Data MiningDie wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von „Wissen“ aus numerischen und nichtnumerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft werden in diesem Buch behandelt. Es vermittelt einen kompakten, fundierten Überblick über die verschiedenen Methoden sowie deren Motivation und versetzt den Leser in die Lage, Data Mining selbst praktisch einzusetzen. Der InhaltDaten und Relationen Datenvorverarbeitung Datenvisualisierung Korrelation Regression Prognose Klassifikation Clustering Die ZielgruppenStudierende der Informatik, Ingenieurwissenschaften und MathematikInformatiker, Ingenieure und Mathematiker in Forschung und LehrePraktiker, die mit großen Datenmengen arbeiten Der AutorThomas A. Runkler ist Principal Research Scientist der Siemens AG in München und lehrt Data Mining an der Fakultät für Informatik der Technischen Universität München.

"Das Buch bietet eine gute Übersicht über die etablierten Methoden des Data Mining. Bei den kurzen und präzisen Beschreibungen der einzelnen Verfahren wird auf deren Eignung und Vorteile eingegangen; die Nachteile oder Probleme werden eher am Rande erwähnt. /.../Insgesamt ein sehr gutes Buch um sich schnell einen fundierten Überblick über das Themenfeld Data Mining zu verschaffen und zu verstehen, für welche Anwendungsfälle welche Methoden sinnvoll sind."Professor Dr. Hans-Jürgen Appelrath"Der Autor stellt den komplizierten Stoff anschaulich und nachvollziehbar dar, setzt aber ein fundiertes mathematisches Grundwissen voraus"Professor Dr.sc.techn. Helmut Jarosch, HWR Berlin