Data Mining und Machine Learning Einstieg

Ziele

Dieses Seminar vermittelt einen Überblick über die Möglichkeiten und Einsatzgebiete von Data Mining und Machine Learning. Die Teilnehmer erlernen den Ablauf der Prozesse des Data Mining, welche Statistischen Modelle und Techniken im Data Mining angewandt werden, wie die Ergebnisse visualisiert werden können und welche Anwendungsfälle Data Mining und Machine Learning bieten.

Zielgruppe

Das Seminar wendet sich an Mitarbeiter aus den Bereichen Controlling, Revision oder aus den Bereichen Marketing und Vertrieb, die zusätzliche Erkenntnisse auf der Basis der Unternehmensdaten generieren möchten.

Voraussetzungen

keine

Agenda

Data Mining / Machine Learning Überblick

• Begrifflichkeiten
• Einsatzgebiete
• Vorstellung von Verfahren
• Zuordnung der Data Mining Algorithmen

Data Mining Prozesse

• Datenaufbereitung und Datenimport
• Datentransformation
• Prognosemodelle und Datenreduktion
• Vor- Klassifizierung von Daten

Data Mining Beispiele

• Segmentierung: Daten, Vorverarbeitung der Daten, Clusteranalyse, Bewertung und Eins der Ergebnisse
• Prognose: Sichten der Daten, Vorverarbeitung der Daten, Neuronales Backpropagation Netzwerk, Bewertung der Ergebnisse
• Überblick über Data Mining Lösungen

Data Mining Techniken

• Klassifikation: Entscheidungsbäume, Regel-Induktion, 
• Neuronale Netze, 
• Regression: Model Trees, Lineare Regression, 
• Clustering
• Evolutionäre Algorithmen

Visualisierungsmodelle im Data Mining

• Baumdiagramme
• Dreidimensionale Darstellung
• Hyperslice

Data Mining-Prozesse und Vorgehensmodell CRISP

Data Mining Anwendungen

• Klassifikationsverfahren und deren Einsatzgebiete
• Segmentierungsverfahren und  Einsatzgebiete
• Prognoseverfahren und Einsatzgebiet

Schulungsunterlagen