Data Mining
Entwicklung und Einsatz robuster Verfahren für betriebswirtschaftliche Anwendungen
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Die in Unternehmensdatenbanken gespeicherten Daten wachsen aufgrund moderner Datensammlungs- und Datenbereitstellungstechniken exponentiell an. Gleichzeitig steigt in einer immer komplexer werdenden Umwelt das Bedürfnis nach handlungsrelevantem Wissen. Die zwischen diesen beiden Bereichen immer noch sehr große Lücke zu schließen, haben sich die Autoren in dem Buch zum Ziel gesetzt. Dazu werden zwei sehr interessante, jedoch in der Praxis noch weitgehend unbekannte Methodengruppen, adaptive Regelsysteme (Neuro-Fuzzy Systeme) und graphentheoretische Modelle der Abhängigkeitsanalyse methodis...
Die in Unternehmensdatenbanken gespeicherten Daten wachsen aufgrund moderner Datensammlungs- und Datenbereitstellungstechniken exponentiell an. Gleichzeitig steigt in einer immer komplexer werdenden Umwelt das Bedürfnis nach handlungsrelevantem Wissen. Die zwischen diesen beiden Bereichen immer noch sehr große Lücke zu schließen, haben sich die Autoren in dem Buch zum Ziel gesetzt. Dazu werden zwei sehr interessante, jedoch in der Praxis noch weitgehend unbekannte Methodengruppen, adaptive Regelsysteme (Neuro-Fuzzy Systeme) und graphentheoretische Modelle der Abhängigkeitsanalyse methodisch vertieft und in ein Standardprozeßmodell der Wissensentdeckung integriert. Die Leistungsfähigkeit der Vorgehensweisen wird an einer Reihe von Praxisanwendungen demonstriert.