Examples of using Data mining in German and their translations into English
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Political
Ein Schritt nach dem Anderen: von Data Mining bis Predictive Analytics.
Überwachte Segmentierung ist ein grundlegendes Konzept des Data Mining.
Jahre Data Mining in der Praxis: prudsys gibt Termine für Jubiläumsausgabe….
Dieser Kurs gibt Ihnen einen breiten Überblick über die wichtigsten Methoden des Data Mining.
Data Mining Die automatisierte und/ oder systematische Sammlung von Daten von dieser Website ist verboten.
Herkömmliche Empfehlungsmaschinen funktionieren meist nach dem klassischen Prinzip des Data Mining.
Im Zentrum des Data Mining stehen die erweiterten Tools zur Anpassung großer Modelle, die gut auf neue Daten übertragen werden können.
Die folgende Definition von BIS:„BIS kombinieren, um die Aktivitäten des Data Mining und Daten.
Predictive Analytics ist der Zweig des Data Mining, der sich mit der Vorhersage zukünftiger Wahrscheinlichkeiten und Trends beschäftigt.
Die Produktion wird in allen Teilschritten des Produktionsprozesses durch konsequenten Einsatz des Data Mining profitieren.
Mit etwas Zeit und grundlegenden Kenntnissen des Data Mining kann beispielsweise ein Vertriebsleiter erfolgreich Kunden nach Cross-Selling mit Excel priorisieren.
Heute fällt der Startschuss zum DMC Wettbewerb,einer der größten Contests weltweit im Bereich Data Mining.
In vielerlei Hinsicht ähnelt die prädiktive Analytik dem Data Mining, jedoch liegt hier der Schwerpunkt auf kundenspezifischen Prognosen.
Dastani Consulting gilt als Pioneer im Bereich Predictive Analytics undist die führende Beratungsgesellschaft für Data Mining und Data Science.
Ein im Rahmen einer Beratung von AICOS Technologies professionell durchgeführtes Data Mining erlaubt Ihnen, Datenfriedhöfe in lebendige Informationsquellen zu verwandeln.
KU Eichstätt/WFI: Studium der Betriebswirtschaftslehre, Abschluss Diplom-Kaufmann,anschließend berufsbegleitende Promotion im Themenfeld Data Mining im Marketing.
Dabei vereint der DATA-MINING-CUP Theorie und Praxis:Nachwuchs-Analysten aus aller Welt testen ihr Know-how im Bereich Data Mining an einer praxisrelevanten Aufgabe.
Dabei verwendet sie neben klassischen Business Intelligence Ansätzen wie Data Warehousing,Reporting und Data Mining auch Semantic Web Technologien.
Das oberste Ziel des Data Mining ist es, relevante Informationen aus beiden Datensets(ERP und CRM) zu gewinnen und sie in verständlicher Form für den Anwender zu visualisieren.
Im Juni 2001beteiligte sich die envia Energie Sachsen Brandenburg AG an dem mittlerweile zum Technologieführer avancierten Data Mining Unternehmen.
Dabei nutzen wir unsere Kompetenzen im Bereich Data Mining zur Anreicherung und Analyse der Daten mit dem Ziel, neuartige»Enterprise Mashups« zu realisieren und die unternehmensinterne Datenlandschaft anwendungsspezifisch zu optimieren.
Als Hauptsponsoren traten hierbei die Firmen SPSS GmbH Software und Accenture auf,die ebenfalls im Rahmen der Vortragssessions die Themen Data Mining und Analytical CRM aus ihrem individuellen Blickwinkel betrachteten.
Aus der Erfahrung lässt sich dabei festhalten, dass der durch Data Mining generierte Mehrwert steigt, je nicht-trivialer und„überraschender" die Ergebnisse sind, da Ihnen diese Erkenntnisse wichtige relative Wettbewerbsvorteile sichern können.
Zum Management, zur Analyse und zur Interpretation von Big Data sind Methoden der automatisierten Erkennung und Nutzung von Mustern, Bedeutungen und Zusammenhängen wie statistische Verfahren,Optimierungsmodelle, Data Mining, Text- und Bildanalytik usw.
Auch wenn in den vergangenen Jahren Themen wie Data Mining und Business Intelligence(BI) an Bedeutung gewonnen haben und zunehmend neue Tools dafür angeboten werden, ist Excel als Reporting-Software in den Fachabteilungen der Unternehmen nicht wegzudenken.
Wissenschaftler vom Texas Advanced Computing Center(TACC), dem Center for Transportation Research der Universität von Texas und die texanische Stadt Austin arbeiten an Programmen,die mittels Deep Learning und Data Mining die Straßen sicherer machen und Verkehrsprobleme beseitigen.
Wir zeigten hier, auf welche verschiedenen Weisen man die Open Source Data Mining Suite WEKA einsetzen kann- von einfachen Kundenantwort-Modellen, Markt, ROI von Marketing-Aktionen, Text Mining bis hin zu ImageMining und der proaktiven Bekämpfung von Spam.
Insbesondere dürfen Sie keine Data Mining, Roboter oder ähnlich Datenerhebungs- und Extrahierungswerkzeuge(weder ein Mal noch mehrere Male) zur Wiederverwendung von irgendwelchen wesentlichen Teilen dieser Website ohne ausdrückliche schriftliche Zustimmung von WEARSKYPRO.COM verwenden.
Disziplinen und Technologien werden dabei mit Big Data, Transformation, Analytics,Daten, Data Mining, Statistik, Hadoop, NoSQL-Datenbanken, InMemory, Social Media, Marketing, Web-Analyse& CRM verknüpft und das Thema wird ganz unterschiedlich interpretiert.
Insbesondere darfst Du ohne die ausdrückliche schriftliche Zustimmung von Locosonic kein Data Mining, keine Robots oder ähnliche Datensammel- und Extraktionsprogramme einsetzen, um irgendwelche wesentlichen Teile eines Locosonic Services zur Wiederverwendung zu extrahieren gleichgültig ob einmalig oder mehrfach.