Dieses Buch bietet einen UEberblick uber Data-Mining-Methoden, die durch Software veranschaulicht werden. Beim Wissensmanagement geht es um die Anwendung von menschlichem Wissen (Erkenntnistheorie) mit den technologischen Fortschritten unserer heutigen Gesellschaft (Computersysteme) und Big Data, sowohl bei der Datenerfassung als auch bei der Datenanalyse. Es gibt drei Arten von Analyseinstrumenten. Die deskriptive Analyse konzentriert sich auf Berichte uber das, was passiert ist. Bei der pradiktiven Analyse werden statistische und/oder kunstliche Intelligenz eingesetzt, um Vorhersagen treffen zu koennen. Dazu gehoert auch die Modellierung von Klassifizierungen. Die diagnostische Analytik kann die Analyse von Sensoreingaben anwenden, um Kontrollsysteme automatisch zu steuern. Die praskriptive Analytik wendet quantitative Modelle an, um Systeme zu optimieren oder zumindest verbesserte Systeme zu identifizieren. Data Mining umfasst deskriptive und pradiktive Modellierung. Operations Research umfasst alle drei Bereiche. Dieses Buch konzentriert sich auf die deskriptive Analytik.
Das Buch versucht, einfache Erklarungen und Demonstrationen einiger deskriptiver Werkzeuge zu liefern. Es bietet Beispiele fur die Auswirkungen von Big Data und erweitert die Abdeckung von Assoziationsregeln und Clusteranalysen. Kapitel 1 gibt einen UEberblick im Kontext des Wissensmanagements. Kapitel 2 eroertert einige grundlegende Softwareunterstutzung fur die Datenvisualisierung. Kapitel 3 befasst sich mit den Grundlagen der Warenkorbanalyse, und Kapitel 4 demonstriert die RFM-Modellierung, ein grundlegendes Marketing-Data-Mining-Tool. Kapitel 5 demonstriert das Assoziationsregel-Mining. Kapitel 6 befasst sich eingehender mit der Clusteranalyse. Kapitel 7 befasst sich mit der Link-Analyse.
Die Modelle werden anhand geschaftsbezogener Daten demonstriert. Der Stil des Buches ist beschreibend und versucht zu erklaren, wie die Methoden funktionieren, mit einigen Zitaten, aber ohne tiefgehende wissenschaftliche Referenzen. Die Datensatze und die Software wurden so ausgewahlt, dass sie fur jeden Leser, der uber einen Computeranschluss verfugt, weithin verfugbar und zuganglich sind.
Das Buch versucht, einfache Erklarungen und Demonstrationen einiger deskriptiver Werkzeuge zu liefern. Es bietet Beispiele fur die Auswirkungen von Big Data und erweitert die Abdeckung von Assoziationsregeln und Clusteranalysen. Kapitel 1 gibt einen UEberblick im Kontext des Wissensmanagements. Kapitel 2 eroertert einige grundlegende Softwareunterstutzung fur die Datenvisualisierung. Kapitel 3 befasst sich mit den Grundlagen der Warenkorbanalyse, und Kapitel 4 demonstriert die RFM-Modellierung, ein grundlegendes Marketing-Data-Mining-Tool. Kapitel 5 demonstriert das Assoziationsregel-Mining. Kapitel 6 befasst sich eingehender mit der Clusteranalyse. Kapitel 7 befasst sich mit der Link-Analyse.
Die Modelle werden anhand geschaftsbezogener Daten demonstriert. Der Stil des Buches ist beschreibend und versucht zu erklaren, wie die Methoden funktionieren, mit einigen Zitaten, aber ohne tiefgehende wissenschaftliche Referenzen. Die Datensatze und die Software wurden so ausgewahlt, dass sie fur jeden Leser, der uber einen Computeranschluss verfugt, weithin verfugbar und zuganglich sind.
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