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Academics

Methods and Applications of Data Mining

Lecturer

Joachim Feist (LA)

Assistent

Frank M├╝ller

Email

frank.mueller@uni-konstanz.de

BSCW

Link

http://hci.uni-konstanz.de/archiv/miningws0203.html

Location

D247

Timeframe

Monday 16:00-18:00 (L)
Monday 18:00-20:00 (Ex.)

Description

Data Mining ist als Schlagwort in aller Munde. Die Unternehmen sammeln immer mehr Daten, aber aus diesen Daten mittels klassischer Methoden Nutzen zu ziehen, gelingt nicht. Data Mining hat den Anspruch, aus diesen grossen Datenmengen interessante Zusammenhaenge zu extrahieren. In der Praxis werden diese genutzt, um durch das gewonnene Wissen Wettbewerbsvorteile zu realisieren. Neben der Einfuehrung der wichtigsten Algorithmen zum Data Mining werden auch Besonderheiten beim praktischen Einsatz dieser Techniken vermittelt.

  • Einfuehrung: Definition und Abgrenzung
  • Data-Mining-Prozess
  • Problemdefinition
  • Datenaufbereitung
  • Interessantheitsma├č und Suchstrategie
  • Guetemasse, Bias und Varianzproblem
  • Data-Mining-Verfahren:
    • Clustering
    • Balck-Box-Klassifikationsverfahren
    • Entscheidungsbaeume
    • ILP
    • Discovery-Algorithmen
    • Assoziationsregeln
    • Sequenzen - Web Mining
    • Text Mining
  • Anwendungsfelder:
    • Typische Fahrzeugkonfigurationen
    • Kuendigungsanalyse
    • Mailscoring
    • Missbrauchsanalyse
    • Web Usage Mining
    • Web Content Mining
    • E-Mail Routing
  • Tools

Audience

Bachelor/Master

ECTS

6

Activityconfirmation

Klausur

Literature

Eibe, Frank/Witten Ian H.: Data Mining.Hanser Verlag, 2000
Berry, Michael/Linoff, Gordon: Mastering Data Mining. John Wiley & Sons, 1999