Evaluierung des Schnittstellen-Standards: Predictive Model Markup  Language (PMML) für Data Mining (German Edition) Buy on Amazon

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Evaluierung des Schnittstellen-Standards: Predictive Model Markup Language (PMML) für Data Mining (German Edition)

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Book Details

Author(s)Mark O. Thilo
ISBN / ASIN3838667816
ISBN-139783838667812
AvailabilityUsually ships in 24 hours
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MarketplaceUnited States  🇺🇸

Description

Diplomarbeit, die am 10.12.2002 erfolgreich an einer Fachhochschule in Deutschland eingereicht wurde. Zusammenfassung: Für den Einsatz von Data Mining in branchenspezifischen Projektlösungen bietet sich die Einbeziehung von etablierten Schnittstellen-Standards an. Dies ermöglicht einerseits eine dynamisch strukturierte Analyse-Infrastruktur, die je nach Bedarfs- und Marktentwicklung erweitert werden kann und erlaubt andererseits einen schnelleren und effizienteren Einsatz der erstellten Modelle in der operativen Umgebung. Um die Bedeutung des PMML Standards für Data Mining Lösungen in der nächsten Zukunft einschätzen zu können, ist der Gegenstand der Arbeit die Untersuchung der verschiedenen Aspekte dieser Schnittstelle. Im zweiten Kapitel erfolgt ein Überblick über die neben PMML existierenden Data Mining Schnittstellen, um diese später (am Ende des dritten Kapitels) mit dem PMML Standard vergleichen zu können. Dabei soll im zweiten Kapitel auf die Entstehung, Zusammenhänge und Komponenten beziehungsweise Bestandteile jedes einzelnen Standards eingegangen werden. Im dritten Kapitel erfolgt die Evaluierung des PMML Standards. Dies geschieht zunächst anhand der Beschreibung von PMML bezüglich der Struktur und Document Type Definition (DTD). Anschließend werden die in Kapitel zwei betrachteten Schnittstellen mit ihren Besonderheiten zusammengefasst, um sie dann mit PMML vergleichen zu können. Anhand einer SWOT-Analyse werden die Stärken/ Schwächen- beziehungsweise Chancen- und Risiken von PMML erarbeitet und beurteilt. Am Kapitelende erfolgt ein Ausblick bezüglich der Zukunft von PMML. In Kapitel vier werden mögliche Data Mining Lösungsarchitekturen aufgeführt, um dem Leser den Zusammenhang von Data Mining und Data Warehouse aufzuzeigen und ihn auf die folgenden Kapitel bezüglich des PMML Einsatzes vorzubereiten. Die Kapitel fünf und sechs stellen den praxisorientierten Teil dar. Dabei werden in Kapitel fünf zunächst die
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