Description
(Text)
Wissensentdeckung in Datenbanken zielt auf die Schließung der Lücke zwischen den oft umfangreichen Datenbeständen in Unternehmen, beispielsweise in Data Warehouses, und dem steigenden Bedürfnis nach handlungsrelevantem Wissen. Dazu wird auf verschiedene Data-Mining-Verfahren zurückgegriffen, zu denen auch die im Fokus dieses Buches stehenden adaptiven Regelsysteme, im engeren Neuro-Fuzzy Systeme, gehören. Diese sind in der Lage, in Datenbeständen autonom Wissensstrukturen in Form von Wenn-Dann-Regeln zu entdecken. Eingebunden in einen Standardprozeß der Wissensentdeckung, für den in dieser Arbeit ein Methodenbaukasten entwickelt wird, eignen sie sich zur Aufdeckung von für den Unternehmenserfolg relevanten Zusammenhängen. Dies wird für Praxisanwendungen aus unterschiedlichen Branchen gezeigt.
(Table of content)
Aus dem Inhalt: Data Mining für Klassifikationsaufgaben mittels adaptiver Regelsysteme - Vor- und nachgelagerte Schritte für Neuro-Fuzzy Systeme zur Wissensentdeckung in Datenbanken: Datenbankanbindung, Behandlung fehlender Werte, Dimensionalitätsreduktion, Regelnachbearbeitung, Einsatzbeispiele.
(Author portrait)
Der Autor: Thomas Wittmann wurde 1969 in Ingolstadt geboren. Er studierte Betriebswirtschaftslehre an der Katholischen Universität Eichstätt und schloß 1995 mit dem Grad des Diplomkaufmanns ab. Von 1996 bis 1999 arbeitete er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik an der Universität Jena, unter anderem im Projekt «Knowledge Discovery in Databases - Entwicklung robuster, kommerziell realisierbarer Verfahren». Promotion 1999 an der Universität Jena.
