Einsatz von Data Mining anhand der besprochenen Methoden auswählen. Sie lernen, wie ein Data Mining-Projekt gestaltet wird. Sie wissen, was die Rolle „Data Mining Ingenieur“ umfasst.
Data Mining - Bedeutung und Motivation:
- Ziele, Einsatzgebiete, Problemkreise
- Erhebung zur Beliebtheit und Motivation
- Produktreife im Hypecycle
Data Mining-Architekturen:
- Ausgewählte Architekturen wichtiger Hersteller
- Einbettung von Data Mining in DWH-Architekturen
Data Mining-Prozess:
- Der Data Mining-Prozess aus der Sicht einiger Hersteller
- Der Data Mining-Prozess nach Fayyad - Problemspezifikation
- Datenbeschaffung - Datenaufbereitung, Transformation, Lifting
- Data Mining - Interpretation
- Umsetzung
Data Mining - Methoden und Technologien:
- Statistik visuell aufbereitet, Regression, Histogramm, Korrelation, ABC-Analyse, Portfolio-Analyse
- Memory based Reasoning, Induktion von Regeln, Warenkorbanalyse, Clustering, Entscheidungsbaum
- Neuronale Netze
- Evolutionäre Algorithmen
Data Mining-Visualisierung:
- Diagrammarten - 3-D-Darstellungen
- Hyperslice, Prosection view, parallele Koordinaten
- Tree Map
Data Mining-Werkzeuge:
- Ausgewählte Data Mining-Werkzeuge
- Ausgewählte Eigenschaften einiger Produkte im Vergleich.
Das Data Mining-Projekt:
- Phasengliederung - Anforderungen und Fachkonzept
- Kriterien zur Tool-Evaluation
- Der Data Mining Prozess
- Literaturdiskussion