Modellierung - Data Mining
Details
| ID | 1252818 |
| Dauer | 2.0 Tage |
| Methoden | Vortrag mit Beispielen und Übungen. |
| Vorwissen | Allgemeine Kenntnisse der Mathematik |
| Zielgruppe | Datenanalysten |
Ziele
Data Mining verstehen
Verstehen Sie die Philosophie von Data Mining und den Data Mining-Kreislauf anhand der Software Weka
Assoziationsanalyse einsetzen
Führen Sie eine Warenkorbanalyse durch und erkennen Sie wesentliche Häufungen
Daten klassifizieren
Nutzen Sie Entscheidungsbäume, Naïve Bayes und Bayes Netze, um Gruppen zu klassifizieren
Daten mit komplexen Modellen segmentieren
Verwenden Sie Künstliche Neuronale Netze und Support Vector Machines, um Gruppen zu trennen
Cluster-Analyse für Segmentierung von Daten nutzen
Erkennen Sie Gemeinsamkeiten und Gruppen in Ihren Daten
Übersicht
Data Mining übertrifft einfache Analysetechniken an Wirkungsweise und Ergebnissen und bietet eine Methodik, die auf erweiterten statistischen und algorithmischen Konzepten des maschinellen Lernens beruht. Dieses Seminar macht Sie mit den Konzepten von Data Mining vertraut und hilft Ihnen bei der Entscheidung und Bewertung in Projekten, die Data Mining einführen helfen. Das Seminar zeigt Ihnen anhand von Theorie und Beispielen in einem Data Mining-Werkzeug nachvollzogen werden können, welche typischen Analyseverfahren zur Verfügung stehen und wie gängige Algorithmen in diesen Verfahren funktionieren. Es sind grundlegende Kenntnisse der Mathematik und Statistik notwendig, die bei Bedarf allerdings auch an den entsprechenden Stellen im Seminar noch einmal wiederholt werden können. Die Theorie wird anhand von Vorträgen und Diskussionen vermittelt und durch praktische Übungen mit dem Open Source-Werkzeug Weka der Universität Waikato ergänzt.
Termine
Zurzeit stehen keine offenen Termine zur Verfügung. Nutzen Sie alternativ die Inhouse‑Option.
Lernen Sie anhand maßgeschneiderter Beispiele und Inhalte – passgenau für Ihre Anforderungen.
Ihre Vorteile im Überblick
- Flexibles Wunschdatum
- Maßgeschneiderte Inhalte
- Intensiver Austausch
- Hoher Praxisbezug
Themen
- Data Mining-Ansatz und Philosophie verstehen
- Praktische Data Mining-Aufgaben mit der Weka-Software umsetzen
- Assoziationsanalyse für einfache Mustererkennung nutzen
- Daten klassifizieren mit Entscheidungsbäumen, Naïve Bayes und Bayes Netzen
- Daten klassifizieren mit Künstlichen Neuronalen Netzen und Support Vector Machines
- Cluster-Analyse für Segmentierung von Daten nutzen
Beschreibung
Informieren Sie sich in diesem Seminar, was Data Mining ist und wie Sie Fragen zu und über Ihre Daten mit Data Mining beantworten können. Nutzen Sie Data Mining im grafischen Open Source-Werkzeug Weka der Universität von Waikato, um Muster in Daten zu erkennen wie bspw. Gruppen, wichtige Variablen oder Zusammenhänge, die für Klassifikation und Vorhersage genutzt werden können.
Services
- Mittagessen / Catering
- Hilfe bei Hotel / Anreise
- Comelio-Zertifikat
- Flexibel: Bis einen Tag vorher kostenlos stornieren
Comelio Medien
Noch auf der Suche nach weiterführender Literatur? Entdecken Sie passende Fachbücher in unserem Katalog.
Inhalt
Data Mining-Grundlagen
Statistik, multivariate Statistik und Data Mining – Data Mining-Kreislauf - Daten-Vorverarbeitung: Beschreibende Datenaggregation, Datenbereinigung, Datenintegration und –transformation – Datenreduktion – Diskretisierung und Konzept-Hierarchien – Data Mining und Business Intelligence: Datenbanken, Data Warehouses und OLAP als Basis für Data Mining - Die Open Source-Software Weka als GUI für Data Mining verwenden
Data Mining mit der Assoziationsanalyse
Suchen von häufigen Kombinationen (Frequent Itemset Mining) – Apriori-Algorithmus - Assoziationsregeln und Assoziationsanalyse - Warenkorbanalyse
Data Mining mit Entscheidungsbäumen
Ableitung von Entscheidungsbäumen – Auswahl von Attributen – Beschneidung von Bäumen – Ableitung von Regeln - Gütemaße und Vergleich von Modellen
Data Mining mit Wahrscheinlichkeitstheorie
Wahrscheinlichkeitstheorie und Bayes Theorem –Naïve Bayes-Algorithmus – Bayes Netze
Fortgeschrittene Data Mining-Verfahren für Klassifikation
Künstliche neuronale Netze und der Backpropagation-Algorithmus - Support Vector Machines für linear und nicht-linear trennbare Daten – Klassifikation mit Assoziationsanalyse – Lazy und Eager Learners
Cluster-Analyse
Einführung in die Cluster Analyse – Ähnlichkeits- und Distanzmessung - Varianten und grundlegende Techniken – Partitionierende Methoden: k-Means-Verfahren - Hierarchische Methoden: agglomerative und divisive Verfahren – Weitere Verfahren: Dichte- und Grid-basierte Methoden
Dozent/in
Unser Statistik- und Data-Mining-Trainer Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken und als Business Intelligence-Berater. Zu seinen Kunden zählen Marktforschungsunternehmen oder Behörden wie der Deutsche Bundesrat sowie Abteilungen für die Qualitätssicherung und Prozessoptimierung.
Veröffentlichungen
- Grundlagen empirische Sozialforschung (Comelio Medien )
978-3-939701-23-1 - System und Systematik von Fragebögen (Comelio Medien )
978-3-939701-26-2 - Oracle SQL (Comelio Medien )
978-3-939701-41-5 - SQL Server 2012: Data Mining und multivariate Verfahren (Comelio Medien )
978-3-939701-85-9 - SQL und relationale Datenbanken (Comelio Medien )
978-3-939701-52-1