Technische Universität Ilmenau

Data Mining - Modultafeln der TU Ilmenau

Die Modultafeln sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.

Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).

Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.

Informationen und Handreichungen zur Pflege von Modulbeschreibungen durch die Modulverantwortlichen finden Sie unter Modulpflege.

Hinweise zu fehlenden oder fehlerhaften Modulbeschreibungen senden Sie bitte direkt an modulkatalog@tu-ilmenau.de.

Modulinformationen zu Modulnummer 6248 - allgemeine Informationen
Modulnummer6248
FakultätFakultät für Wirtschaftswissenschaften und Medien
Fachgebietsnummer2532 (Quantitative Methoden der Wirtschaftswissenschaften)
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Udo Bankhofer
SpracheDeutsch
TurnusWintersemester
VorkenntnisseBachelorabschluss
Lernergebnisse und erworbene KompetenzenDie Studierenden sind in der Lage, große Datenmengen zu analysieren und entsprechende Methoden bei der Auswertung dieser Daten richtig einzusetzen. Sie können die Analyseergebnisse bewerten und im Hinblick auf die zugrundeliegende Problemstellung interpretieren.
Mit der Vorlesung und der Übung werden Fach- und Methodenkompetenz vermittelt.
Inhalt1. Data Warehouse und KDD
2. Methoden und Anwendungsbereiche
3. Assoziationsanalyse
3.1 Grundlagen
3.2 Generierung häufiger Itemmengen
3.3 Generierung von Assoziationsregeln
3.4 Interessantheitsmaße
5. Segmentierungsverfahren
6. Entscheidungsbaumverfahren
MedienformenInteraktives Tafelbild, PowerPoint-Folien
LiteraturJeweils in der aktuellen Auflage:
Berry , M.; Linoff, G.: Mastering data mining, Wiley
Fayyad, U.M. et al. (Hrsg.): Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. Menlo Park
Hippner, H. et al.: Handbuch Data Mining im Marketing, Vieweg
Küppers, B.: Data Mining in der Praxis. Lang, Frankfurt
Lusti, M.: Data warehousing und data mining, Springer
Lehrevaluation

Pflichtevaluation:

Freiwillige Evaluation:

Hospitation:

Spezifik Referenzmodul
ModulnameData Mining
Prüfungsnummer2500102
Leistungspunkte4
SWS2
Präsenzstudium (h)22.5
Selbststudium (h)97.5
VerpflichtungPflichtmodul
Abschlussschriftliche Prüfungsleistung, 60 Minuten
Details zum Abschluss
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
Spezifik im Studiengang Master Wirtschaftsingenieurwesen 2009, Master Wirtschaftsingenieurwesen 2010
ACHTUNG: wird nicht mehr angeboten!
ModulnameData Mining
Prüfungsnummer2500102
Leistungspunkte3
Präsenzstudium (h)22
Selbststudium (h)68
VerpflichtungWahlmodul
Abschlussschriftliche Prüfungsleistung, 60 Minuten
Details zum Abschluss
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl