"... 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.