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Produkt zum Begriff Data Mining:

Cleve, Jürgen: Data Mining

Data Mining , Data Mining liefert Grundlagen für die Künstliche Intelligenz, indem es Technologien für die Analyse großer Datenmengen bereitstellt. Das Buch deckt den Stoff einer einsemestrigen Vorlesung an Universitäten oder Fachhochschulen ab und ist als klassisches Lehrbuch konzipiert. Es bietet eine Einführung in die wesentlichen Anwendungsgebiete und behandelt die zugehörigen Algorithmen. Die Beispiele und Aufgaben können mit frei verfügbaren Werkzeugen bearbeitet werden. Die vierte Auflage enthält inhaltliche Erweiterungen und Aktualisierungen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

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Introduction to Data Mining eBook: Global Edition

Introduction to Data Mining presents fundamental concepts and algorithms for those learning data mining for the first time. Each concept is explored thoroughly and supported with numerous examples. The text requires only a modest background in mathematics. Each major topic is organised into two chapters, beginning with basic concepts that provide necessary background for understanding each data mining technique, followed by more advanced concepts and algorithms. The full text downloaded to your computer With eBooks you can: search for key concepts, words and phrases make highlights and notes as you study share your notes with friends eBooks are downloaded to your computer and accessible either offline through the Bookshelf (available as a free download), available online and also via the iPad and Android apps. Upon purchase, you'll gain instant access to this eBook. Time limit The eBooks products do not have an expiry date. You will continue to access your digital ebook products whilst you have your Bookshelf installed.

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Predictive Analytics: Data Mining, Machine Learning and Data Science for Practitioners

Use Predictive Analytics to Uncover Hidden Patterns and Correlations and Improve Decision-MakingUsing predictive analytics techniques, decision-makers can uncover hidden patterns and correlations in their data and leverage these insights to improve many key business decisions. In this thoroughly updated guide, Dr. Dursun Delen illuminates state-of-the-art best practices for predictive analytics for both business professionals and students. Delen's holistic approach covers key data mining processes and methods, relevant data management techniques, tools and metrics, advanced text and web mining, big data integration, and much more. Balancing theory and practice, Delen presents intuitive conceptual illustrations, realistic example problems, and real-world case studiesincluding lessons from failed projects. It's all designed to help you gain a practical understanding you can apply for profit.* Leverage knowledge extracted via data mining to make smarter decisions* Use standardized processes and workflows to make more trustworthy predictions* Predict discrete outcomes (via classification), numeric values (via regression), and changes over time (via time-series forecasting)* Understand predictive algorithms drawn from traditional statistics and advanced machine learning* Discover cutting-edge techniques, and explore advanced applications ranging from sentiment analysis to fraud detection

Preis: 37.44 € | Versand*: 0 €

Real-World Data Mining: Applied Business Analytics and Decision Making

Use the latest data mining best practices to enable timely, actionable, evidence-based decision making throughout your organization! Real-World Data Mining demystifies current best practices, showing how to use data mining to uncover hidden patterns and correlations, and leverage these to improve all aspects of business performance.   Drawing on extensive experience as a researcher, practitioner, and instructor, Dr. Dursun Delen delivers an optimal balance of concepts, techniques and applications. Without compromising either simplicity or clarity, he provides enough technical depth to help readers truly understand how data mining technologies work. Coverage includes: processes, methods, techniques, tools, and metrics; the role and management of data; text and web mining; sentiment analysis; and Big Data integration. Throughout, Delen's conceptual coverage is complemented with application case studies (examples of both successes and failures), as well as simple, hands-on tutorials.  Real-World Data Mining will be valuable to professionals on analytics teams; professionals seeking certification in the field; and undergraduate or graduate students in any analytics program: concentrations, certificate-based, or degree-based.

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Wie beeinflusst Data Mining die Geschäftsstrategie in verschiedenen Branchen und wie können Unternehmen von den Erkenntnissen profitieren, die durch Data Mining gewonnen werden?

Data Mining ermöglicht es Unternehmen, große Mengen an Daten zu analysieren und Muster sowie Trends zu identifizieren, die für ihre Branche relevant sind. In der Einzelhandelsbranche kann Data Mining beispielsweise dazu genutzt werden, um das Kaufverhalten der Kunden zu verstehen und personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln. In der Gesundheitsbranche können durch Data Mining Krankheitsmuster erkannt und präventive Maßnahmen entwickelt werden. Unternehmen können von den Erkenntnissen, die durch Data Mining gewonnen werden, profitieren, indem sie fundierte Entscheidungen treffen, ihre Effizienz steigern und ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken. Durch die Nutzung von Data Mining können Unternehmen auch neue Geschäftsmöglichkeiten identifizieren und innovative Produkte oder Dienstleistungen entwickeln, die den Bedürfnissen ihrer Kunden

Wie beeinflusst Data Mining die Bereiche der Wirtschaft, der Gesundheit und der Technologie und welche ethischen Überlegungen müssen bei der Nutzung von Data Mining-Techniken berücksichtigt werden?

Data Mining beeinflusst die Bereiche der Wirtschaft, Gesundheit und Technologie, indem es Unternehmen dabei hilft, Muster und Trends in großen Datenmengen zu identifizieren, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, die Effizienz im Gesundheitswesen zu verbessern und innovative Technologien zu entwickeln. In der Wirtschaft ermöglicht Data Mining eine bessere Kundenanalyse, Prognosen und Risikobewertung, während im Gesundheitswesen die Analyse von Patientendaten zur personalisierten Medizin und zur Früherkennung von Krankheiten beiträgt. In der Technologiebranche unterstützt Data Mining die Entwicklung von Produkten und Dienstleistungen, die auf die Bedürfnisse der Verbraucher zugeschnitten sind. Bei der Nutzung von Data Mining-Techniken müssen ethische Überlegungen berücksicht

Wie beeinflusst Data Mining die Geschäftsstrategie und das Marketing in verschiedenen Branchen?

Data Mining ermöglicht es Unternehmen, große Mengen an Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die ihnen helfen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. In der Einzelhandelsbranche kann Data Mining beispielsweise dazu genutzt werden, das Kaufverhalten der Kunden zu verstehen und personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln. In der Finanzbranche kann Data Mining eingesetzt werden, um Betrugsmuster zu erkennen und Risikomanagementstrategien zu verbessern. In der Gesundheitsbranche kann Data Mining genutzt werden, um Krankheitsmuster zu identifizieren und die Effektivität von Behandlungen zu verbessern. Insgesamt kann Data Mining in verschiedenen Branchen dazu beitragen, die Geschäftsstrategie zu optimieren und das Marketing effektiver zu gestalten.

Ist der Apriori-Algorithmus dem maschinellen Lernen oder dem Data Mining zuzuordnen?

Der Apriori-Algorithmus ist dem Data Mining zuzuordnen. Er wird verwendet, um häufige Muster in großen Datensätzen zu entdecken, insbesondere in der Assoziationsanalyse. Obwohl er in einigen maschinellen Lernverfahren verwendet werden kann, liegt sein Hauptanwendungsbereich im Data Mining.

Ähnliche Suchbegriffe für Data Mining:

Coal Mining Simulator

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G DATA Internet Security

G DATA -Sicher im Netz unterwegs: G DATA spürt Ransomware zielsicher auf und stoppt die Verschlüsselung von Dateien. Mit verhaltensbasierten Next Generation Technologien haben Erpressertrojaner keine Chance. Ihr Geld bleibt da, wo es hingehört. BankGuard schützt Sie zuverlässig vor manipulierten Webseiten und anderen Angriffen beim Online-Banking und -Shopping. Surfen Sie, soviel Sie möchten. G DATA Internet Security schützt Sie vor schädlichen Downloads und Phishing-Seiten - auch in sozialen Netzwerken. Die wichtigsten Features der G Data Internet Security Firewall Überwacht alle ein- und ausgehenden Verbindungen zum Schutz vor Hackern und Spionage-Software – vollautomatisch oder nach Ihren eigenen Regeln. Cloud-Backup Optimiert Speichern Sie Ihre verschlüsselten Backups automatisch in der Cloud – bei Dropbox, Google Drive oder DriveOnWeb. Anti-Ransomware Optimiert Keine Chance für Erpressertrojaner: G Data schützt Sie davor, dass Kriminelle Ihre Dateien verschlüsseln. G DATA BankGuard G Data patentierte Technologie sichert Ihren Browser vor der Manipulation durch Datendiebe – für sicheres Online-Banking und -Shopping. Anti-Spam Blockiert Spam wie Werbe- und Phishing-Mails und hält Ihr E-Mail-Postfach sauber. Kindersicherung Steuern Sie die Internetnutzung Ihres Nachwuchses: Legen Sie Zeiten fest und lassen Sie Ihre Kinder nur auf geprüften Seiten surfen. Virenscanner Vertrauen Sie auf höchste Erkennungsraten durch parallel arbeitende Technologien. Stündlich erhalten Sie neue Viren-Signaturen, für den besten Schutz gegen Schadsoftware. Exploit-Schutz Schützt Ihren Rechner davor, dass Kriminelle die Sicherheitslücken zum Beispiel in Office-Anwendungen und PDF-Readern ausnutzen. So schützt G Data Ihren Weg durch das Web Beim Online-Banking und -Shopping Die Verbindung zwischen Ihrer Bank und Ihrem Rechner ist in der Regel verschlüsselt. In Ihrem Browser findet die Entschlüsselung der Datenübertragung statt: Cyberkriminelle klinken sich hier mithilfe von Banking-Trojanern in den Prozess ein. Sobald Sie eine Überweisung tätigen, manipulieren die Angreifer die verschickten Daten. Ihr Geld geht dann nicht mehr an den vorgesehenen Empfänger wie einen Onlineshop, sondern landet auf einem anderen Konto. Natürlich erkennt G Data Virenscanner Banking-Trojaner anhand ihrer Merkmale. Hat dieser Schädling bereits eine eigene Signatur, macht Internet Security die Malware schon beim Download unschädlich. G Data BankGuard-Technologie schützt zusätzlich vor noch unbekannten Gefahren: Die Funktion sorgt dafür, dass Ihr Browser nur geprüfte und unverfälschte Inhalte anzeigt. Wie macht BankGuard das? Manipulationen durch Banking-Trojaner finden in bestimmten Dateien des Arbeitsspeichers statt. G DATA BankGuard erkennt automatisch, wenn ein Infektionsversuch stattfindet und ersetzt den betroffenen Speicherbereich durch eine sichere Kopie. Während Sie E-Mails empfangen und verschicken Neben den Dateien auf Ihrer Festplatte und externen Speichern überprüft G Data Virenscanner auch Ihre E-Mails auf schädliche Inhalte. Das gilt für alle Nachrichten, die Sie mit dem E-Mail-Programm auf Ihrem Rechner empfangen und verschicken. Findet der Scanner nichts, wird zusätzlich G Data Anti-Spam-Funktion aktiv: Die Anwendung prüft die E-Mails auf Merkmale, die typisch für Spam sind. Anhand dieser Merkmale wird ein Wert errechnet, der die Wahrscheinlichkeit für Spam widerspiegelt. Neben der eigenen Einschätzung gleicht die OutbreakShield-Technologie die Ergebnisse mit einer Datenbank im Internet ab – hier werden die Muster massenhaft versendeter Viren und Spam-Mails erfasst. So schließt G Data Internet Security in Echtzeit die Lücke, die zwischen dem Beginn eines Massenmailings und seiner Bekämpfung durch speziell angepasste Signaturen besteht. Beim Surfen Der Virenwächter prüft alle Dateien, die aus dem Web kommen. Schon beim Download stoppt er infizierte Dokumente, Bilder und Co. So stellen auch unbemerkte Downloads für Sie keine Gefahr mehr dar. Dabei ist Internet Security nicht nur auf die stündlich aktualisierten Virensignaturen angewiesen. Neben dem Signaturscan arbeitet die Software mit einer Cloud-Lösung: In diesem Online-Speicher werden Eigenschaften aktueller Dateien gesammelt, die schädlichen Code enthalten. Diese Eigenschaften werden mit denen Ihrer Dateien abgeglichen – und Sie erfahren schnell, ob alles sicher ist. Und wie schützt G DATA vor gefährlichen Webseiten? In der Cloud werden zusätzlich Internetadressen gesammelt: Ist eine URL in der Datenbank bekannt als Verteiler schädlicher Inhalte, blockiert G Data Browser-Schutz die Seite. Wenn Cyberkriminelle also versuchen, Sie mit Phishing-Links in die Falle zu locken, haben Sie nichts zu befürchten. Das gilt übrigens auch für Attacken über soziale Netzwerke: Links in falschen Posts und Werbeanzeigen werden nicht im Browser geöffnet. Unabhängig von der Cloud untersucht G Data Webschutz alle Daten, die zum Aufrufen einer Webseite an Ihren Computer gesendet werden. So erkennt ...

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Predictive Analytics: Data Mining, Machine Learning and Data Science for Practitioners, 2nd Edition

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Wie beeinflusst Data Mining die Bereiche der Wirtschaft, der Medizin und der Technologie und welche ethischen Überlegungen sollten bei der Anwendung von Data Mining in diesen Bereichen berücksichtigt werden?

Data Mining ermöglicht es Unternehmen, Muster und Trends in großen Datenmengen zu identifizieren, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen und ihre Effizienz zu steigern. In der Medizin kann Data Mining dazu beitragen, Krankheitsmuster zu erkennen, personalisierte Behandlungspläne zu entwickeln und die Patientenversorgung zu verbessern. In der Technologiebranche wird Data Mining verwendet, um das Nutzerverhalten zu analysieren, personalisierte Empfehlungen zu generieren und die Benutzererfahrung zu optimieren. Bei der Anwendung von Data Mining in diesen Bereichen müssen ethische Überlegungen berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass die Privatsphäre und die Rechte der Betroffenen geschützt werden. Es ist wichtig, transparent zu sein und die Datenverwendung klar zu kommunizieren, um

Wie beeinflusst Data Mining die Bereiche der Wirtschaft, der Technologie und der Privatsphäre?

Data Mining ermöglicht es Unternehmen, Muster und Trends in großen Datenmengen zu identifizieren, was zu fundierten Geschäftsentscheidungen führt und die Effizienz steigert. In der Technologiebranche wird Data Mining verwendet, um personalisierte Empfehlungen und Vorhersagen zu generieren, die die Benutzererfahrung verbessern. Gleichzeitig wirft Data Mining jedoch auch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes auf, da es die Möglichkeit birgt, persönliche Informationen ohne Zustimmung zu sammeln und zu nutzen, was die Privatsphäre gefährden kann. Es ist daher wichtig, dass Unternehmen und Regierungen strenge Richtlinien und Vorschriften für den Umgang mit Daten implementieren, um die Privatsphäre der Verbraucher zu schützen.

Wie beeinflusst Data Mining die Bereiche der Wirtschaft, der Technologie und der Gesundheitsversorgung und welche ethischen Überlegungen sollten bei der Anwendung von Data Mining in diesen verschiedenen Domänen berücksichtigt werden?

Data Mining beeinflusst die Wirtschaft, die Technologie und die Gesundheitsversorgung, indem es Unternehmen und Organisationen dabei hilft, Muster und Trends in großen Datenmengen zu identifizieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu optimieren. In der Wirtschaft kann Data Mining dazu beitragen, Kundenverhalten vorherzusagen und Marketingstrategien zu verbessern. In der Technologie kann es zur Entwicklung intelligenter Systeme und zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen beitragen. In der Gesundheitsversorgung kann Data Mining dazu beitragen, Krankheitsmuster zu identifizieren, personalisierte Medizin zu ermöglichen und die Effizienz von Behandlungen zu verbessern. Bei der Anwendung von Data Mining in diesen verschiedenen Domänen sollten ethische Überlegungen berücksichtigt werden, um

Wie beeinflusst Data Mining die Bereiche der Wirtschaft, der Technologie und der Gesundheitsversorgung und welche ethischen Überlegungen müssen bei der Anwendung von Data Mining in diesen verschiedenen Domänen berücksichtigt werden?

Data Mining beeinflusst die Bereiche der Wirtschaft, Technologie und Gesundheitsversorgung, indem es Unternehmen und Organisationen dabei hilft, Muster und Trends in großen Datenmengen zu identifizieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. In der Wirtschaft kann Data Mining dazu beitragen, Kundenverhalten vorherzusagen und Marketingstrategien zu optimieren. In der Technologie ermöglicht es die Entwicklung von personalisierten Produkten und Dienstleistungen. In der Gesundheitsversorgung kann Data Mining dazu beitragen, Krankheitsmuster zu identifizieren und die Patientenversorgung zu verbessern. Bei der Anwendung von Data Mining in diesen verschiedenen Domänen müssen ethische Überlegungen berücksichtigt werden, insbesondere in Bezug auf den Schutz der Privatsphäre und den verantwortungsvollen Umgang mit sensib

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