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Literatur
[AbMü10]
Zurück zum Zitat [AbMü10] Abts, D., Mülder, W.: Masterkurs Wirtschaftsinformatik, Wiesbaden, 2010 [AbMü10] Abts, D., Mülder, W.: Masterkurs Wirtschaftsinformatik, Wiesbaden, 2010
[BEPW18]
Zurück zum Zitat [BEPW18] Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R.: Multivariate Analysemethoden, 15. Aufl., Berlin, Heidelberg, 2018 [BEPW18] Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R.: Multivariate Analysemethoden, 15. Aufl., Berlin, Heidelberg, 2018
[BrBK16]
Zurück zum Zitat [BrBK16] Brell, C., Brell, J., Kirsch, S.: Statistik von Null auf Hundert, 2. Aufl., Springer, Berlin, 2016 [BrBK16] Brell, C., Brell, J., Kirsch, S.: Statistik von Null auf Hundert, 2. Aufl., Springer, Berlin, 2016
Zurück zum Zitat [Grun13] Grund, R.: Wertvolles Wissen entdecken und Risiken vermeiden – Data Mining in der Praxis, in: Deggendorfer Forum zur digitalen Datenanalyse e.V. (Hrsg.): Big Data -Systeme und Prüfung, Berlin 2013, S. 29–44 [Grun13] Grund, R.: Wertvolles Wissen entdecken und Risiken vermeiden – Data Mining in der Praxis, in: Deggendorfer Forum zur digitalen Datenanalyse e.V. (Hrsg.): Big Data -Systeme und Prüfung, Berlin 2013, S. 29–44
[MaHi08]
Zurück zum Zitat [MaHi08] Maaten, Lvd., Hinton, G.: Visualizing data using t-SNE. Journal of Machine Learning Research 9 (2008), S. 2579–2605 [MaHi08] Maaten, Lvd., Hinton, G.: Visualizing data using t-SNE. Journal of Machine Learning Research 9 (2008), S. 2579–2605
[NeKn15]
Zurück zum Zitat [NeKn15] Neckel, P., Knobloch, B.: Customer Relationship Analytics, 2. Aufl., Heidelberg, 2015 [NeKn15] Neckel, P., Knobloch, B.: Customer Relationship Analytics, 2. Aufl., Heidelberg, 2015
[SNKK21]
Zurück zum Zitat [SNKK22] Schulz, M., Neuhaus, U., Kaufmann, J., Kühnel, S., Alekozai, E. M., Rohde, H., Hoseini, S., Theuerkauf, R., Badura, D., Kerzel, U., Lanquillon, C., Daurer, S., Günther, M., Huber, L., Thiée, L.-W., zur Heiden, P., Passlick, J., Dieckmann, J., Schwade, F., Seyffarth, T., Badewitz, W., Rissler, R., Sackmann, S., Gölzer, P., Welter, F., Röth, J., Seidelmann, J., Haneke, U.: DASC-PM v1.1. Ein Vorgehensmodell für Data-Science-Projekte. NORDAKADEMIE gAG Hochschule der Wirtschaft, Elmshorn, 2022 [SNKK22] Schulz, M., Neuhaus, U., Kaufmann, J., Kühnel, S., Alekozai, E. M., Rohde, H., Hoseini, S., Theuerkauf, R., Badura, D., Kerzel, U., Lanquillon, C., Daurer, S., Günther, M., Huber, L., Thiée, L.-W., zur Heiden, P., Passlick, J., Dieckmann, J., Schwade, F., Seyffarth, T., Badewitz, W., Rissler, R., Sackmann, S., Gölzer, P., Welter, F., Röth, J., Seidelmann, J., Haneke, U.: DASC-PM v1.1. Ein Vorgehensmodell für Data-Science-Projekte. NORDAKADEMIE gAG Hochschule der Wirtschaft, Elmshorn, 2022
[WFHP17]
Zurück zum Zitat [WFHP17] Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A., Pal, C. J.: Data mining: practical machine learning tools and techniques. 4. Aufl., Morgan Kaufmann, Cambridge, MA, 2017 [WFHP17] Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A., Pal, C. J.: Data mining: practical machine learning tools and techniques. 4. Aufl., Morgan Kaufmann, Cambridge, MA, 2017
Metadaten
Titel
Datenanalyse
verfasst von
Jens Kaufmann
Wilhelm Mülder
Copyright-Jahr
2023
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-37937-7_14

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