Data Mining in der Praxis
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Beschreibung
Data Mining ist ein Ansatz, automatisch in großen Datenbeständen interessante Auffälligkeiten zu finden. Seit Anfang der 90er Jahre wird dieser Ansatz in die Betriebswirtschaft hineingetragen, und es wurden bereits einige erfolgreiche Anwendungen umgesetzt. Die eingesetzten Methoden sind allerdings noch längst nicht ausgereift, und die Voraussetzungen für die Anwendung der Methoden sind häufig nicht vorhanden. Diese Arbeit versucht daher, eine Brücke zwischen der technisch orientierten Entwicklung von Methoden und den eigentlich interessierenden betriebswirtschaftlichen Fragestellungen zu schlagen. Es wird gezeigt, welchen Beschränkungen die vorhandenen Methoden unterliegen und welche Ergebnisse mit ihnen erzielt werden können. Darauf aufbauend wird ein Ansatz vorgestellt, mit dem der Einsatz von Data Mining erfolgreich gestaltet werden kann. von Küppers, Bertram
Produktdetails
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Über den Autor
- Klappenbroschur
- 320 Seiten
- Erschienen 2020
- De Gruyter Oldenbourg
- Gebundene Ausgabe
- 744 Seiten
- Erschienen 2012
- Morgan Kaufmann
- Hardcover
- 624 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- Hardcover
- 480 Seiten
- Erschienen 2014
- John Wiley & Sons Inc
- Gebunden
- 407 Seiten
- Erschienen 2022
- SAP PRESS
- Gebunden
- 375 Seiten
- Erschienen 2005
- Springer
- Gebunden
- 368 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- paperback
- 232 Seiten
- Erschienen 2020
- Routledge
- Hardcover -
- Erschienen 2015
- Springer Gabler
- perfect -
- -
- Kartoniert
- 247 Seiten
- Erschienen 2017
- Haufe
- Klappenbroschur
- 514 Seiten
- Erschienen 2016
- De Gruyter Oldenbourg
- Hardcover
- 208 Seiten
- Erschienen 2016
- Sage Publications, Inc
- Gebunden
- 611 Seiten
- Erschienen 2021
- SAP PRESS
- Gebunden
- 334 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- hardcover
- 304 Seiten
- Erschienen 1994
- John Wiley & Sons
- Hardcover
- 420 Seiten
- Erschienen 1971
- De Gruyter