Masterarbeit aus dem Jahr 2016 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,0, Otto-von-Guericke-Universit t Magdeburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Zentrum der vorliegenden Arbeit steht die Anreicherung von Wissen zur Durchf hrung eines Data Mining Projektes im produktionsnahen Umfeld, die Gliederung verschiedener Data Mining Verfahren und die prototypische Implementierung eines solchen Verfahrens auf eine Praxisanwendung in der Qualit tssicherung. Angelehnt an den Bergbau stellt Data Mining eine Methodik zum systematischen Gewinnen von Informationen aus gro en Datenbest nden dar. Ausgehend vom Durchsuchen einer Datenquelle, ber das Identifizieren und Selektieren von relevanten Informationen, hin zur Pr sentation und Ableitung von Handlungsempfehlungen vereint die Methodik einen holistischen Ansatz auf sich. Die Anwendung der Methodik im Produktionsbereich stellt noch eine Ausnahme dar. Wesentliche Gr nde hierf r sind der Mangel an praxisorientierten Theoriegrundlagen, die Herausforderung aus einer Vielzahl verschiedener Data Mining Verfahren ein geeignetes f r den Anwendungsfall zu finden und das Fehlen von praktischen Ans tzen zur Bearbeitung eines Data Mining Projektes.
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