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am 19. Juli 2007
Der Klappentext des Buches besagt, dass hierin eine Data Mining Anwendungsarchitektur vorgestellt wird. Dies ist nicht unwahr, allerdings beschränken sich die Ausführungen auf ein nicht wirklich revolutionäres und operationalisierbares Konstrukt (Gegenstands-/Meta-/Praxiskomponente) im ersten Kapitel und einigen hübschen ARIS-Prozessbildchen im neunten Kapitel - die restlichen Kapitel und Seiten werden gefüllt mit Beschreibungen zu statistischen und mathematischen Verfahren die schon viele andere Autoren unter dem Begriff "Data Mining" subsummiert haben.

Dass es sich hierbei um die Habilitationsschrift der Autorin handelt ist nicht unbedingt ein Vorteil, da - wie in wissenschaftlichen Beiträgen üblich - versucht wird, ein möglichst großes Spektrum verschiedener Aspekte und Literaturreferenzen abzudecken, die in diesem Falle m.E. suboptimal gewählt sind: die klassischen Verfahren des Data Mining werden aufgeführt während "neuere" Verfahren wie bspw. Web-/Text Mining aber unerwähnt bleiben.

Für mich brachte die Lektüre leider nur wenig neue Erkenntnisse und die Anwendbarkeit (sowie der potentielle Nutzen) der vorgestellten Data Mining Architektur in der Praxis ist in Frage zu stellen. Als Referenz bzw. Nachschlagewerk kann dieses Buch jedoch aufgrund des Umfangs und der formalen Darstellung der Verfahren und Algorithmen geeignet sein.
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am 22. November 2005
H. Petersohn geht sehr strukturiert vor. Die Definitionen werden erläutert ohne dabei in Fachchinesisch zu verfallen oder zu allgemein und langweilig zu werden. Viele Abbildungen verdeutlichen das Geschriebene, die Verahren und vor allem die dahinter stehende Formeln kommen auch nicht zu kurz.
Klar, fundiert, alle notwendigen Infos sind da - sehr empfehlensewert.
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