Data Warehousing und Data Mining: Eine Einführung in by Markus Lusti

By Markus Lusti

Im Mittelpunkt dieses anwendungsbezogenen Lehrbuchs stehen Architekturen, Methoden und Werkzeuge entscheidungsunterst?tzender Systeme. Beispiele und Aufgaben erm?glichen die Entwicklung von Anwendungen mit der Demonstrationssoftware der CD ROM. Eine interaktive Foliensammlung veranschaulicht den Buchtext und verweist auf zus?tzliches Lernmaterial. Der erste Teil stellt mit der Nutzwertanalyse (AHP) und Was-Wenn-Analysen traditionelle entscheidungsunterst?tzende Ans?tze dar und f?hrt anhand regelbasierter Systeme in wissensbasierte Systeme ein. Der zweite und dritte Teil behandeln das Schwerpunktthema information Warehousing und info Mining. facts Warehousing und OLAP bereiten die Inhalte von Produktionsdatenbanken f?r Abfragen und Analysen durch Endbenutzer auf. Nach einem ?berblick ?ber die wichtigsten facts Mining-Verfahren konzentriert sich der dritte Teil auf zwei der verbreitesten Methoden, die Regelinduktion und neuronale Netze.

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Digitale Modulation: Grundlagen, Verfahren, Systeme

Die moderne Kommunikationstechnik basiert in den meisten Anwendungen auf digitalen Modulationsverfahren. Beispiele sind die Mobilkommunikation, aber auch die im Aufbau befindliche digitale Rundfunk- und Fernsehtechnik. Kenntnisse über digitale Modulationsverfahren sind heute unumgänglich, und sie werden inzwischen an allen Hochschulen im Bereich der Informationstechnik vermittelt.

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11 beschranktsieh auf die lokale Alternativenmatrix beziiglich des Kriteriums Sicherheit. 3. 12 aggregiertschliesslichdie lokalen Alternativenprioritaten mit Hilfe der Kriterienprioritaten zu globalen Alternativenprioritdten. Dazu wird jede lokale Alternativenprioritat mit der entsprechenden Kriteriumsprioritat gewichtet. 12 verwendeten genauerenZahlen der ersten Spalte. 12 lassen sich analog berechnen. 9: Die Spaltensumme der Paarvergle iche ist Basis der Normierung trr: - Konkurr. 42 Frequ. 17 Frequenz Miete Sichtbark.

3 stelltdie hierarchische BeziehungzwischenZiel, Kriterienund Alternativenals Baummit der Wurzel"Ziel", den Zwischenknoten "Kriterien" und den Blattem "Alternativen" dar. 1 das Ziel "optimaler Kioskstandort". Zu den Blattern gehort zum Beispiel die Alternative"Warenhaus". / Zielrelevanz jedes Kriteriums messen AHP bewertet zuerst jedes Kriterium k, nach seiner Bedeutung fiir die Zielerfiillung mit einem numeri schen Gewieht, der sogenannten Prioritat. / Kriteriumsrelevanzen jeder Alternative messen Naehdem jedem Kriterium eine Prioritat zugeordnet worden ist, misst AHP , wie gut jede Alternative jedes Kriterium erfiillt.

Seine Allgemeinheit steht allerdings oft im Gegensatz zur Operationalitat und Genauigkeit. Die lineareOptimierung (KapiteI3) ist zumBeispielwenigerallgemein, ihre Indikationund Ergebnisse sind aber wesentlich genauer. Man wird deshalbAHP vor allem dort einsetzen, wo sich keine genauereund besser automatisierbare Methodeanbietet. AHPeignetsichvor allem fiirschlechtquantifizierbare Probleme, derenDatenlage nur mehroderwenigersubjektiveVergleicheermoglicht. Die Synthese von Gewichten (Prioritaten) setzt allerdings voraus, dass sich die Entscheidungselemente (Ziele, Kriterien und Alternatiyen) -kardinal und unabhangig messen lassen.

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