Data Mining and Analysis

Fundamental Concepts and Algorithms

Author: Mohammed J. Zaki,Wagner Meira, Jr

Publisher: Cambridge University Press

ISBN: 0521766338

Category: Computers

Page: 562

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A comprehensive overview of data mining from an algorithmic perspective, integrating related concepts from machine learning and statistics.

Data mining

praktische Werkzeuge und Techniken für das maschinelle Lernen

Author: Ian H. Witten,Eibe Frank

Publisher: N.A

ISBN: 9783446215337

Category:

Page: 386

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Statistik-Workshop für Programmierer

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993436

Category: Computers

Page: 160

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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Python kurz & gut

Author: Mark Lutz

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3955617718

Category: Computers

Page: 280

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Die objektorientierte Sprache Python eignet sich hervorragend zum Schreiben von Skripten, Programmen und Prototypen. Sie ist frei verfügbar, leicht zu lernen und zwischen allen wichtigen Plattformen portabel, einschließlich Linux, Unix, Windows und Mac OS. Damit Sie im Programmieralltag immer den Überblick behalten, sind die verschiedenen Sprachmerkmale und Elemente in Python – kurz & gut übersichtlich zusammengestellt. Für Auflage 5 wurde die Referenz komplett überarbeitet, erweitert und auf den neuesten Stand gebracht, so dass sie die beiden aktuellen Versionen 2.7 und 3.4 berücksichtigt. Python – kurz & gut behandelt unter anderem: Eingebaute Typen wie Zahlen, Listen, Dictionarys u.v.a.; nweisungen und Syntax für Entwicklung und Ausführung von Objekten; Die objektorientierten Entwicklungstools in Python; Eingebaute Funktionen, Ausnahmen und Attribute; pezielle Methoden zur Operatorenüberladung; Weithin benutzte Standardbibliotheksmodule und Erweiterungen; Kommandozeilenoptionen und Entwicklungswerkzeuge. Mark Lutz stieg 1992 in die Python-Szene ein und ist seitdem als aktiver Pythonista bekannt. Er gibt Kurse, hat zahlreiche Bücher geschrieben und mehrere Python-Systeme programmiert.

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

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Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Data Science für Dummies

Author: Lillian Pierson

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 352780675X

Category: Mathematics

Page: 382

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Daten, Daten, Daten? Sie haben schon Kenntnisse in Excel und Statistik, wissen aber noch nicht, wie all die Datensätze helfen sollen, bessere Entscheidungen zu treffen? Von Lillian Pierson bekommen Sie das dafür notwendige Handwerkszeug: Bauen Sie Ihre Kenntnisse in Statistik, Programmierung und Visualisierung aus. Nutzen Sie Python, R, SQL, Excel und KNIME. Zahlreiche Beispiele veranschaulichen die vorgestellten Methoden und Techniken. So können Sie die Erkenntnisse dieses Buches auf Ihre Daten übertragen und aus deren Analyse unmittelbare Schlüsse und Konsequenzen ziehen.

Data Science mit Python

Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn

Author: Jake VanderPlas

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3958456979

Category: Computers

Page: 552

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Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: ● IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen ● NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python ● Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten ● Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts

Software Engineering and Algorithms in Intelligent Systems

Proceedings of 7th Computer Science On-line Conference 2018

Author: Radek Silhavy

Publisher: Springer

ISBN: 3319911864

Category: Computers

Page: 486

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This book presents new software engineering approaches and methods, discussing real-world problems and exploratory research that describes novel approaches, modern design techniques, hybrid algorithms and empirical methods. This book constitutes part of the refereed proceedings of the Software Engineering and Algorithms in Intelligent Systems Section of the 7th Computer Science On-line Conference 2018 (CSOC 2018), held in April 2018.

Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition

13th International Conference, MLDM 2017, New York, NY, USA, July 15-20, 2017, Proceedings

Author: Petra Perner

Publisher: Springer

ISBN: 3319624164

Category: Computers

Page: 452

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This book constitutes the refereed proceedings of the 13th International Conference on Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, MLDM 2017, held in New York, NY, USA in July/August 2017.The 31 full papers presented in this book were carefully reviewed and selected from 150 submissions. The topics range from theoretical topics for classification, clustering, association rule and pattern mining to specific data mining methods for the different multi-media data types such as image mining, text mining, video mining, and Web mining.

Neuronale Netze selbst programmieren

Ein verständlicher Einstieg mit Python

Author: Tariq Rashid

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960101031

Category: Computers

Page: 232

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Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.

Data Mining Technique: Fundamental Concept and Statistical Analysis

Author: Dr. Sagar S. Jambhorkar & Mr. Vijay S. Jondhale

Publisher: Horizon Books ( A Division of Ignited Minds Edutech P Ltd)

ISBN: 9384044962

Category:

Page: 119

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Data Mining and Data Warehousing is the recent trend in IT field but still it is widely used in various areas. This book introduces basic as well as advanced techniques of data mining & brief information about data warehousing. The book also contains some advanced software tools which are really helpful for students. In this book I tried to explain all the techniques and concepts of the data mining & data warehousing, in very simplified & descriptive way which can help to the student for there examination preparation as well as technical improvement.

Einführung in SQL

Author: Alan Beaulieu

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897219387

Category: Computers

Page: 353

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SQL kann Spaß machen! Es ist ein erhebendes Gefühl, eine verworrene Datenmanipulation oder einen komplizierten Report mit einer einzigen Anweisung zu bewältigen und so einen Haufen Arbeit vom Tisch zu bekommen. Einführung in SQL bietet einen frischen Blick auf die Sprache, deren Grundlagen jeder Entwickler beherrschen muss. Die aktualisierte 2. Auflage deckt die Versionen MySQL 6.0, Oracle 11g und Microsoft SQL Server 2008 ab. Außerdem enthält sie neue Kapitel zu Views und Metadaten. SQL-Basics - in null Komma nichts durchstarten: Mit diesem leicht verständlichen Tutorial können Sie SQL systematisch und gründlich lernen, ohne sich zu langweilen. Es führt Sie rasch durch die Basics der Sprache und vermittelt darüber hinaus eine Reihe von häufig genutzten fortgeschrittenen Features. Mehr aus SQL-Befehlen herausholen: Alan Beaulieu will mehr vermitteln als die simple Anwendung von SQL-Befehlen: Er legt Wert auf ein tiefes Verständnis der SQL-Features und behandelt daher auch den Umgang mit Mengen, Abfragen innerhalb von Abfragen oder die überaus nützlichen eingebauten Funktionen von SQL. Die MySQL-Beispieldatenbank: Es gibt zwar viele Datenbankprodukte auf dem Markt, aber welches wäre zum Erlernen von SQL besser geeignet als MySQL, das weit verbreitete relationale Datenbanksystem? Der Autor hilft Ihnen, eine MySQL-Datenbank anzulegen, und nutzt diese für die Beispiele in diesem Buch. Übungen mit Lösungen: Zu jedem Thema finden Sie im Buch gut durchdachte Übungen mit Lösungen. So ist sichergestellt, dass Sie schnell Erfolgserlebnisse haben und das Gelernte auch praktisch umsetzen können.

Introduction to Data Mining

Author: Pang-Ning Tan,Michael Steinbach,Anuj Karpatne,Vipin Kumar

Publisher: Addison-Wesley

ISBN: 9780133128901

Category: Computers

Page: 864

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Introducing the fundamental concepts and algorithms of data mining Introduction to Data Mining, 2nd Edition , gives a comprehensive overview of the background and general themes of data mining and is designed to be useful to students, instructors, researchers, and professionals. Presented in a clear and accessible way, the book outlines fundamental concepts and algorithms for each topic, thus providing the reader with the necessary background for the application of data mining to real problems. The text helps readers understand the nuances of the subject, and includes important sections on classification, association analysis, and cluster analysis. This edition improves on the first iteration of the book, published over a decade ago, by addressing the significant changes in the industry as a result of advanced technology and data growth.

Programmieren lernen mit Python

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3955618072

Category: Computers

Page: 320

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Python ist eine moderne, interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache, vielseitig einsetzbar und sehr beliebt. Mit mathematischen Vorkenntnissen ist Python leicht erlernbar und daher die ideale Sprache für den Einstieg in die Welt des Programmierens. Das Buch führt Sie Schritt für Schritt durch die Sprache, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zum objektorientierten Design. Zur aktualisierten Auflage Diese Auflage behandelt Python 3, geht dabei aber auch auf Unterschiede zu Python 2 ein. Außerdem wurde das Buch um die Themen Unicode, List und Dictionary Comprehensions, den Mengen-Typ Set, die String-Format-Methode und print als Funktion ergänzt. Jenseits reiner Theorie Jedes Kapitel enthält passende Übungen und Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren und festigen können. Auf diese Weise können Sie das Gelernte direkt anwenden und die jeweiligen Programmierkonzepte nachvollziehen. Lernen Sie Debugging-Techniken kennen Am Ende jedes Kapitels finden Sie einen Abschnitt zum Thema Debugging, der Techniken zum Aufspüren und Vermeiden von Bugs sowie Warnungen vor entsprechenden Stolpersteinen in Python enthält.

Data Mining

Author: Jürgen Cleve,Uwe Lämmel

Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG

ISBN: 3110456907

Category: Computers

Page: 328

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Modern databases contain vast quantities of undiscovered knowledge that cannot be exploited without the proper tools. Data mining and algorithms allow us to discover previously unknown interconnections. This textbook covers the material of a one-semester university course and is designed as a classic textbook. It offers summaries, numerous examples, and practice exercises.

Contrast Data Mining

Concepts, Algorithms, and Applications

Author: Guozhu Dong,James Bailey

Publisher: CRC Press

ISBN: 1439854335

Category: Business & Economics

Page: 434

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A Fruitful Field for Researching Data Mining Methodology and for Solving Real-Life Problems Contrast Data Mining: Concepts, Algorithms, and Applications collects recent results from this specialized area of data mining that have previously been scattered in the literature, making them more accessible to researchers and developers in data mining and other fields. The book not only presents concepts and techniques for contrast data mining, but also explores the use of contrast mining to solve challenging problems in various scientific, medical, and business domains. Learn from Real Case Studies of Contrast Mining Applications In this volume, researchers from around the world specializing in architecture engineering, bioinformatics, computer science, medicine, and systems engineering focus on the mining and use of contrast patterns. They demonstrate many useful and powerful capabilities of a variety of contrast mining techniques and algorithms, including tree-based structures, zero-suppressed binary decision diagrams, data cube representations, and clustering algorithms. They also examine how contrast mining is used in leukemia characterization, discriminative gene transfer and microarray analysis, computational toxicology, spatial and image data classification, voting analysis, heart disease prediction, crime analysis, understanding customer behavior, genetic algorithms, and network security.

Data Mining

Modelle und Algorithmen intelligenter Datenanalyse

Author: Thomas A. Runkler

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3834821713

Category: Computers

Page: 145

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Dieses Lehrbuch behandelt die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von „Wissen“ aus numerischen und nicht-numerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft. Der Autor vermittelt einen kompakten und zugleich fundierten Überblick über die verschiedenen Methoden sowie deren Zielsetzungen und Eigenschaften. Dadurch werden Leser befähigt, Data Mining eigenständig anzuwenden.

Algorithmen für Dummies

Author: John Paul Mueller,Luca Massaron

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527809775

Category: Computers

Page: 320

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Wir leben in einer algorithmenbestimmten Welt. Deshalb lohnt es sich zu verstehen, wie Algorithmen arbeiten. Das Buch präsentiert die wichtigsten Anwendungsgebiete für Algorithmen: Optimierung, Sortiervorgänge, Graphentheorie, Textanalyse, Hashfunktionen. Zu jedem Algorithmus werden jeweils Hintergrundwissen und praktische Grundlagen vermittelt sowie Beispiele für aktuelle Anwendungen gegeben. Für interessierte Leser gibt es Umsetzungen in Python, sodass die Algorithmen auch verändert und die Auswirkungen der Veränderungen beobachtet werden können. Dieses Buch richtet sich an Menschen, die an Algorithmen interessiert sind, ohne eine Doktorarbeit zu dem Thema schreiben zu wollen. Wer es gelesen hat, versteht, wie wichtige Algorithmen arbeiten und wie man von dieser Arbeit beispielsweise bei der Entwicklung von Unternehmensstrategien profitieren kann.