Data Mining für den Master - Studiengang Master Wirtschaftsinformatik
Vorlesung/Praktikum:
dienstags 13.30-16.45 Uhr
Inhalt
- Einführung
- Analyse eindimensionaler Merkmale
- Analyse von Abhängigkeiten
- Assoziationsanalyse
- Clusteranalyse
- Klassi kation und Diskriminanzanalyse
- Regressionsanalyse
- Zeitreihenanalyse
Übungsaufgaben (PDF-Files)
Literatur zur Lehrveranstaltung
Klaus Backhaus; Bernd Erichson, Sonja Gensler, Rolf Weiber, Thomas Weiber: Multivariate Analysemethoden, SpringerGabler 2021 (16. Auflage)
Thomas A. Runkler: Data Mining : Modelle und Algorithmen intelligenter Datenanalyse. 2., aktualisierte Auage. - Wiesbaden : Springer Vieweg, 2015
Jiawei Han; Micheline Kamber; Jian Pei: Data mining : concepts and techniques. Elsevier/Morgan Kaufmann, 2013
Christian Weiss: Datenanalyse und Modellierung mit STATISTICA, München u.a.: Oldenbourg 2007 speziell zum Statistik-Programm STATISTICA
Mündliche Prüfung
Die Termine der mündlichen Prüfungen werden individuell festgelegt. Die Studierenden tragen sich in eine Liste ein, die beim Dozenten vorliegt. Zur Vorbereitung der Prüfung ist ein Beleg anzufertigen, Hinweise dazu finden Sie
hier (PDF-File mit den Hinweisen)
Zwei Tage (48 Stunden) vor dem Prüfungstermin ist der Beleg in elektronischer Form an den Prüfer zu senden.