Data Mining

Data Mining

Die Vorlesung gibt einen Überblick über die Wissensgewinnung aus (strukturierten) Daten.

Dazu gehören unter anderem:

• Vorverabeitungstechniken
• OLAP-Analyse & Data-Warehousing
• Clustering
• Klassifikation
• Assoziationsregellernen
• Subgruppenentdeckung

Organisatorisches

• Zeit und Ort:
  Di, 12:00 - 14:00
  Informatik - Übungsraum II
• Erster Veranstaltungstag:
  16.04.2013
• Übungen:
  Do, 14:00 - 16:00
  Informatik - Übungsraum II
• WueCampus-Kurs:
  link

Literatur

• M. Ester und J. Sander: Knowledge Discovery in Databases: Springer-Verlag, 2000.
• U. M. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth and R. Uthurasamy: Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. Cambridge , London . MIT Press, 1996.
• CRoss Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)