Data Mining - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau
Die Interaktiven Studienpläne 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.
Bitte beachten Sie, dass auf dieser Seite keine Aktualisierungen mehr vorgenommen werden. Alle Module und Studienpläne ab der PO-Version 2021 (Bachelor- und Master-Studiengänge) sind ab sofort im Campus-Portal erreichbar.
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Modulinformationen zu Data Mining
im Studiengang Master Wirtschaftsingenieurwesen 2010
ACHTUNG: wird nicht mehr angeboten! |
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| Modulnummer | 6248 |
| Prüfungsnummer | 2500102 |
| Fakultät | Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Medien |
| Fachgebietsnummer | 2532 (Quantitative Methoden der Wirtschaftswissenschaften) |
| Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Udo Bankhofer |
| Turnus | Wintersemester |
| Sprache | Deutsch |
| Leistungspunkte | 3 |
| Präsenzstudium (h) | 22 |
| Selbststudium (h) | 68 |
| Verpflichtung | Wahlmodul |
| Abschluss | schriftliche Prüfungsleistung, 60 Minuten |
| Details zum Abschluss | |
| Link zum Moodle-Kurs | |
| Lehrende | |
| Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | |
| max. Teilnehmerzahl | |
| Vorkenntnisse | Bachelorabschluss |
| Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen | Die 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. |
| Inhalt | 1. 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 |
| Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form | Interaktives Tafelbild, PowerPoint-Folien |
| Literatur | Jeweils 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 | |