Data Mining (Live Online Training)

• Data Mining - Bedeutung und Motivation:
  • Ziele, Einsatzgebiete, Problemkreise
  • Erhebung zur Beliebtheit und Motivation
  • Produktreife im Hypecycle
  Data Mining-Architekturen:
  • Ausgewählte Architekturen wichtiger Hersteller
  • Einbettung von Data Mining in DWH-Architekturen
  Data Mining-Prozess:
  • Der Data Mining-Prozess aus der Sicht einiger Hersteller
  • Der Data Mining-Prozess nach Fayyad - Problemspezifikation
  • Datenbeschaffung - Datenaufbereitung, Transformation, Lifting
  • Data Mining - Interpretation
  • Umsetzung
  Data Mining - Methoden und Technologien:
  • Statistik visuell aufbereitet, Regression, Histogramm, Korrelation, ABC-Analyse, Portfolio-Analyse
  • Memory based Reasoning, Induktion von Regeln, Warenkorbanalyse, Clustering, Entscheidungsbaum
  • Neuronale Netze
  • Evolutionäre Algorithmen
  Data Mining-Visualisierung:
  • Diagrammarten - 3-D-Darstellungen
  • Hyperslice, Prosection view, parallele Koordinaten
  • Tree Map
  Data Mining-Werkzeuge:
  • Ausgewählte Data Mining-Werkzeuge
  • Ausgewählte Eigenschaften einiger Produkte im Vergleich.
  Das Data Mining-Projekt:
  • Phasengliederung - Anforderungen und Fachkonzept
  • Kriterien zur Tool-Evaluation
  • Der Data Mining Prozess
  • Literaturdiskussion

Methode

Unsere praxiserfahrenen Trainer vermitteln Ihnen durch Vortrag, Diskussion, Gruppenarbeit und kleine Übungen die Inhalte des Seminars.