2015 veröffentlichte IBM eine Überarbeitung und Erweiterung von CRISP-DM (CRoss-Industry Standard Process for Data Mining). Der neue Standard nennt sich ASUM-DM, in Langform: Analytics Solutions Unified Method for Data Mining/Predictive Analytics. ASUM-DM: Versionen und Ziele Von ASUM-DM gibt es zwei Versionen: eine freie, im Internet erhältliche, sowie eine proprietäre, die für den IBM-internen Gebrauch vorgesehen ist. Aufgabe und Ziel … „ASUM-DM: Ein Standard-Prozessmodell für Data Mining und Predictive Analytics“ weiterlesen
Monat: Oktober 2019
Data Mining mit R: Zusammenhänge erkennen, Zielgruppen finden
Beim Data Mining geht es darum, Erkenntnisse aus vorhandenen Daten zu gewinnen – im Gegensatz zum Machine Learning, das darauf abzielt, zuvor traininerte Modelle auf neue Daten anzuwenden. TL; DR: Kurze Zusammenfassung Entscheidungsbäume sind ein mächtiges Werkzeug für Data Mining-Aufgaben. Sind sind in R leicht zu erstellen und besonders gut präsentierbar, wenn sie in interaktiven … „Data Mining mit R: Zusammenhänge erkennen, Zielgruppen finden“ weiterlesen