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Data Science für Unternehmen : Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden.

Author: Foster Provost; Tom Fawcett
Publisher: Frechen : MITP, 2017.
Series: Mitp Business.
Edition/Format:   eBook : Document : GermanView all editions and formats
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Genre/Form: Electronic books
Additional Physical Format: Print version:
Provost, Foster.
Data Science für Unternehmen : Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden.
Frechen : MITP, ©2017
Material Type: Document, Internet resource
Document Type: Internet Resource, Computer File
All Authors / Contributors: Foster Provost; Tom Fawcett
ISBN: 9783958455481 3958455484
OCLC Number: 1011238693
Notes: ""5.1 Verallgemeinerungsfähigkeit""
Description: 1 online resource (432 pages).
Contents: ""Cover""; ""Titel""; ""Impressum""; ""Inhaltsverzeichnis""; ""Einleitung""; ""Ã#x9C;ber die Autoren""; ""Kapitel 1: EinfÃơhrung: Datenanalytisches Denken""; ""1.1 AllgegenwÃÞrtige DatenerfassungsmÃœglichkeiten""; ""1.2 Beispiel: Hurrikan Frances""; ""1.3 Beispiel: Vorhersage der Kundenfluktuation""; ""1.4 Data Science, Engineering und datengestÃơtzte Entscheidungsfindung""; ""1.5 Datenverarbeitung und Â"Big DataÂ"""; ""1.6 Von Big Data 1.0 zu Big Data 2.0""; ""1.7 Daten und Data-Science-FÃÞhigkeiten als strategisches Gut""; ""1.8 Datenanalytische Denkweise""; ""1.9 Dieses Buch"" ""1.10 Data Mining und Data Science""""1.11 In der Chemie geht es nicht um Reagenzgläser: Data Science vs. die Aufgabe des Data Scientists""; ""1.12 Zusammenfassung""; ""Kapitel 2: Geschäftliche Aufgaben und Data-Science-Lösungen""; ""2.1 Von geschäftlichen Aufgaben zum Data-Mining- Verfahren""; ""2.2 Ã#x9C;berwachte vs. unüberwachte Verfahren""; ""2.3 Ergebnisse des Data Minings""; ""2.4 Der Data-Mining-Prozess""; ""2.4.1 Aufgabenverständnis""; ""2.4.2 Datenverständnis""; ""2.4.3 Datenaufbereitung""; ""2.4.4 Modellbildung""; ""2.4.5 Beurteilung""; ""2.4.6 Deployment"" ""2.5 Auswirkungen auf das Management des Data-Science-Teams""""2.6 Weitere Analyseverfahren und -Technologien""; ""2.6.1 Statistik""; ""2.6.2 Datenbankabfragen""; ""2.6.3 Data Warehouses""; ""2.6.4 Regressionsanalyse""; ""2.6.5 Machine Learning und Data Mining""; ""2.6.6 Geschäftliche Aufgaben durch diese Verfahren lösen""; ""2.7 Zusammenfassung""; ""Kapitel 3: Einführung in die Vorhersagemodellbildung: Von der Korrelation zur überwachten Segmentierung""; ""3.1 Modelle, Induktion und Vorhersage""; ""3.2 Ã#x9C;berwachte Segmentierung""; ""3.2.1 Auswahl informativer Merkmale"" ""3.2.2 Beispiel: Merkmalsauswahl anhand des Informationsgewinns""""3.2.3 Ã#x9C;berwachte Segmentierung mit Baumstrukturmodellen""; ""3.3 Segmentierungen visualisieren""; ""3.4 Bäume als Regelsätze""; ""3.5 Wahrscheinlichkeitsabschätzung""; ""3.6 Beispiel: Abwanderungsrate per Entscheidungsbaum ermitteln""; ""3.7 Zusammenfassung""; ""Kapitel 4: Ein Modell an Daten anpassen""; ""4.1 Klassifizierung via mathematischer Funktionen""; ""4.1.1 Lineare Diskriminanzfunktion""; ""4.1.2 Optimieren der Zielfunktion""; ""4.1.3 Beispiel: Extraktion einer linearen Diskriminanzfunktion aus Daten"" ""4.1.4 Lineare Diskriminanzfunktionen zur Beurteilung und zum Erstellen einer Rangfolge von Instanzen""""4.1.5 Support Vector Machines kompakt erklÃÞrt""; ""4.2 Regression via mathematischer Funktionen""; ""4.3 WahrscheinlichkeitsabschÃÞtzung der KlassenzugehÃœrigkeit und logistische Â"RegressionÂ"""; ""4.3.1 * Logistische Regression: Technische Details""; ""4.4 Beispiel: Logistische Regression vs. Entscheidungsbaumverfahren""; ""4.5 Nichtlineare Funktionen, Support Vector Machines und neuronale Netze""; ""4.6 Zusammenfassung""; ""Kapitel 5: Ã#x9C;beranpassung erkennen und vermeiden""
Series Title: Mitp Business.

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