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Predictive Analytics und Data Mining: Eine Einführung mit R de Marlis von der Hude

Predictive Analytics und Data Mining: Eine Einführung mit R

Autor Marlis von der Hude
de Limba Germană Paperback – 17 iul 2020
Dieses Buch bietet einen leicht verständlichen Einstieg in die Thematik des Data Minings und der Prädiktiven Analyseverfahren. Als Methodensammlung gedacht, bietet es zu jedem Verfahren zunächst eine kurze Darstellung der Theorie und erklärt die zum Verständnis notwendigen Formeln. Es folgt jeweils eine Illustration der Verfahren mit Hilfe von Beispielen, die mit dem Programmpaket R erarbeitet werden. 
Zum Abschluss wird eine einfache Möglichkeit präsentiert, mit der die Performancewerte verschiedener Verfahren mit statistischen Mitteln verglichen werden können. Zum Einsatz kommen hierbei geeignete Grafiken und Konfidenzintervalle.
Das Buch verzichtet nicht auf Theorie, es präsentiert jedoch so wenig Theorie wie möglich, aber so viel wie nötig und ist somit optimal für Studium und Selbststudium geeignet.
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Specificații

ISBN-13: 9783658301521
ISBN-10: 365830152X
Ilustrații: XI, 224 S. 118 Abb., 72 Abb. in Farbe.
Dimensiuni: 168 x 240 mm
Greutate: 0.41 kg
Ediția:1. Aufl. 2020
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Vieweg
Locul publicării:Wiesbaden, Germany

Cuprins

Deskriptive Verfahren.- Clusterverfahren.- Dimensionsreduktion.- Prädiktive Verfahren für Klassifikations- und Regressionsfragestellungen.- Empirischer Vergleich der Performance verschiedener Klassifikationsverfahren.

Notă biografică

Marlis von der Hude hat Mathematik mit dem Schwerpunkt Statistik an der Freien Universität Berlin studiert und anschließend an der Technischen Universität Berlin promoviert. Nach mehreren praktischen Tätigkeiten im Gesundheits- und Wirtschaftsbereich hat sie zuletzt viele Jahre im Fachbereich Informatik der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg gelehrt.

Textul de pe ultima copertă

Dieses Buch bietet einen leicht verständlichen Einstieg in die Thematik des Data Minings und der Prädiktiven Analyseverfahren. Als Methodensammlung gedacht, bietet es zu jedem Verfahren zunächst eine kurze Darstellung der Theorie und erklärt die zum Verständnis notwendigen Formeln. Es folgt jeweils eine Illustration der Verfahren mit Hilfe von Beispielen, die mit dem Programmpaket R erarbeitet werden. 
Zum Abschluss wird eine einfache Möglichkeit präsentiert, mit der die Performancewerte verschiedener Verfahren mit statistischen Mitteln verglichen werden können. Zum Einsatz kommen hierbei geeignete Grafiken und Konfidenzintervalle.
Das Buch verzichtet nicht auf Theorie, es präsentiert jedoch so wenig Theorie wie möglich, aber so viel wie nötig und ist somit optimal für Studium und Selbststudium geeignet.

Der Inhalt
  • Deskriptive Verfahren
  • Clusterverfahren
  • Dimensionsreduktion
  • Prädiktive Verfahren für Klassifikations- und Regressionsfragestellungen
  • Empirischer Vergleich der Performance verschiedener Klassifikationsverfahren 

Die Zielgruppe
  • Studierende der Wirtschaftsinformatik, Informatik und Ingenieurwissenschaften

Die Autorin
Marlis von der Hude hat Mathematik mit dem Schwerpunkt Statistik an der Freien Universität Berlin studiert und anschließend an der Technischen Universität Berlin promoviert. Nach mehreren praktischen Tätigkeiten im Gesundheits- und Wirtschaftsbereich hat sie zuletzt viele Jahre im Fachbereich Informatik der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg gelehrt.

Caracteristici

Mit vielen Beispielen in R Bietet einen leicht verständlichen Einstieg in Data Mining und Predictive Analytics So wenig Theorie wie möglich, so viel wie nötig