Data Mining mit SPSS Clementine (Zielsetzung, unterstützte Methoden, Anwendungsbeispiele)

Nonfiction, Computers, Advanced Computing, Computer Science
Cover of the book Data Mining mit SPSS Clementine (Zielsetzung, unterstützte Methoden, Anwendungsbeispiele) by Christian Fuchs, GRIN Verlag
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Author: Christian Fuchs ISBN: 9783638432382
Publisher: GRIN Verlag Publication: October 26, 2005
Imprint: GRIN Verlag Language: German
Author: Christian Fuchs
ISBN: 9783638432382
Publisher: GRIN Verlag
Publication: October 26, 2005
Imprint: GRIN Verlag
Language: German

Studienarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Bayerische Julius-Maximilians-Universität Würzburg (Lehrstuhl für BWL und Wirtschaftsinformatik), Veranstaltung: Hauptseminar Wirtschaftsinformatik, 17 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Für fast alle Entscheidungen in Unternehmen werden Daten benötigt. Information als Produktionsfaktor gewinnt heute immer mehr an Bedeutung. Während kleine Unternehmen oftmals noch überschaubare Datenbestände verwalten müssen, produzieren und sammeln große internationale Unternehmen mehr Daten innerhalb einer Woche, als ein Mensch in seinem Leben lesen könnte [ADRI96, S. 2]. Dieses Datenwachstum führt dazu, dass Unternehmen 'den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr sehen', da diese Datenmengen selbst für große Unternehmen ohne maschinelle Unterstützung einfach nicht mehr handhabbar sind. Immer mehr Daten bedeuten deswegen immer weniger Information. Aus diesem Grund dürfen Daten nicht nur gesammelt werden, sondern müssen konsistent und nutzbar aufbereitet werden. Hier spricht man vom so genannten 'data warehousing' [ADRI96, S. 2; BERR97, S. 3-4]. Data Warehouses sind integrierte Datenbestände, die eine Schicht zwischen den analytischen und operativen Informationssystemen eines Unternehmens bilden [MERT01, S. 131]. Um schließlich einen Nutzen aus diesen Daten generieren zu können müssen die Daten analysiert, verstanden und in entscheidungsunterstützende Informationen umgewandelt werden. Dies ist die Aufgabe von 'Data Mining' [BERR97, S. 3-4].

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Studienarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Bayerische Julius-Maximilians-Universität Würzburg (Lehrstuhl für BWL und Wirtschaftsinformatik), Veranstaltung: Hauptseminar Wirtschaftsinformatik, 17 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Für fast alle Entscheidungen in Unternehmen werden Daten benötigt. Information als Produktionsfaktor gewinnt heute immer mehr an Bedeutung. Während kleine Unternehmen oftmals noch überschaubare Datenbestände verwalten müssen, produzieren und sammeln große internationale Unternehmen mehr Daten innerhalb einer Woche, als ein Mensch in seinem Leben lesen könnte [ADRI96, S. 2]. Dieses Datenwachstum führt dazu, dass Unternehmen 'den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr sehen', da diese Datenmengen selbst für große Unternehmen ohne maschinelle Unterstützung einfach nicht mehr handhabbar sind. Immer mehr Daten bedeuten deswegen immer weniger Information. Aus diesem Grund dürfen Daten nicht nur gesammelt werden, sondern müssen konsistent und nutzbar aufbereitet werden. Hier spricht man vom so genannten 'data warehousing' [ADRI96, S. 2; BERR97, S. 3-4]. Data Warehouses sind integrierte Datenbestände, die eine Schicht zwischen den analytischen und operativen Informationssystemen eines Unternehmens bilden [MERT01, S. 131]. Um schließlich einen Nutzen aus diesen Daten generieren zu können müssen die Daten analysiert, verstanden und in entscheidungsunterstützende Informationen umgewandelt werden. Dies ist die Aufgabe von 'Data Mining' [BERR97, S. 3-4].

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