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Big Data. Praktische Durchfuhrung Eines Data-Mining-Prozesses Mit Dem Ziel Der Produktionsqualitatssteigerung (Paperback)
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Bester Preis: Fr. 48.89 (€ 49.99)¹ (vom 01.09.2017)Big Data. Praktische Durchführung eines Data-Mining-Prozesses mit dem Ziel der Produktionsqualitätssteigerung
ISBN: 9783668481732 bzw. 3668481733, in Deutsch, Grin Verlag, Taschenbuch, neu.
Von Händler/Antiquariat, buecher.de GmbH & Co. KG, [1].
Masterarbeit aus dem Jahr 2016 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,0, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Zentrum der vorliegenden Arbeit steht die Anreicherung von Wissen zur Durchführung eines Data Mining Projektes im produktionsnahen Umfeld, die Gliederung verschiedener Data Mining Verfahren und die prototypische Implementierung eines solchen Verfahrens auf eine Praxisanwendung in der Qualitätssicherung. Angelehnt an den Bergbau stellt Data Mining eine Methodik zum systematischen Gewinnen von Informationen aus grossen Datenbeständen dar. Ausgehend vom Durchsuchen einer Datenquelle, über das Identifizieren und Selektieren von relevanten Informationen, hin zur Präsentation und Ableitung von Handlungsempfehlungen vereint die Methodik einen holistischen Ansatz auf sich. Die Anwendung der Methodik im Produktionsbereich stellt noch eine Ausnahme dar. Wesentliche Gründe hierfür sind der Mangel an praxisorientierten Theoriegrundlagen, die Herausforderung aus einer Vielzahl verschiedener Data Mining Verfahren ein geeignetes für den Anwendungsfall zu finden und das Fehlen von praktischen Ansätzen zur Bearbeitung eines Data Mining Projektes. 2017. 168 S. 8 Farbabb. 210 mm Versandfertig in 3-5 Tagen, Softcover, Neuware, offene Rechnung (Vorkasse vorbehalten).
Big Data. Praktische Durchführung eines Data-Mining-Prozesses mit dem Ziel der Produktionsqualitätssteigerung (2017)
ISBN: 9783668481725 bzw. 3668481725, in Deutsch, GRIN, neu, E-Book.
Masterarbeit aus dem Jahr 2016 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,0, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Zentrum der vorliegenden Arbeit steht die Anreicherung von Wissen zur Durchführung eines Data Mining Projektes im produktionsnahen Umfeld, die Gliederung ... Masterarbeit aus dem Jahr 2016 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,0, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Zentrum der vorliegenden Arbeit steht die Anreicherung von Wissen zur Durchführung eines Data Mining Projektes im produktionsnahen Umfeld, die Gliederung verschiedener Data Mining Verfahren und die prototypische Implementierung eines solchen Verfahrens auf eine Praxisanwendung in der Qualitätssicherung. Angelehnt an den Bergbau stellt Data Mining eine Methodik zum systematischen Gewinnen von Informationen aus grossen Datenbeständen dar. Ausgehend vom Durchsuchen einer Datenquelle, über das Identifizieren und Selektieren von relevanten Informationen, hin zur Präsentation und Ableitung von Handlungsempfehlungen vereint die Methodik einen holistischen Ansatz auf sich. Die Anwendung der Methodik im Produktionsbereich stellt noch eine Ausnahme dar. Wesentliche Gründe hierfür sind der Mangel an praxisorientierten Theoriegrundlagen, die Herausforderung aus einer Vielzahl verschiedener Data Mining Verfahren ein geeignetes für den Anwendungsfall zu finden und das Fehlen von praktischen Ansätzen zur Bearbeitung eines Data Mining Projektes. 11.07.2017, PDF.
Big Data. Praktische Durchführung eines Data-Mining-Prozesses mit dem Ziel der Produktionsqualitätssteigerung (2017)
ISBN: 9783668481725 bzw. 3668481725, in Deutsch, GRIN, neu, E-Book.
Masterarbeit aus dem Jahr 2016 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,0, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Zentrum der vorliegenden Arbeit steht die Anreicherung von Wissen zur Durchführung eines Data Mining Projektes im produktionsnahen Umfeld, die Gliederung ... Masterarbeit aus dem Jahr 2016 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,0, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Zentrum der vorliegenden Arbeit steht die Anreicherung von Wissen zur Durchführung eines Data Mining Projektes im produktionsnahen Umfeld, die Gliederung verschiedener Data Mining Verfahren und die prototypische Implementierung eines solchen Verfahrens auf eine Praxisanwendung in der Qualitätssicherung. Angelehnt an den Bergbau stellt Data Mining eine Methodik zum systematischen Gewinnen von Informationen aus grossen Datenbeständen dar. Ausgehend vom Durchsuchen einer Datenquelle, über das Identifizieren und Selektieren von relevanten Informationen, hin zur Präsentation und Ableitung von Handlungsempfehlungen vereint die Methodik einen holistischen Ansatz auf sich. Die Anwendung der Methodik im Produktionsbereich stellt noch eine Ausnahme dar. Wesentliche Gründe hierfür sind der Mangel an praxisorientierten Theoriegrundlagen, die Herausforderung aus einer Vielzahl verschiedener Data Mining Verfahren ein geeignetes für den Anwendungsfall zu finden und das Fehlen von praktischen Ansätzen zur Bearbeitung eines Data Mining Projektes. PDF, 11.07.2017.
Big Data. Praktische Durchfuhrung Eines Data-Mining-Prozesses Mit Dem Ziel Der Produktionsqualitatssteigerung (Paperback) (2017)
ISBN: 9783668481732 bzw. 3668481733, in Deutsch, GRIN Verlag, Taschenbuch, neu, Nachdruck.
Language: German . Brand New Book ***** Print on Demand *****.Masterarbeit aus dem Jahr 2016 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,0, Otto-von-Guericke-Universitat Magdeburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Zentrum der vorliegenden Arbeit steht die Anreicherung von Wissen zur Durchfuhrung eines Data Mining Projektes im produktionsnahen Umfeld, die Gliederung verschiedener Data Mining Verfahren und die prototypische Implementierung eines solchen Verfahrens auf eine Praxisanwendung in der Qualitatssicherung. Angelehnt an den Bergbau stellt Data Mining eine Methodik zum systematischen Gewinnen von Informationen aus groen Datenbestanden dar. Ausgehend vom Durchsuchen einer Datenquelle, uber das Identifizieren und Selektieren von relevanten Informationen, hin zur Prasentation und Ableitung von Handlungsempfehlungen vereint die Methodik einen holistischen Ansatz auf sich. Die Anwendung der Methodik im Produktionsbereich stellt noch eine Ausnahme dar. Wesentliche Grunde hierfur sind der Mangel an praxisorientierten Theoriegrundlagen, die Herausforderung aus einer Vielzahl verschiedener Data Mining Verfahren ein geeignetes fur den Anwendungsfall zu finden und das Fehlen von praktischen Ansatzen zur Bearbeitung eines Data Mining Projektes.
Big Data. Praktische Durchführung eines Data-Mining-Prozesses mit dem Ziel der Produktionsqualit?tssteigerung (2016)
ISBN: 9783668481725 bzw. 3668481725, in Deutsch, GRIN Verlag, neu, E-Book, elektronischer Download.
Big Data. Praktische Durchführung eines Data-Mining-Prozesses mit dem Ziel der Produktionsqualit?tssteigerung: Masterarbeit aus dem Jahr 2016 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,0, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Zentrum der vorliegenden Arbeit steht die Anreicherung von Wissen zur Durchführung eines Data Mining Projektes im produktionsnahen Umfeld, die Gliederung ... Ebook.
Big Data. Praktische Durchführung eines Data Mining Prozesses mit dem Ziel der Produktionsqualitätssteigerung
ISBN: 9783668481725 bzw. 3668481725, in Deutsch, GRIN Verlag, neu, E-Book, elektronischer Download.
Masterarbeit aus dem Jahr 2016 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,0, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Zentrum der vorliegenden Arbeit steht die Anreicherung von Wissen zur Durchführung eines Data Mining Projektes im produktionsnahen Umfeld, die Gliederung verschiedener Data Mining Verfahren und die prototypische Implementierung eines solchen Verfahrens auf eine Praxisanwendung in der Qualitätssicherung. Angelehnt an den Bergbau stellt Data Mining eine Methodik zum systematischen Gewinnen von Informationen aus grossen Datenbeständen dar. Ausgehend vom Durchsuchen einer Datenquelle, über das Identifizieren und Selektieren von relevanten Informationen, hin zur Präsentation und Ableitung von Handlungsempfehlungen vereint die Methodik einen holistischen Ansatz auf sich. Die Anwendung der Methodik im Produktionsbereich stellt noch eine Ausnahme dar. Wesentliche Gründe hierfür sind der Mangel an praxisorientierten Theoriegrundlagen, die Herausforderung aus einer Vielzahl verschiedener Data Mining Verfahren ein geeignetes für den Anwendungsfall zu finden und das Fehlen von praktischen Ansätzen zur Bearbeitung eines Data Mining Projektes.
Big Data. Praktische Durchführung eines Data-Mining-Prozesses mit dem Ziel der Produktionsqualitätssteigerung
ISBN: 9783668481725 bzw. 3668481725, in Deutsch, GRIN Verlag, neu.
Big Data. Praktische Durchführung eines Data-Mining-Prozesses mit dem Ziel der Produktionsqualitätssteigerung: Masterarbeit aus dem Jahr 2016 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,0, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Zentrum der vorliegenden Arbeit steht die Anreicherung von Wissen zur Durchführung eines Data Mining Projektes im produktionsnahen Umfeld, die Gliederung ... Ebook.
Big Data. Praktische Durchführung eines Data-Mining-Prozesses mit dem Ziel der Produktionsqualitätssteigerung
ISBN: 9783668481725 bzw. 3668481725, in Deutsch, GRIN Verlag, Taschenbuch, neu.
Big Data. Praktische Durchführung eines Data-Mining-Prozesses mit dem Ziel der Produktionsqualitätssteigerung
ISBN: 9783668481732 bzw. 3668481733, in Deutsch, GRIN Verlag GmbH, Taschenbuch, neu.
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Big Data. Praktische Durchführung eines Data-Mining-Prozesses mit dem Ziel der Produktionsqualitätssteigerung (2017)
ISBN: 9783668481732 bzw. 3668481733, in Deutsch, 168 Seiten, Grin Verlag, Taschenbuch, neu.
Von Händler/Antiquariat, averdo24.
Taschenbuch, Label: Grin Verlag, Grin Verlag, Produktgruppe: Book, Publiziert: 2017-07-28, Studio: Grin Verlag.