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Die 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.

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9783834816948

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Runkler [der Autor] ist ein gutes Uberblickswerk gelungen, das eine enzyklopadieartige Einfuhrung fur eine mathematisch interessierte Leserschaft bietet. www.wirtschaftsinformatik.de, 03.05.2011

Runkler [der Autor] ist ein gutes Uberblickswerk gelungen, das eine enzyklopadieartige Einfuhrung fur eine mathematisch interessierte Leserschaft bietet. www.wirtschaftsinformatik.de, 03.05.2011 ... Im Anhang befinden sich eine Ubersicht uber Optimierungsverfahren, Losungen der Ubungsaufgaben und ein Sachverzeichnis. Die Beispiele sind gut gewahlt und verstandlich. Grundlegende Mathematikkenntnisse werden allerdings vorausgesetzt, erweiterte sind von Vorteil. Der Band kann sowohl Studierenden der Informatik und verwandter Gebiete als auch in der Praxis Stehenden als fundierte Ubersicht empfohlen werden. (in: thalia.de, 17. August 2016) Runkler [der Autor] ist ein gutes Uberblickswerk gelungen, das eine enzyklopadieartige Einfuhrung fur eine mathematisch interessierte Leserschaft bietet. www.wirtschaftsinformatik.de, 03.05.2011

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Thomas A. Runkler ist Principal Research Scientist der Siemens AG in München und lehrt Data Mining an der Fakultät für Informatik der Technischen Universität München.

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