Data Mining

"... Dem Herausgeber ist es gelungen, ein interessantes und informatives Sammelwerk zum Thema Data Mining zusammenzustellen, das Wissenschaftlern und wissenschaftlich interessierten Praktikern empfohlen werden kann."Wirtschaftsinformatik, Jg. 41, Heft 1, 1999

• Wissensentdeckung in Datenbanken und Data Mining: Ein Überblick.- Die Rolle der Informationsverwaltung im KDD-Prozeß.- Benutzerunterstützung für Wissensentdeckung in Datenbanken.- Attributauswahlmaße für die Induktion von Entscheidungsbäumen: Ein überblick.- Skalierung als alternative Datentransformation und deren Auswirkungen auf die Leistungsfähigkeit von Supervised Learning Algorithmen.- Datensegmentierung mittels Clusteranalyse.- Adaptive Verfahren der Clusteranalyse und der multidimensionalen Skalierung für die Analyse und Visualisierung hochdimensionaler Datenmengen.- Kausale Interpretation von Graphen.- Datenbasierte Verhaltensanalyse mit Fuzzy Graphen.- IPF für bedingte Wahrscheinlichkeiten: Lernen in Probabilistischen Netzwerken.- Wissensentdeckung in relationalen Datenbanken: Eine Herausforderung für das maschinelle Lernen.- Konfidenzintervalle für den Value-at-Risk.- Ist ein fairer Vergleich von Data Mining Algorithmen möglich?.- Zur Interessantheit bei der Entdeckung von Wissen in Datenbanken.- Modellselektion für Neuronale Netzwerke.- Die statistische Verteilung der Gewichte von neuronalen Netzen bei finit en Datenmengen.- Entwicklung eines Bonitätsindexes auf der Basis von Wirtschaftsauskünften der Vereine Creditreform mit Künstlichen Neuronalen Netzen.- Multi Task Learning zur Prognose von Aktienkursen unter Berücksichtigung der Integration von Finanzmarktdaten.- Neuronale Kointegration — Ein Anwendungsbeispiel zur Wechselkursprognose.- Risikomessung mit Shortfall-Maßen.- Autorenverzeichnis.