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Autor(en): 
  • Yong Shi
  • Yingjie Tian
  • Lingling Zhang
  • Xingsen Li
  • Intelligent Knowledge: A Study beyond Data Mining 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   i.d.R. innert 5-10 Tagen versandfertig
    Veröffentlichung:  Mai 2015  
    Genre:  Wirtschaft / Recht 
     
    BUSINESS & ECONOMICS / Information Management / Data Mining / Datenverarbeitung / Anwendungen / Betrieb, Verwaltung / Ethik / Unternehmensethik / Gemeinnützige Organisationen (non-profit) / Gemeinnützigkeit / Informatik / Wirtschaftsinformatik / Management spezifischer Bereiche / Unternehmensanwendungen / Unternehmensethik / Unternehmensethik und soziale Verantwortung, CSR / Unternehmensorganisation / Wirtschaft / Wirtschaftsinformatik / Wirtschaft / Wirtschaftsmathematik / Wirtschaftsinformatik / Wirtschaftsmathematik / Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management / Wirtschaftsrechnen
    ISBN:  9783662461921 
    EAN-Code: 
    9783662461921 
    Verlag:  Springer Berlin Heidelberg 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  English  
    Serie:  SpringerBriefs in Business  
    Dimensionen:  H 235 mm / B 155 mm / D 9 mm 
    Gewicht:  296 gr 
    Seiten:  168 
    Zus. Info:  Paperback 
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    Inhalt:
    This book is mainly about an innovative and fundamental method called "intelligent knowledge" to bridge the gap between data mining and knowledge management, two important fields recognized by the information technology (IT) community and business analytics (BA) community respectively. The book includes definitions of the "first-order" analytic process, "second-order" analytic process and intelligent knowledge, which have not formally been addressed by either data mining or knowledge management. Based on these concepts, which are especially important in connection with the current Big Data movement, the book describes a framework of domain-driven intelligent knowledge discovery. To illustrate its technical advantages for large-scale data, the book employs established approaches, such as Multiple Criteria Programming, Support Vector Machine and Decision Tree to identify intelligent knowledge incorporated with human knowledge. The book further shows its applicability by means of real-life data analyses in the contexts of internet business and traditional Chinese medicines.
      
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