Visual Data Mining: Techniques and Tools for Data Visualization and Mining: Amazon.de: Tom Soukup, Ian Davidson: Englische Bücher

Taschenbuch: 416 Seiten
Verlag: John Wiley & Sons; Auflage: 1. Auflage (24. Juni 2002)
Sprache: Englisch
ISBN-10: 0471149993
ISBN-13: 978-0471149996
Gr��e und/oder Gewicht: 2,3 x 1,9 x 0,3 cm
Amazon Bestseller-Rang: Nr. 764.127 in Englische Bücher (Siehe Top 100 in Englische Bücher)

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Kurzbeschreibung

Marketinganalysten verwenden Data Mining Techniken, um genauere Informationen über das Kaufverhalten ihrer Kunden zu gewinnen. Auf der Basis dieser Informationen lassen sich dann neue Marketingkampagnen und neue Produkte entwicklen. Traditionelle Data Mining Techniken jedoch generieren eine wahre Flut numerischer Daten, die die Datenauswertung schwierig macht. Deshalb wurden neue visuelle Mining Tools entwickelt, mit deren Hilfe die ermittelten Daten graphisch dargestellt werden und einfach abgelesen werden können. Visuelle Tools machen das Data Mining einem breiteren Anwenderkreis zugänglich, wodurch auch technisch weniger versierte Business Manager in der Lage sind, ihre Märkte zu analysieren und auf diese Weise fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
"Visual Data Mining" ist ein praktischer Leitfaden, der Finanz- und Marketinganalysten zeigt, wie man visuelle Data Mining Tools für Unternehmensanwendungen wirkungsvoll einsetzt. Zunächst geben die Autoren eine Einführung in die Grundlagen von Data Mining und Datenvisualisierung und beschreiben, welche Aufgaben mit diesen Tools und Techniken gelöst werden können, z.B. das Zuschneiden von Marketingaktivitäten auf spezifische Kundengruppen, Finanzanalyse, Ressourcenplanung und -allokation sowie Wettbewerbsanalysen. Dann zeigen sie Schritt für Schritt, wie man visuelle Data Mining Techniken implementiert und untergliedern diesen Prozess in zwei Phasen: die Datenvorbereitung und die Datenanalyse. Bei der Datenvorbereitung geht es um die Auswahl der geeigneten Datensätze, ihre Umwandlung in verwendbare Formate und ihre Überprüfung auf Richtigkeit und Fehlerfreiheit. Die Phase der Datenanalyse umfasst die Auswahl des richtigen Analysemodells für das jeweilige Projekt , modellbezogene Analyseverfahren und die Überprüfung und Aufbereitung der Ergebnisse für die Entscheidungsfindung. Mit einer Fülle von Fallstudien, die anschaulich demonstrieren, wie diese Techniken im einzelnen angewendet und zur Problemlösung eingesetzt werden.

Synopsis

Marketing analysts use data mining techniques to gain a reliable understanding of customer buying habits and then use that information to develop new marketing campaigns and products. Visual mining tools introduce a world of possibilities to a much broader and non-technical audience to help them solve common business problems. It explains how to select the appropriate data sets for analysis, transform the data sets into usable formats, and verify that the sets are error-free. It reviews how to choose the right model for the specific type of analysis project, how to analyze the model, and present the results for decision making. It shows how to solve numerous business problems by applying various tools and techniques. It includes a companion Web site that offers links to data visualization and visual data mining tools, and real-world success stories using visual data mining.

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Einleitungssatz
When you read a newspaper or magazine, or watch a news or weather program on TV, you see numerous data visualizations. Lesen Sie die erste Seite

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Amazon.com: 6 Rezensionen

4 von 4 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich

Very nice book ... 4. Juni 2002

Von "johnsmythe" - Ver�ffentlicht auf Amazon.com

Format:Taschenbuch

This is a nice book on the key steps of a data mining
project and the role visualization can play, though
it would be useful even if your project doesn't use
visualization.

The book is aimed squarely at the practioner and discusses
in depth each of eight steps in a typical data mining project
such as data transformation/sampling, building models and deploying models.

This book tells you how to *use* data mining and visualization
tools and would be a nice companion to a book on just the
data mining algorithms alone.

The detailed case study used to demonstrate each step is
a nice addition. However, the companion web-site is slow
to access.

3 von 3 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich

Find the Right Tool 5. Juni 2002

Von Ein Kunde - Ver�ffentlicht auf Amazon.com

I've been doing data mining for years, but have only recently begun working with a visual tool (better left unnamed), that I found frustrating to use. This book has been really helpful in giving me the lay of the land on visual mining techniques and tools, and insight into the right kind of tool for the work I do. Thanks for helping me get on the right track!

different type of data mining book 8. Juni 2002

Von "roberto_cascala" - Ver�ffentlicht auf Amazon.com

Most data mining books focus on the algorithms.

This book takes a different tack. It discusses
using the algorithms and visualization within a data mining
project. Alot of the book focuses on the "darker
side" of data mining: data preparation, model
performance and deploying your model once it is
built and tested. There are two chapters on
algorithms but they mainly focus on how to visualize
the model, its performance, expected vs actual
performance.

The book is well written and easy to follow. The
highly detailed retention case study is a nice addition.
One small critisim is that the authors get a little
to much on a soap box when discussing how to justify
to management a data mining project.

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