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Seminar SA4 - Data Mining: Verfahren und geschäftlicher Mehrwert

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Informationen über Seminar SA4 - Data Mining: Verfahren und geschäftlicher Mehrwert - Mit Anwesenheitspflicht - Troisdorf - Nordrhein-Westfalen

  • Ziele
    Data Mining Verfahren bieten die Möglichkeit, bisher nicht bekannte Muster und Erkenntnisse aus großen Datenmengen herauszufiltern. Mit dem so gewonnenen Wissen kann anschließend ein erheblicher geschäftlicher Nutzen realisiert werden. Lernen Sie anhand verschiedener Anwendungsbeispiele die zentralen Methoden und Werkzeuge des Data Mining kennen und gewinnen Sie einen Einblick in die Funktionsweise der Verfahren.
  • Anforderungen
    Aufgrund der Vermittlungsmethodik richtet sich das Seminar sowohl an mathematisch statistisch ausgebildete Teilnehmer wie auch an betriebliche Fachanwender.
  • Inhalt
    Verfahren und Vorgehensweisen bei Data Mining Analysen werden praxisorientiert vorgestellt.
    • Data Mining – Begriffseinordnung
    • Einführung in Methoden des Data Mining (Neuronale Netze, Entscheidungsbäume, Assoziationsanalyse, Regression, Sequenzanalyse)
    • Anwendungsbeispiele aus unterschiedlichen betrieblichen Bereichen
    • Live Demonstrationen beispielhafter Data Mining Werkzeuge
    Agenda

    9.00 – 9.15 Uhr: Begrüssungskaffee (optional)

    9.15 – 10.00 Uhr: Was ist Data Mining? Möglichkeiten und Grenzen von Data Mining Analysen

    • Begriffseinordnung, Abgrenzung zur traditionellen Statistik, Überschneidungspunkte mit Gebieten der Informatik und des maschinellen Lernens
    • Anwendungsbeispiele: Welcher geschäftliche Mehrwert ist in unterschiedlichen Bereichen realisierbar?
    • Einordnung im Data-Warehouse-Kontext
    10.00 – 10.30 Uhr: Kaffeepause

    10.30 – 11.30 Uhr: Data Mining Methologie – Konzepte für erfolgreiche Data Mining Anwendungen
    • Vorgehensweisen bei der Durchführung einer Data Mining Analyse
    • Erfolgsfaktoren, häufige Stolpersteine bei Data Mining Projekten und wie man sie vermeiden kann
    • Vorstellung der im weiteren Seminarverlauf betrachteten Fallstudien
    11.30 – 12.00 Uhr: Erstellung grundlegender Tabellen für effektive Data Mining Analysen
    • Bedeutung der Datenaufbereitung für die Analyse
    • Klassifizierung von Daten, ordinal – nominal – metrisch, Einflussvariablen, Zielvariablen, Sequenzvariablen, Kostenvariablen,....
    • Erstellung passender Analyse-Tabellen für die unterschiedlichen Verfahren
    12.00 – 13.00 Uhr: Überblick und Einordnung der wichtigsten Data Mining Methoden
    • Vorstellung unterschiedlicher Data Mining Arten, gerichtet – ungerichtet, deskriptiv – induktiv
    • Wann ist welche Methode anwendbar?
    • Welche Ergebnisse werden geliefert und wie können sie genutzt werden?
    13.00 – 14.30 Uhr: Mittagspause

    14.00 – 15.00 Uhr: Deskriptive Data Mining Methoden – Unbekannte Zusammenhänge in komplexen Datenstrukturen aufdecken
    • Vorstellung zentraler Verfahren: Assoziationsanalyse, Sequenzanalyse, Link Analyse, Cluster Analyse, Text-Mining, Self-Organizing Maps
    • Anwendungsbeispiele und Fallstudien
    15.00 – 15.30 Uhr: Kaffeepause

    15.30 – 16.30 Uhr: Induktive Data Mining Methoden – Klassifizierung und Vorhersage für hochdimensionale Daten
    • Vorstellung zentraler Verfahren: Regression, Entscheidungsbaum, Neuronales Netz, Memory Based Reasoning
    • Anwendungsbeispiele und Fallstudien
    16.30 – 17.30 Uhr: Erfolgsmessung im Data Mining
    • Bedeutung und Möglichkeiten, Bewertung von Modellen, Bewertung von Ergebnissen, statistische Kennzahlen und deren richtige Interpretation
    • Auswirkungen auf weitere Analysen, das "Closed Loop" Prinzip im Data Mining
    17.30 Uhr: Seminarende

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