Data Mining

Data Mining für den Master - Studiengang Wirtschaftsinformatik

Vorlesung/Praktikum:

dienstags 13.30-16.45 Uhr

 

Inhalt

  • Einführung
  • Analyse eindimensionaler Merkmale
  • Analyse von Abhängigkeiten
  • Assoziationsanalyse
  • Clusteranalyse
  • Klassi…kation und Diskriminanzanalyse
  • Regressionsanalyse
  • Zeitreihenanalyse

 

Übungsaufgaben (PDF-Files)

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

Klaus Backhaus; Bernd Erichson, Sonja Gensler, Rolf Weiber, Thomas Weiber: Multivariate Analysemethoden, SpringerGabler 2021 (16. Auflage)

Thomas A. Runkler: Data Mining : Modelle und Algorithmen intelligenter Datenanalyse. 2., aktualisierte Au‡age. - Wiesbaden : Springer Vieweg, 2015

Jiawei Han; Micheline Kamber; Jian Pei: Data mining : concepts and techniques. Elsevier/Morgan Kaufmann, 2013

Christian Weiss: Datenanalyse und Modellierung mit STATISTICA, München u.a.: Oldenbourg 2007 speziell zum Statistik-Programm STATISTICA

Mündliche Prüfung

Die Termine der mündlichen Prüfungen werden individuell festgelegt. Die Studierenden tragen sich in eine Liste ein, die beim Dozenten vorliegt. Zur Vorbereitung der Prüfung ist ein Beleg anzufertigen, Hinweise dazu finden Sie

hier (PDF-File mit den Hinweisen)

Zwei Tage (48 Stunden) vor dem Prüfungstermin ist der Beleg in elektronischer Form an den Prüfer zu senden.

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