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Lernziele

Ziel ist,  die Möglichkeiten von Data Mining zur Beschaffung von Informationen zu beurteilen. Sie können die Prinzipien der wichtigsten Methoden, Visualisierungsarten und Technologien "Mathematik-frei" verstehen und einordnen und die Werkzeuge zum Einsatz von Data Mining anhand einer Kriterienliste auswählen. Sie lernen, wie ein Data Mining- Projekt gestaltet wird. 

Seminarinhalt

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 

 

Seminardauer

2 Tage

Preis

1.150,00 €