Angewandte statistische Techniken fur Data Mining Paperback / softback
by Darshanaben Pandya, Abhijeetsinh Jadeja, Sheshang Degadwala
Paperback / softback
Description
Die Datenbereinigung ist ein wichtiger Schritt bei der Datenaufbereitung.
Ein haufiges Problem, mit dem Datenanalysten konfrontiert werden, sind fehlende Werte in der Datenbank.
Fehlende Werte beim Data Mining sind ein standiges Problem, das zu Fehlern bei der Datenanalyse fuhren kann.
Zufallig fehlende Elemente in den Attributen/Datensatzen machen die Datenanalyse kompliziert und fuhren zu verwirrenden konsolidierten Ergebnissen.
Dies beeintrachtigt die Genauigkeit der Ergebnisse und Zwischenabfragen.
Durch den Einsatz statistischer / numerischer Methoden kann man die fehlenden Daten wiederherstellen und die Verdachtsmomente in der Datenbank verringern.
In der vorliegenden Untersuchung wird die Methode der Newton Forward Interpolation (NFI) angewandt, um die fehlenden Werte wiederherzustellen, sowie weitere verschiedene Methoden.
Die Daten im Datensatz sind immer die Grundbausteine fur jede Abfrage und jede weitere Aufgabe und Entscheidung.
Wenn die Basisdaten unvollstandig sind oder der Datensatz fehlende Werte aufweist, kann niemand von aktuellen Endberichten ausgehen.
Beim Data Mining ist die Erkennung und Wiederherstellung fehlender Werte bei unregelmaigen Daten immer noch ein groes Problem.
Um diese Situation zu uberwinden, werden statistische oder numerische Techniken benotigt, um die fehlenden Werte im Datensatz wiederherzustellen.
Information
-
Out of stock
- Format:Paperback / softback
- Pages:172 pages
- Publisher:Verlag Unser Wissen
- Publication Date:04/05/2023
- Category:
- ISBN:9786205969717
Information
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- Format:Paperback / softback
- Pages:172 pages
- Publisher:Verlag Unser Wissen
- Publication Date:04/05/2023
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- ISBN:9786205969717
