Grundlagen des Data Mining: Einführung in Methoden und Anwendungen

Seminarziel

Das Ziel dieses Seminars ist es, den Teilnehmern ein grundlegendes Verständnis und praktische Fähigkeiten im Bereich des Data Minings zu vermitteln. Die Teilnehmer sollen lernen, wie sie verschiedene Data Mining-Techniken anwenden, um komplexe Daten zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu extrahieren, die zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen beitragen können. Sie werden befähigt, Daten effektiv zu verarbeiten, Muster zu erkennen und präzise Vorhersagemodelle zu entwickeln.

Inhalt

• Was ist Data Mining?
  • Definition und Bedeutung von Data Mining : Ein Überblick über Data Mining und seine Rolle in der Entscheidungsfindung in Unternehmen.
  • Geschichte und Entwicklung : Entwicklungsgeschichte des Data Minings und seine Evolution von einfachen statistischen Methoden zu komplexen Algorithmen.
• Datenverständnis und Datenvorbereitung
  • Erkennen und Verstehen von Daten : Techniken zur Datenexploration und -visualisierung, um Muster und Trends zu erkennen.
  • Datenvorbereitung : Methoden zur Datenreinigung, -transformation und zur Behandlung fehlender Werte.
• Einführung in die Data Mining-Methoden
  • Klassifikation und Vorhersage : Grundlegende Techniken und Algorithmen zur Klassifikation und Vorhersage.
  • Clustering und Segmentierung : Anwendungen und Algorithmen zur Identifikation von Gruppen und Clustern in Daten.
• Assoziationsanalyse
  • Grundlagen der Assoziationsanalyse : Konzepte und Anwendungsbereiche der Assoziationsanalyse.
  • Regelgenerierung und Anwendungen : Techniken zur Erstellung von Assoziationsregeln und deren Nutzung in verschiedenen Geschäftsbereichen.
• Entscheidungsbäume und Regelbasierte Modelle
  • Erstellung von Entscheidungsbäumen : Methodik und Praxis der Erstellung von Entscheidungsbäumen.
  • Anwendung von Regelbasierten Modellen : Einsatzmöglichkeiten und Implementierung von regelbasierten Modellen in der Praxis.
• Neuronale Netzwerke und Deep Learning
  • Grundlagen von Neuronalen Netzwerken : Einführung in die Funktionsweise und Architektur.
  • Anwendungen von Deep Learning : Beispiele für die erfolgreiche Anwendung von Deep Learning in verschiedenen Branchen.
• Support Vector Machines und Ensemble Methoden
  • Einführung in Support Vector Machines : Konzepte und Anwendungen dieser leistungsfähigen Algorithmen.
  • Ensemble Methoden : Techniken wie Random Forests und Boosting zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit.
• Zeitreihenanalyse und Anomalieerkennung
  • Methoden der Zeitreihenanalyse : Werkzeuge und Techniken zur Analyse zeitbezogener Daten.
  • Anomalieerkennung : Identifikation ungewöhnlicher Muster und deren Bedeutung für das Business.
• Text Mining und Sentiment-Analyse
  • Grundlagen des Text Minings : Methoden zur Verarbeitung und Analyse von Textdaten.
  • Sentiment-Analyse : Techniken zur Bewertung von Meinungen und Stimmungen in Texten.