Wir werden von Daten berschwemmt, von wissenschaftlichen Daten, medizinischen Daten, demografischen Daten, Finanzdaten und Marketingdaten. Die Menschen haben keine Zeit, sich mit diesen Daten zu befassen, und so geraten sie mit der Zeit in Vergessenheit - daher der Begriff "dunkle Daten". Die menschliche Aufmerksamkeit ist zu einer kostbaren Ressource geworden. Wir m ssen also Wege finden, um die Daten automatisch zu analysieren, automatisch zu klassifizieren, automatisch zusammenzufassen, automatisch Trends zu entdecken und zu charakterisieren und automatisch Anomalien zu erkennen. Dies ist einer der aktivsten und aufregendsten Bereiche in der Datenbankforschung. Forscher aus Bereichen wie Statistik, Visualisierung, k nstliche Intelligenz und maschinelles Lernen leisten einen Beitrag zu diesem Bereich der dunklen Daten. Die Breite des Feldes macht es schwierig, die au ergew hnlichen Fortschritte der letzten Jahrzehnte zu erfassen. Das Buch gibt eine kurze Einf hrung in die Konzepte von Dark Data, Big Data und Data Mining mit besonderem Schwerpunkt auf der Datenanalyse. Anschlie end werden die Konzepte und Techniken, die der Klassifizierung, Vorhersage, Assoziation und dem Clustering zugrunde liegen, Kapitel f r Kapitel vorgestellt.
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