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Data Mining: Methoden und Algorithmen intelligenter Datenanalyse (Computational Intelligence) [Taschenbuch]

Thomas A. Runkler (Autor)

3.0 von 5 Sternen Alle Rezensionen anzeigen (1 Kundenrezension)

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Produktinformation

Taschenbuch: 165 Seiten
Verlag: Vieweg+Teubner Verlag; Auflage: 2010 (8. Oktober 2009)
Sprache: Deutsch
ISBN-10: 383480858X
ISBN-13: 978-3834808585
Gr��e und/oder Gewicht: 24 x 17 x 0,8 cm

Durchschnittliche Kundenbewertung: 3.0 von 5 Sternen Alle Rezensionen anzeigen (1 Kundenrezension)

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Produktbeschreibungen

Pressestimmen

"Runkler [der Autor] ist ein gutes Überblickswerk gelungen, das eine enzyklopädieartige Einführung für eine mathematisch interessierte Leserschaft bietet." www.wirtschaftsinformatik.de, 03.05.2011 "Dieses Buch wendet sich an Leser, die mit Informationstechnologie bereits verraut sind und Data Mining praktisch einsetzen möchten. Es bietet einen knapp gefassten und hervorragend strukturierten Überblick über die aktuellen Verfahren zur Extraktion von 'Wissen' aus großen Datensätzen." Trillium-Report, Dezember 2009

Rezension

"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

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Die hilfreichsten Kundenrezensionen

3 von 3 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich

Runkler, Data Mining 20. Oktober 2010

Von GeRueckert

Format:Taschenbuch

Das Buch bietet kaum mehr als andere Statistikliteratur. Es ist nicht genügend praxisbezogen. Data Mining ohne Computer ist kaum denkbar. Z.B. sind im Abschnitt 3.2 "Filterung" Methoden angegeben, aber man muss das Filterprogramm selber schreiben, oder danach andernorts suchen. Man muss sein eigenes Fahrrad noch einmal erfinden! Das trägt nicht zu einer effizienten Arbeitsweise bei. Ich hätte mir auch mehr Beispiele zu Daten aus der Technik gewünscht!

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