Praktische Einführung in Data Mining Methoden und Algorithmen - Seminare

Seminarziel

Dieses Seminar dient zur Einführung in die allgemeinen Methoden des Data Mining und ihrer Einsatzgebiete. Der Fokus liegt hierbei auf dem Vorgehensmodell und dem Kennenlernen typischer Algorithmen und deren Einsatzgebieten.

Anhand von Fallbeispielen auf Basis Microsoft SQL Server 2005 wird eine Brücke von der Theorie in die Praxis geschlagen und der Aufbau von Data Mining Modellen demonstriert. Dabei lernen Sie, wie Sie mit Hilfe der verschiedenen Komponenten des Microsoft SQL Server 2005 eine Lösung erstellen, die die Anforderungen an ein modernes Data Mining abdeckt.

Zielgruppe

BI-Entwickler, Vertriebs- und Marketingpersonal

Voraussetzungen

Grundkenntnisse im Bereich Datenbanken (Modellierung, Abfragen)

Inhalt

• Allgemeiner Überblick Data Mining
  
• Definition Data Mining und Abgrenzung zu OLAP und Statistik
  
• Typische Data Mining Fragestellungen
  
• Vorstellung CRISP-Vorgehensmodell
  
• Vorstellung der verschiedenen Data Mining Algorithmen
  
• Eigenschaften sowie Vor- und Nachteile der verschiedenen Algorithmen
  
• Spezifische Einsatzgebiete der Data Mining Algorithmen
  
• Data Mining Algorithmen des Microsoft SQL Server 2005
  
• Methoden und Vorgehensweise zum Aufbau von Trainingsdaten
  
• Data Mining Tools im Microsoft SQL Server 2005
  
• Microsoft SQL Server 2005 und Data Mining
  
• Tools im Microsoft SQL Server 2005 zur Modellierung der einzelnen Data Mining Schritte
  
• Fallbeispiel Datenbereinigung mit den Microsoft SQL Server Integration Services
  
• Aufbau einer Lösung zur Bereinigung von Daten die zur Analyse in Data Mining Modellen eingesetzt werden
  
• Data Mining Fallbeispiel im Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services
  
• Vorstellen der Methoden in den Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services
  
• Implementieren von Data Mining Strukturen und Modellen
  
• Testen und trainieren von Data Mining Modellen
  
• Anwendung von Data Mining Modellen
  
• Vergleich der Data Mining Modelle
  
• Auswertung von Data Mining Modellen
  
• Arbeiten mit der Abfragesprache DMX Ausblick: Integration von Data Mining in Anwendungen
  
• Data Mining Add-Ins für Excel 2007

Literatur

nach Absprache

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