Wie wird man Dataminer?
Data Miner haben Informatik, Mathematik oder Wirtschaftsinformatik studiert. Auch BWL-Absolventen mit einem Schwerpunkt in Informatik können im Data Mining einsteigen.
Was kann RapidMiner?
Die Plattform für Data Science & Machine Learning RapidMiner ist ein führendes Data Science und Analytics Tool auf Java-Basis mit grafischer Benutzeroberfläche. Der große Funktionsumfang von RapidMiner bietet Ihnen alle Möglichkeiten, um Ihre Daten auszuwerten und Vorhersagen zu treffen.
Was versteht man unter Big Data?
Der Begriff „Big Data“ bezeichnet die große Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten, die Unternehmen Tag für Tag überschwemmen.
Warum Crisp DM?
Ziel war es, eine einheitliche Methode für das zu dieser Zeit nicht eindeutig definierte Data Mining bereitzustellen und zu dokumentieren. An der Entwicklung von CRISP-DM waren namhafte Unternehmen und Institutionen wie NCR Dänemark, die Daimler-Benz AG, Integral Solutions Ltd (ISL), Teradata und OHRA beteiligt.
Was ist Data Mining in der Medizin?
In der Medizin kann Data Mining insbesondere dabei helfen, unstrukturierte Daten wie Bilder zu analysieren und dabei Muster zu erkennen. So haben Ärzte und Wissenschaftlicher die Möglichkeit, Krankheiten schneller oder mit einer höheren Genauigkeit zu identifizieren. Ein großes Themengebiet von Data Mining ist die Vorhersage von Maschinenausfällen.
Was ist das Ziel des Data Mining?
Ziel des Data Mining ist es, die gewonnenen Erkenntnisse zu verallgemeinern und so neues Wissen zu erzeugen. Mehr zur Data Mining Definition ist in unserem Glossar hinerlegt. Die Abgrenzung statistischer Auswertung zur Data Mining Definition ist in folgender Tabelle aufgelistet.
Was ist der Data-Mining-Prozess?
Der Data-Mining-Prozess [11] wiederum wird in die folgenden Schritte gegliedert: Fokussieren: die Datenerhebung und Selektion sowie das Bestimmen bereits vorhandenen Wissens, Datenverwaltung (File/ Datenbank), Vorverarbeitung: die Datenbereinigung, beispielsweise durch Entfernen oder Ergänzen von unvollständigen Datensätzen, Konsistenzprüfung,
Was ist Data Mining in der Logistik?
Ein großes Themengebiet von Data Mining ist die Vorhersage von Maschinenausfällen. Häufig wird hier auch von Predictive Maintenance gesprochen, was in Deutsch sowas wie „vorausschauende Wartung“ bedeutet. Auch in der Logistik kann Data Mining eingesetzt werden, um Geschäftsprozesse und Lieferketten zu optimieren.