Methoden und Verfahren des Data mining:
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Duisburg
1997
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Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 4
2 Data Warehouse und Data Mining 6
2.1 Data Warehouse 6
2.2 Potentiale eines Data Warehouse 7
2.3 Multidimensionale Datenanalyse 8
2.4 Data Mining 9
2.4.1 Data Mining Anwendungen 9
2.4.2 Data Mining Verfahren 10
3 Darstellung von Objekten 14
3.1 Merkmalstypen 15
3.2 Normierung und Standardisierung 15
3.2.1 Normierung 16
3.2.2 Standardisierung 17
3.3 Auswahl von Merkmalen 17
4 Beispiele 19
4.1 Unüberwachtes Lernen 19
4.2 Überwachtes Lernen 20
5 Data Mining durch Clusteranalyse 21
5.1 Hierarchische Clusterung 21
5.1.1 Voraussetzungen 21
5.1.2 Agglomerative Methoden 23
5.1.3 Divisive Methoden 24
5.1.4 Eigenschaften Hierarchischer Methoden 25
5.1.5 Beispiel 25
5.2 Partitionierende/Nichthierarchische Clusterung 29
5.2.1 Der A Means Algorithmus 29
5.2.2 Der FKM Algorithmus 31
5.2.3 Eigenschaften Partitionierender Methoden 33
5.2.4 Gütekriterien 33
5.2.5 Beispiel 34
6 Data Mining durch Statistik 37
6.1 Bayes Klassifikation 37
6.2 Bestimmung der bedingten Wahrscheinlichkeiten 38
6.2.1 Normalverteilung und Maximum Likelihood Schätzung 38
6.2.2 Supervised Bayes Learning 39
6.2.3 Approximation der Dichtefunktion 39
6.2.4 Stochastische Approximation 40
ISHALTSVERZEICHSIS 2
6.3 Eigenschaften und Probleme 41
6.4 Beispiel 42
7 Data Mining durch Induktives Lernen 46
7.1 Konzeptionelles Clustern 46
7.1.1 Erklärungen und Begriffe 46
7.1.2 Cluster/2 Algorithmus (Partitionierendes Modul) 48
7.1.3 Eigenschaften und Alternativen 49
7.1.4 Beispiel 51
7.2 Entscheidungsbäume und Entscheidungsregeln 54
7.2.1 ID3 Algorithmus 54
7.2.2 Eigenschaften 57
7.2.3 Erweiterung zum C4.5 Algorithmus 58
7.2.4 Beispiel 60
8 Data Mining durch Neuronale Netze 64
8.1 Multilayer Perceptron 64
8.1.1 Modell 64
8.1.2 Verallgemeinerte Delta Regel 66
8.1.3 Algorithmus 67
8.1.4 Eigenschaften, Probleme und Ergänzungen 69
8.1.5 Beispiel 70
8.2 Kohonen Algorithmus 73
8.2.1 Modell 73
8.2.2 Algorithmus 75
8.2.3 Fuzzy Kohonen Clusterung 76
8.2.4 Eigenschaften und Probleme 76
8.2.5 Beispiel 77
9 Anwendungen der Datenmustererkennung 82
9.1 Datenmustererkennung in der Betriebsergebnisrechnung 82
9.1.1 Problem 82
9.1.2 Durchführung der Mustererkennung 82
9.1.3 Ergebnisse 82
9.2 Analyse von Kassenbons und Kundenkarten 83
9.2.1 Problem 83
9.2.2 Durchführung 83
9.2.3 Ergebnisse 83
9.3 Fuzzy Clusteranalyse zur Kundensegmentierung in Banken 83
9.3.1 Problem 83
0.3.2 Durchführung der Segmentierung 84
9.3.3 Ergebnisse 85
9.3.4 Weitere Anwendungen 85
9.4 Eine Kombination von unüberwachtem und überwachtem Lernen 86
INHALTSVERZEICHNIS 3
9.4.1 Durchführung 86
9.4.2 Ergebnisse 87
9.5 Prognose von Aktienindizes 87
9.5.1 Problem 87
9.5.2 Durchführung 88
9.5.3 Ergebnis 88
9.5.4 Weitere Anwendungen 88
9.6 Bonitätseinstufung von Anleihen 88
9.6.1 Problem 88
9.6.2 Durchführung 89
10 Zusammenfassung und Ausblick 92
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