Data Mining : Entwicklung und Einsatz robuster Verfahren fuer betriebswirtschaftliche Anwendungen

Die in Unternehmensdatenbanken gespeicherten Daten wachsen aufgrund moderner Datensammlungs- und Datenbereitstellungstechniken exponentiell an. Gleichzeitig steigt in einer immer komplexer werdenden Umwelt das Bedurfnis nach handlungsrelevantem Wissen. Die zwischen diesen beiden Bereichen immer noch sehr groe Lucke zu schlieen, haben sich die Autoren in dem Buch zum Ziel gesetzt. Dazu werden zwei sehr interessante, jedoch in der Praxis noch weitgehend unbekannte Methodengruppen, adaptive Regelsysteme (Neuro-Fuzzy Systeme) und graphentheoretische Modelle der Abhangigkeitsanalyse methodisch vertieft und in ein Standardprozemodell der Wissensentdeckung integriert. Die Leistungsfahigkeit der Vorgehensweisen wird an einer Reihe von Praxisanwendungen demonstriert.

Die in Unternehmensdatenbanken gespeicherten Daten wachsen aufgrund moderner Datensammlungs- und Datenbereitstellungstechniken exponentiell an. Gleichzeitig steigt in einer immer komplexer werdenden Umwelt das Bedürfnis nach handlungsrelevantem Wissen. Die zwischen diesen beiden Bereichen immer noch sehr große Lücke zu schließen, haben sich die Autoren in dem Buch zum Ziel gesetzt. Dazu werden zwei sehr interessante, jedoch in der Praxis noch weitgehend unbekannte Methodengruppen, adaptive Regelsysteme (Neuro-Fuzzy Systeme) und graphentheoretische Modelle der Abhängigkeitsanalyse methodisch vertieft und in ein Standardprozeßmodell der Wissensentdeckung integriert. Die Leistungsfähigkeit der Vorgehensweisen wird an einer Reihe von Praxisanwendungen demonstriert.