Predictive Data Mining Models
Chapter 1 Knowledge Management -- Chapter 2 Data Sets -- Chapter 3 Basic Forecasting ToolsChapter 3 Basic Forecasting Tools -- Chapter 4 Multiple Regression -- Chapter 5 Regression Tree Models -- Chapter 6 Autoregressive Models -- Chapter 7 GARCH Models -- Chapter 8 Comparison of Models
Gespeichert in:
| Autor*in: |
Olson, David L. [verfasserIn] Wu, Desheng [verfasserIn] |
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| Format: |
E-Book |
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| Sprache: |
Englisch |
| Erschienen: |
Singapore: Springer ; 2020 |
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| Ausgabe: |
2nd ed. 2020 |
| Schlagwörter: |
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| Umfang: |
1 Online-Ressource (XI, 125 p. 77 illus., 69 illus. in color) |
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| Reihe: |
Computational Risk Management Springer eBooks ; Business and Management |
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| Links: | |
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| ISBN: |
978-981-13-9664-9 |
| DOI / URN: |
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| 520 | |a This book provides an overview of predictive methods demonstrated by open source software modeling with Rattle (R’) and WEKA. Knowledge management involves application of human knowledge (epistemology) with the technological advances of our current society (computer systems) and big data, both in terms of collecting data and in analyzing it. We see three types of analytic tools. Descriptive analytics focus on reports of what has happened. Predictive analytics extend statistical and/or artificial intelligence to provide forecasting capability. It also includes classification modeling. Prescriptive analytics applies quantitative models to optimize systems, or at least to identify improved systems. Data mining includes descriptive and predictive modeling. Operations research includes all three. This book focuses on prescriptive analytics. The book seeks to provide simple explanations and demonstration of some descriptive tools. This second edition provides more examples of big data impact, updates the content on visualization, clarifies some points, and expands coverage of association rules and cluster analysis. Chapter 1 gives an overview in the context of knowledge management. Chapter 2 discusses some basic data types. Chapter 3 covers fundamentals time series modeling tools, and Chapter 4 provides demonstration of multiple regression modeling. Chapter 5 demonstrates regression tree modeling. Chapter 6 presents autoregressive/integrated/moving average models, as well as GARCH models. Chapter 7 covers the set of data mining tools used in classification, to include special variants support vector machines, random forests, and boosting. Models are demonstrated using business related data. The style of the book is intended to be descriptive, seeking to explain how methods work, with some citations, but without deep scholarly reference. The data sets and software are all selected for widespread availability and access by any reader with computer links | ||
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Knowledge management involves application of human knowledge (epistemology) with the technological advances of our current society (computer systems) and big data, both in terms of collecting data and in analyzing it. We see three types of analytic tools. Descriptive analytics focus on reports of what has happened. Predictive analytics extend statistical and/or artificial intelligence to provide forecasting capability. It also includes classification modeling. Prescriptive analytics applies quantitative models to optimize systems, or at least to identify improved systems. Data mining includes descriptive and predictive modeling. Operations research includes all three. This book focuses on prescriptive analytics. The book seeks to provide simple explanations and demonstration of some descriptive tools. This second edition provides more examples of big data impact, updates the content on visualization, clarifies some points, and expands coverage of association rules and cluster analysis. Chapter 1 gives an overview in the context of knowledge management. Chapter 2 discusses some basic data types. Chapter 3 covers fundamentals time series modeling tools, and Chapter 4 provides demonstration of multiple regression modeling. Chapter 5 demonstrates regression tree modeling. Chapter 6 presents autoregressive/integrated/moving average models, as well as GARCH models. Chapter 7 covers the set of data mining tools used in classification, to include special variants support vector machines, random forests, and boosting. Models are demonstrated using business related data. The style of the book is intended to be descriptive, seeking to explain how methods work, with some citations, but without deep scholarly reference. The data sets and software are all selected for widespread availability and access by any reader with computer links Big Data/Analytics Big data Data mining Risk management Wu, Desheng verfasserin aut 9789811396632 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 978-981-13-9663-2 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 X:SPRINGER Resolving-System lizenzpflichtig ZDB-2-BUM 2020 ZDB-2-SEB ZDB-2-SXBM 2020 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_26 ISIL_DE-206 GBV_ILN_30 ISIL_DE-104 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_95 ISIL_DE-542 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_231 ISIL_DE-527 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_648 ISIL_DE-1832 GBV_ILN_673 ISIL_DE-H376 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2002 ISIL_DE-21-19 GBV_ILN_2003 ISIL_DE-25 GBV_ILN_2005 ISIL_DE-Sa16 GBV_ILN_2009 ISIL_DE-180 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2068 ISIL_DE-Fn1 GBV_ILN_2106 ISIL_DE-Stg259 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2122 ISIL_DE-Vil2 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2143 ISIL_DE-Rav1 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV_ILN_2149 ISIL_DE-Loer2 GBV_ILN_2152 ISIL_DE-941 GBV_ILN_2153 ISIL_DE-Hed2 GBV_ILN_2232 ISIL_DE-Stg258 BO 045F 658.4038 20 01 0084 3575737398 00 --%%-- --%%-- s --%%-- CATDESC_SPR-EB CATDESC_SPR-EB z 16-01-20 23 01 0830 3569814815 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-springer i z 21-12-19 26 01 0206 3833049472 OLR-BUM Vervielfältigungen (z.B. 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Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung z 11-12-19 65 01 0003 3543839055 03 --%%-- ebook --%%-- --%%-- OLR-SEB-ZDB-2-BUM Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. k3o 21-11-19 95 01 3095/1 3582682811 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Ausdruck und Kopien sind ausschließlich für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch gestattet z1 27-01-20 100 01 3100 3543736345 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 21-11-19 101 01 3101 3543761285 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 21-11-19 110 01 3110 352519868X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 19-10-19 120 01 0715 358097663X 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma z 23-01-20 130 01 0700 3610416416 OLR-SEB Vervielfältigungen (z. B. Kopien, Downloads) nur für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots z 18-03-20 132 01 0959 358301541X OLR-ESP Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 19-05-20 648 01 4648/0001 3793414949 00 BWL E-Book c --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots z 06-11-20 673 01 4673 3915864374 OLR-SBE Readers at the KLU Library are reminded that reproduction (copying or download) is restricted to single chapters of books or single articles of journals for the purpose of research or private study only. Circulation to third parties or systematic downloads through Robots is not allowed z 24-04-21 2001 01 DE-21 3587992126 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 05-02-20 2002 01 DE-21-19 3586649991 00 --%%-- --%%-- --%%-- n l01 03-02-20 2003 01 DE-25 3556306247 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Universitätslizenz l01 04-12-19 2005 03 DE-Sa16 4053455227 00 --%%-- --%%-- --%%-- n l03 08-02-22 2009 01 DE-180 3518204033 00 --%%-- --%%-- --%%-- n l01 27-09-19 2014 01 DE-90 3566401846 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 18-12-19 2014 02 DE-90 3566401854 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l02 18-12-19 2015 01 DE-93 358411845X 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 31-01-20 2017 01 DE-576 3513984669 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Besitznachweis BSZ nur für Dateneinspielung, keine echte Lizenz vorhanden l01 09-09-19 2020 01 DE-Ch1 3584091845 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 31-01-20 2034 01 DE-Rt2 3562196164 00 --%%-- eBook --%%-- n Zugriff von allen im Hochschulnetz befindlichen Rechnern; Hochschulangehörige können auch über VPN von außerhalb des Campusnetzes zugreifen l01 09-12-19 2048 01 DE-Zwi2 3546596692 00 --%%-- Springer E-Book n --%%-- Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 22-11-19 2055 01 DE-840 3558517911 00 --%%-- Springer ebook Business&Man. --%%-- n Campuslizenz HHN l01 31-05-23 2055 02 DE-840 4327583472 00 --%%-- Springer ebook Business&Man. --%%-- n Campuslizenz DHBW Heilbronn l02 31-05-23 2055 03 DE-840 4327583480 00 --%%-- Springer ebook Business&Man. --%%-- n Campuslizenz DHBW CAS l03 31-05-23 2059 01 DE-Kon4 3566747653 00 --%%-- eBook Springer --%%-- kp Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 18-12-19 2063 01 DE-951 3566726222 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 18-12-19 2068 01 DE-Fn1 3566318485 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n l01 17-12-19 2106 01 DE-Stg259 3575447241 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext l01 14-01-20 2111 01 DE-944 3549601484 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 25-11-19 2118 01 DE-Mh35 3543216708 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-11-19 2122 01 DE-Vil2 3550662920 00 --%%-- EBook Springer --%%-- n l01 27-11-19 2129 01 DE-Ofb1 3551512361 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- n l01 30-06-21 2143 01 DE-Rav1 3583507177 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- n l01 30-01-20 2148 01 DE-950 3567751034 00 --%%-- eBook Springer --%%-- kp Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-12-19 2149 01 DE-Lör2 3564182772 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n l01 12-12-19 2152 01 DE-941 355797877X 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- n l01 22-05-23 2153 01 DE-Hed2 3575626936 00 --%%-- e-Book Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 15-01-20 2232 01 DE-Stg258 4109568773 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 01-04-22 20 01 0084 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 23 01 0830 Springer EBook https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 26 01 0206 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 30 01 0104 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 31 01 0027 e-book Springer https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 60 01 0705 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 65 01 0003 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 95 01 3095/1 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 100 01 3100 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 100 01 3100 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/spr-ebooks-einzeln/doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 101 01 3101 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 101 01 3101 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/spr-ebooks-einzeln/doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 110 01 3110 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 120 01 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991014961389403501 130 01 0700 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 132 01 0959 Zugriff nur für Angehörige der Hochschule Osnabrück im Hochschulnetz https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 147 01 3528 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 185 01 3519 Zugriff im Netz der Hochschule Stralsund https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 231 01 0527 Nutzung ausschließlich für Angehörige der Hochschule Harz https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 370 01 4370 E-Book: Zugriff im HCU-Netz. 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Knowledge management involves application of human knowledge (epistemology) with the technological advances of our current society (computer systems) and big data, both in terms of collecting data and in analyzing it. We see three types of analytic tools. Descriptive analytics focus on reports of what has happened. Predictive analytics extend statistical and/or artificial intelligence to provide forecasting capability. It also includes classification modeling. Prescriptive analytics applies quantitative models to optimize systems, or at least to identify improved systems. Data mining includes descriptive and predictive modeling. Operations research includes all three. This book focuses on prescriptive analytics. The book seeks to provide simple explanations and demonstration of some descriptive tools. This second edition provides more examples of big data impact, updates the content on visualization, clarifies some points, and expands coverage of association rules and cluster analysis. Chapter 1 gives an overview in the context of knowledge management. Chapter 2 discusses some basic data types. Chapter 3 covers fundamentals time series modeling tools, and Chapter 4 provides demonstration of multiple regression modeling. Chapter 5 demonstrates regression tree modeling. Chapter 6 presents autoregressive/integrated/moving average models, as well as GARCH models. Chapter 7 covers the set of data mining tools used in classification, to include special variants support vector machines, random forests, and boosting. Models are demonstrated using business related data. The style of the book is intended to be descriptive, seeking to explain how methods work, with some citations, but without deep scholarly reference. The data sets and software are all selected for widespread availability and access by any reader with computer links Big Data/Analytics Big data Data mining Risk management Wu, Desheng verfasserin aut 9789811396632 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 978-981-13-9663-2 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 X:SPRINGER Resolving-System lizenzpflichtig ZDB-2-BUM 2020 ZDB-2-SEB ZDB-2-SXBM 2020 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_26 ISIL_DE-206 GBV_ILN_30 ISIL_DE-104 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_95 ISIL_DE-542 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_231 ISIL_DE-527 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_648 ISIL_DE-1832 GBV_ILN_673 ISIL_DE-H376 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2002 ISIL_DE-21-19 GBV_ILN_2003 ISIL_DE-25 GBV_ILN_2005 ISIL_DE-Sa16 GBV_ILN_2009 ISIL_DE-180 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2068 ISIL_DE-Fn1 GBV_ILN_2106 ISIL_DE-Stg259 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2122 ISIL_DE-Vil2 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2143 ISIL_DE-Rav1 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV_ILN_2149 ISIL_DE-Loer2 GBV_ILN_2152 ISIL_DE-941 GBV_ILN_2153 ISIL_DE-Hed2 GBV_ILN_2232 ISIL_DE-Stg258 BO 045F 658.4038 20 01 0084 3575737398 00 --%%-- --%%-- s --%%-- CATDESC_SPR-EB CATDESC_SPR-EB z 16-01-20 23 01 0830 3569814815 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-springer i z 21-12-19 26 01 0206 3833049472 OLR-BUM Vervielfältigungen (z.B. 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Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung z 11-12-19 65 01 0003 3543839055 03 --%%-- ebook --%%-- --%%-- OLR-SEB-ZDB-2-BUM Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. k3o 21-11-19 95 01 3095/1 3582682811 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Ausdruck und Kopien sind ausschließlich für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch gestattet z1 27-01-20 100 01 3100 3543736345 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 21-11-19 101 01 3101 3543761285 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 21-11-19 110 01 3110 352519868X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 19-10-19 120 01 0715 358097663X 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma z 23-01-20 130 01 0700 3610416416 OLR-SEB Vervielfältigungen (z. B. Kopien, Downloads) nur für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots z 18-03-20 132 01 0959 358301541X OLR-ESP Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 19-05-20 648 01 4648/0001 3793414949 00 BWL E-Book c --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots z 06-11-20 673 01 4673 3915864374 OLR-SBE Readers at the KLU Library are reminded that reproduction (copying or download) is restricted to single chapters of books or single articles of journals for the purpose of research or private study only. Circulation to third parties or systematic downloads through Robots is not allowed z 24-04-21 2001 01 DE-21 3587992126 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 05-02-20 2002 01 DE-21-19 3586649991 00 --%%-- --%%-- --%%-- n l01 03-02-20 2003 01 DE-25 3556306247 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Universitätslizenz l01 04-12-19 2005 03 DE-Sa16 4053455227 00 --%%-- --%%-- --%%-- n l03 08-02-22 2009 01 DE-180 3518204033 00 --%%-- --%%-- --%%-- n l01 27-09-19 2014 01 DE-90 3566401846 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 18-12-19 2014 02 DE-90 3566401854 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l02 18-12-19 2015 01 DE-93 358411845X 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 31-01-20 2017 01 DE-576 3513984669 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Besitznachweis BSZ nur für Dateneinspielung, keine echte Lizenz vorhanden l01 09-09-19 2020 01 DE-Ch1 3584091845 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 31-01-20 2034 01 DE-Rt2 3562196164 00 --%%-- eBook --%%-- n Zugriff von allen im Hochschulnetz befindlichen Rechnern; Hochschulangehörige können auch über VPN von außerhalb des Campusnetzes zugreifen l01 09-12-19 2048 01 DE-Zwi2 3546596692 00 --%%-- Springer E-Book n --%%-- Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 22-11-19 2055 01 DE-840 3558517911 00 --%%-- Springer ebook Business&Man. --%%-- n Campuslizenz HHN l01 31-05-23 2055 02 DE-840 4327583472 00 --%%-- Springer ebook Business&Man. --%%-- n Campuslizenz DHBW Heilbronn l02 31-05-23 2055 03 DE-840 4327583480 00 --%%-- Springer ebook Business&Man. --%%-- n Campuslizenz DHBW CAS l03 31-05-23 2059 01 DE-Kon4 3566747653 00 --%%-- eBook Springer --%%-- kp Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 18-12-19 2063 01 DE-951 3566726222 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 18-12-19 2068 01 DE-Fn1 3566318485 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n l01 17-12-19 2106 01 DE-Stg259 3575447241 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext l01 14-01-20 2111 01 DE-944 3549601484 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 25-11-19 2118 01 DE-Mh35 3543216708 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-11-19 2122 01 DE-Vil2 3550662920 00 --%%-- EBook Springer --%%-- n l01 27-11-19 2129 01 DE-Ofb1 3551512361 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- n l01 30-06-21 2143 01 DE-Rav1 3583507177 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- n l01 30-01-20 2148 01 DE-950 3567751034 00 --%%-- eBook Springer --%%-- kp Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-12-19 2149 01 DE-Lör2 3564182772 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n l01 12-12-19 2152 01 DE-941 355797877X 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- n l01 22-05-23 2153 01 DE-Hed2 3575626936 00 --%%-- e-Book Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 15-01-20 2232 01 DE-Stg258 4109568773 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 01-04-22 20 01 0084 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 23 01 0830 Springer EBook https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 26 01 0206 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 30 01 0104 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 31 01 0027 e-book Springer https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 60 01 0705 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 65 01 0003 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 95 01 3095/1 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 100 01 3100 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 100 01 3100 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/spr-ebooks-einzeln/doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 101 01 3101 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 101 01 3101 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/spr-ebooks-einzeln/doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 110 01 3110 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 120 01 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991014961389403501 130 01 0700 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 132 01 0959 Zugriff nur für Angehörige der Hochschule Osnabrück im Hochschulnetz https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 147 01 3528 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 185 01 3519 Zugriff im Netz der Hochschule Stralsund https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 231 01 0527 Nutzung ausschließlich für Angehörige der Hochschule Harz https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 370 01 4370 E-Book: Zugriff im HCU-Netz. 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9789811396649 978-981-13-9664-9 10.1007/978-981-13-9664-9 doi (DE-627)1676317937 (DE-599)KEP046501924 (DE-He213)978-981-13-9664-9 (EBP)046501924 DE-627 ger DE-627 rda eng XB-SG HF5548.125-HF5548.6 KJQ thema KJQ bicssc BUS070030 bisacsh Olson, David L. verfasserin aut Predictive Data Mining Models by David L. Olson, Desheng Wu 2nd ed. 2020 Singapore Springer 2020 1 Online-Ressource (XI, 125 p. 77 illus., 69 illus. in color) Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Computational Risk Management Springer eBooks Business and Management Chapter 1 Knowledge Management -- Chapter 2 Data Sets -- Chapter 3 Basic Forecasting ToolsChapter 3 Basic Forecasting Tools -- Chapter 4 Multiple Regression -- Chapter 5 Regression Tree Models -- Chapter 6 Autoregressive Models -- Chapter 7 GARCH Models -- Chapter 8 Comparison of Models This book provides an overview of predictive methods demonstrated by open source software modeling with Rattle (R’) and WEKA. Knowledge management involves application of human knowledge (epistemology) with the technological advances of our current society (computer systems) and big data, both in terms of collecting data and in analyzing it. We see three types of analytic tools. Descriptive analytics focus on reports of what has happened. Predictive analytics extend statistical and/or artificial intelligence to provide forecasting capability. It also includes classification modeling. Prescriptive analytics applies quantitative models to optimize systems, or at least to identify improved systems. Data mining includes descriptive and predictive modeling. Operations research includes all three. This book focuses on prescriptive analytics. The book seeks to provide simple explanations and demonstration of some descriptive tools. This second edition provides more examples of big data impact, updates the content on visualization, clarifies some points, and expands coverage of association rules and cluster analysis. Chapter 1 gives an overview in the context of knowledge management. Chapter 2 discusses some basic data types. Chapter 3 covers fundamentals time series modeling tools, and Chapter 4 provides demonstration of multiple regression modeling. Chapter 5 demonstrates regression tree modeling. Chapter 6 presents autoregressive/integrated/moving average models, as well as GARCH models. Chapter 7 covers the set of data mining tools used in classification, to include special variants support vector machines, random forests, and boosting. Models are demonstrated using business related data. The style of the book is intended to be descriptive, seeking to explain how methods work, with some citations, but without deep scholarly reference. The data sets and software are all selected for widespread availability and access by any reader with computer links Big Data/Analytics Big data Data mining Risk management Wu, Desheng verfasserin aut 9789811396632 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 978-981-13-9663-2 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 X:SPRINGER Resolving-System lizenzpflichtig ZDB-2-BUM 2020 ZDB-2-SEB ZDB-2-SXBM 2020 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_26 ISIL_DE-206 GBV_ILN_30 ISIL_DE-104 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_95 ISIL_DE-542 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_231 ISIL_DE-527 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_648 ISIL_DE-1832 GBV_ILN_673 ISIL_DE-H376 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2002 ISIL_DE-21-19 GBV_ILN_2003 ISIL_DE-25 GBV_ILN_2005 ISIL_DE-Sa16 GBV_ILN_2009 ISIL_DE-180 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2068 ISIL_DE-Fn1 GBV_ILN_2106 ISIL_DE-Stg259 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2122 ISIL_DE-Vil2 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2143 ISIL_DE-Rav1 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV_ILN_2149 ISIL_DE-Loer2 GBV_ILN_2152 ISIL_DE-941 GBV_ILN_2153 ISIL_DE-Hed2 GBV_ILN_2232 ISIL_DE-Stg258 BO 045F 658.4038 20 01 0084 3575737398 00 --%%-- --%%-- s --%%-- CATDESC_SPR-EB CATDESC_SPR-EB z 16-01-20 23 01 0830 3569814815 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-springer i z 21-12-19 26 01 0206 3833049472 OLR-BUM Vervielfältigungen (z.B. 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Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung z 11-12-19 65 01 0003 3543839055 03 --%%-- ebook --%%-- --%%-- OLR-SEB-ZDB-2-BUM Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. k3o 21-11-19 95 01 3095/1 3582682811 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Ausdruck und Kopien sind ausschließlich für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch gestattet z1 27-01-20 100 01 3100 3543736345 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 21-11-19 101 01 3101 3543761285 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 21-11-19 110 01 3110 352519868X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 19-10-19 120 01 0715 358097663X 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma z 23-01-20 130 01 0700 3610416416 OLR-SEB Vervielfältigungen (z. B. Kopien, Downloads) nur für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots z 18-03-20 132 01 0959 358301541X OLR-ESP Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 19-05-20 648 01 4648/0001 3793414949 00 BWL E-Book c --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots z 06-11-20 673 01 4673 3915864374 OLR-SBE Readers at the KLU Library are reminded that reproduction (copying or download) is restricted to single chapters of books or single articles of journals for the purpose of research or private study only. Circulation to third parties or systematic downloads through Robots is not allowed z 24-04-21 2001 01 DE-21 3587992126 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 05-02-20 2002 01 DE-21-19 3586649991 00 --%%-- --%%-- --%%-- n l01 03-02-20 2003 01 DE-25 3556306247 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Universitätslizenz l01 04-12-19 2005 03 DE-Sa16 4053455227 00 --%%-- --%%-- --%%-- n l03 08-02-22 2009 01 DE-180 3518204033 00 --%%-- --%%-- --%%-- n l01 27-09-19 2014 01 DE-90 3566401846 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 18-12-19 2014 02 DE-90 3566401854 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l02 18-12-19 2015 01 DE-93 358411845X 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 31-01-20 2017 01 DE-576 3513984669 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Besitznachweis BSZ nur für Dateneinspielung, keine echte Lizenz vorhanden l01 09-09-19 2020 01 DE-Ch1 3584091845 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 31-01-20 2034 01 DE-Rt2 3562196164 00 --%%-- eBook --%%-- n Zugriff von allen im Hochschulnetz befindlichen Rechnern; Hochschulangehörige können auch über VPN von außerhalb des Campusnetzes zugreifen l01 09-12-19 2048 01 DE-Zwi2 3546596692 00 --%%-- Springer E-Book n --%%-- Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 22-11-19 2055 01 DE-840 3558517911 00 --%%-- Springer ebook Business&Man. --%%-- n Campuslizenz HHN l01 31-05-23 2055 02 DE-840 4327583472 00 --%%-- Springer ebook Business&Man. --%%-- n Campuslizenz DHBW Heilbronn l02 31-05-23 2055 03 DE-840 4327583480 00 --%%-- Springer ebook Business&Man. --%%-- n Campuslizenz DHBW CAS l03 31-05-23 2059 01 DE-Kon4 3566747653 00 --%%-- eBook Springer --%%-- kp Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 18-12-19 2063 01 DE-951 3566726222 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 18-12-19 2068 01 DE-Fn1 3566318485 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n l01 17-12-19 2106 01 DE-Stg259 3575447241 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext l01 14-01-20 2111 01 DE-944 3549601484 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 25-11-19 2118 01 DE-Mh35 3543216708 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-11-19 2122 01 DE-Vil2 3550662920 00 --%%-- EBook Springer --%%-- n l01 27-11-19 2129 01 DE-Ofb1 3551512361 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- n l01 30-06-21 2143 01 DE-Rav1 3583507177 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- n l01 30-01-20 2148 01 DE-950 3567751034 00 --%%-- eBook Springer --%%-- kp Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-12-19 2149 01 DE-Lör2 3564182772 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n l01 12-12-19 2152 01 DE-941 355797877X 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- n l01 22-05-23 2153 01 DE-Hed2 3575626936 00 --%%-- e-Book Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 15-01-20 2232 01 DE-Stg258 4109568773 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 01-04-22 20 01 0084 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 23 01 0830 Springer EBook https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 26 01 0206 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 30 01 0104 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 31 01 0027 e-book Springer https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 60 01 0705 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 65 01 0003 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 95 01 3095/1 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 100 01 3100 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 100 01 3100 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/spr-ebooks-einzeln/doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 101 01 3101 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 101 01 3101 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/spr-ebooks-einzeln/doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 110 01 3110 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 120 01 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991014961389403501 130 01 0700 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 132 01 0959 Zugriff nur für Angehörige der Hochschule Osnabrück im Hochschulnetz https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 147 01 3528 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 185 01 3519 Zugriff im Netz der Hochschule Stralsund https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 231 01 0527 Nutzung ausschließlich für Angehörige der Hochschule Harz https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 370 01 4370 E-Book: Zugriff im HCU-Netz. 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9789811396649 978-981-13-9664-9 10.1007/978-981-13-9664-9 doi (DE-627)1676317937 (DE-599)KEP046501924 (DE-He213)978-981-13-9664-9 (EBP)046501924 DE-627 ger DE-627 rda eng XB-SG HF5548.125-HF5548.6 KJQ thema KJQ bicssc BUS070030 bisacsh Olson, David L. verfasserin aut Predictive Data Mining Models by David L. Olson, Desheng Wu 2nd ed. 2020 Singapore Springer 2020 1 Online-Ressource (XI, 125 p. 77 illus., 69 illus. in color) Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Computational Risk Management Springer eBooks Business and Management Chapter 1 Knowledge Management -- Chapter 2 Data Sets -- Chapter 3 Basic Forecasting ToolsChapter 3 Basic Forecasting Tools -- Chapter 4 Multiple Regression -- Chapter 5 Regression Tree Models -- Chapter 6 Autoregressive Models -- Chapter 7 GARCH Models -- Chapter 8 Comparison of Models This book provides an overview of predictive methods demonstrated by open source software modeling with Rattle (R’) and WEKA. Knowledge management involves application of human knowledge (epistemology) with the technological advances of our current society (computer systems) and big data, both in terms of collecting data and in analyzing it. We see three types of analytic tools. Descriptive analytics focus on reports of what has happened. Predictive analytics extend statistical and/or artificial intelligence to provide forecasting capability. It also includes classification modeling. Prescriptive analytics applies quantitative models to optimize systems, or at least to identify improved systems. Data mining includes descriptive and predictive modeling. Operations research includes all three. This book focuses on prescriptive analytics. The book seeks to provide simple explanations and demonstration of some descriptive tools. This second edition provides more examples of big data impact, updates the content on visualization, clarifies some points, and expands coverage of association rules and cluster analysis. Chapter 1 gives an overview in the context of knowledge management. Chapter 2 discusses some basic data types. Chapter 3 covers fundamentals time series modeling tools, and Chapter 4 provides demonstration of multiple regression modeling. Chapter 5 demonstrates regression tree modeling. Chapter 6 presents autoregressive/integrated/moving average models, as well as GARCH models. Chapter 7 covers the set of data mining tools used in classification, to include special variants support vector machines, random forests, and boosting. Models are demonstrated using business related data. The style of the book is intended to be descriptive, seeking to explain how methods work, with some citations, but without deep scholarly reference. The data sets and software are all selected for widespread availability and access by any reader with computer links Big Data/Analytics Big data Data mining Risk management Wu, Desheng verfasserin aut 9789811396632 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 978-981-13-9663-2 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 X:SPRINGER Resolving-System lizenzpflichtig ZDB-2-BUM 2020 ZDB-2-SEB ZDB-2-SXBM 2020 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_26 ISIL_DE-206 GBV_ILN_30 ISIL_DE-104 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_95 ISIL_DE-542 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_231 ISIL_DE-527 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_648 ISIL_DE-1832 GBV_ILN_673 ISIL_DE-H376 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2002 ISIL_DE-21-19 GBV_ILN_2003 ISIL_DE-25 GBV_ILN_2005 ISIL_DE-Sa16 GBV_ILN_2009 ISIL_DE-180 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2068 ISIL_DE-Fn1 GBV_ILN_2106 ISIL_DE-Stg259 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2122 ISIL_DE-Vil2 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2143 ISIL_DE-Rav1 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV_ILN_2149 ISIL_DE-Loer2 GBV_ILN_2152 ISIL_DE-941 GBV_ILN_2153 ISIL_DE-Hed2 GBV_ILN_2232 ISIL_DE-Stg258 BO 045F 658.4038 20 01 0084 3575737398 00 --%%-- --%%-- s --%%-- CATDESC_SPR-EB CATDESC_SPR-EB z 16-01-20 23 01 0830 3569814815 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-springer i z 21-12-19 26 01 0206 3833049472 OLR-BUM Vervielfältigungen (z.B. 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Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung z 11-12-19 65 01 0003 3543839055 03 --%%-- ebook --%%-- --%%-- OLR-SEB-ZDB-2-BUM Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. k3o 21-11-19 95 01 3095/1 3582682811 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Ausdruck und Kopien sind ausschließlich für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch gestattet z1 27-01-20 100 01 3100 3543736345 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 21-11-19 101 01 3101 3543761285 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 21-11-19 110 01 3110 352519868X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 19-10-19 120 01 0715 358097663X 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma z 23-01-20 130 01 0700 3610416416 OLR-SEB Vervielfältigungen (z. B. Kopien, Downloads) nur für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots z 18-03-20 132 01 0959 358301541X OLR-ESP Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 19-05-20 648 01 4648/0001 3793414949 00 BWL E-Book c --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots z 06-11-20 673 01 4673 3915864374 OLR-SBE Readers at the KLU Library are reminded that reproduction (copying or download) is restricted to single chapters of books or single articles of journals for the purpose of research or private study only. 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Knowledge management involves application of human knowledge (epistemology) with the technological advances of our current society (computer systems) and big data, both in terms of collecting data and in analyzing it. We see three types of analytic tools. Descriptive analytics focus on reports of what has happened. Predictive analytics extend statistical and/or artificial intelligence to provide forecasting capability. It also includes classification modeling. Prescriptive analytics applies quantitative models to optimize systems, or at least to identify improved systems. Data mining includes descriptive and predictive modeling. Operations research includes all three. This book focuses on prescriptive analytics. The book seeks to provide simple explanations and demonstration of some descriptive tools. This second edition provides more examples of big data impact, updates the content on visualization, clarifies some points, and expands coverage of association rules and cluster analysis. Chapter 1 gives an overview in the context of knowledge management. Chapter 2 discusses some basic data types. Chapter 3 covers fundamentals time series modeling tools, and Chapter 4 provides demonstration of multiple regression modeling. Chapter 5 demonstrates regression tree modeling. Chapter 6 presents autoregressive/integrated/moving average models, as well as GARCH models. Chapter 7 covers the set of data mining tools used in classification, to include special variants support vector machines, random forests, and boosting. Models are demonstrated using business related data. The style of the book is intended to be descriptive, seeking to explain how methods work, with some citations, but without deep scholarly reference. The data sets and software are all selected for widespread availability and access by any reader with computer links Big Data/Analytics Big data Data mining Risk management Wu, Desheng verfasserin aut 9789811396632 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 978-981-13-9663-2 https://doi.org/10.1007/978-981-13-9664-9 X:SPRINGER Resolving-System lizenzpflichtig ZDB-2-BUM 2020 ZDB-2-SEB ZDB-2-SXBM 2020 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_26 ISIL_DE-206 GBV_ILN_30 ISIL_DE-104 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_95 ISIL_DE-542 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_231 ISIL_DE-527 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_648 ISIL_DE-1832 GBV_ILN_673 ISIL_DE-H376 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2002 ISIL_DE-21-19 GBV_ILN_2003 ISIL_DE-25 GBV_ILN_2005 ISIL_DE-Sa16 GBV_ILN_2009 ISIL_DE-180 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2068 ISIL_DE-Fn1 GBV_ILN_2106 ISIL_DE-Stg259 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2122 ISIL_DE-Vil2 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2143 ISIL_DE-Rav1 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV_ILN_2149 ISIL_DE-Loer2 GBV_ILN_2152 ISIL_DE-941 GBV_ILN_2153 ISIL_DE-Hed2 GBV_ILN_2232 ISIL_DE-Stg258 BO 045F 658.4038 20 01 0084 3575737398 00 --%%-- --%%-- s --%%-- CATDESC_SPR-EB CATDESC_SPR-EB z 16-01-20 23 01 0830 3569814815 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-springer i z 21-12-19 26 01 0206 3833049472 OLR-BUM Vervielfältigungen (z.B. 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Olson, Desheng Wu</subfield></datafield><datafield tag="250" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">2nd ed. 2020</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Singapore</subfield><subfield code="b">Springer</subfield><subfield code="c">2020</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">1 Online-Ressource (XI, 125 p. 77 illus., 69 illus. in color)</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Text</subfield><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Computermedien</subfield><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource</subfield><subfield code="b">cr</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="490" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Computational Risk Management</subfield></datafield><datafield tag="490" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Springer eBooks</subfield><subfield code="a">Business and Management</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Chapter 1 Knowledge Management -- Chapter 2 Data Sets -- Chapter 3 Basic Forecasting ToolsChapter 3 Basic Forecasting Tools -- Chapter 4 Multiple Regression -- Chapter 5 Regression Tree Models -- Chapter 6 Autoregressive Models -- Chapter 7 GARCH Models -- Chapter 8 Comparison of Models</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">This book provides an overview of predictive methods demonstrated by open source software modeling with Rattle (R’) and WEKA. Knowledge management involves application of human knowledge (epistemology) with the technological advances of our current society (computer systems) and big data, both in terms of collecting data and in analyzing it. We see three types of analytic tools. Descriptive analytics focus on reports of what has happened. Predictive analytics extend statistical and/or artificial intelligence to provide forecasting capability. It also includes classification modeling. Prescriptive analytics applies quantitative models to optimize systems, or at least to identify improved systems. Data mining includes descriptive and predictive modeling. Operations research includes all three. This book focuses on prescriptive analytics. The book seeks to provide simple explanations and demonstration of some descriptive tools. This second edition provides more examples of big data impact, updates the content on visualization, clarifies some points, and expands coverage of association rules and cluster analysis. Chapter 1 gives an overview in the context of knowledge management. Chapter 2 discusses some basic data types. Chapter 3 covers fundamentals time series modeling tools, and Chapter 4 provides demonstration of multiple regression modeling. Chapter 5 demonstrates regression tree modeling. Chapter 6 presents autoregressive/integrated/moving average models, as well as GARCH models. Chapter 7 covers the set of data mining tools used in classification, to include special variants support vector machines, random forests, and boosting. Models are demonstrated using business related data. The style of the book is intended to be descriptive, seeking to explain how methods work, with some citations, but without deep scholarly reference. The data sets and software are all selected for widespread availability and access by any reader with computer links</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Big Data/Analytics</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Big data</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Data mining</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Risk management</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Wu, Desheng</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="1" ind2=" "><subfield code="z">9789811396632</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Erscheint auch als</subfield><subfield code="n">Druck-Ausgabe</subfield><subfield code="z">978-981-13-9663-2</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" 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Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">21-11-19</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">110</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3110</subfield><subfield code="b">352519868X</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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Chapter 1 Knowledge Management -- Chapter 2 Data Sets -- Chapter 3 Basic Forecasting ToolsChapter 3 Basic Forecasting Tools -- Chapter 4 Multiple Regression -- Chapter 5 Regression Tree Models -- Chapter 6 Autoregressive Models -- Chapter 7 GARCH Models -- Chapter 8 Comparison of Models This book provides an overview of predictive methods demonstrated by open source software modeling with Rattle (R’) and WEKA. Knowledge management involves application of human knowledge (epistemology) with the technological advances of our current society (computer systems) and big data, both in terms of collecting data and in analyzing it. We see three types of analytic tools. Descriptive analytics focus on reports of what has happened. Predictive analytics extend statistical and/or artificial intelligence to provide forecasting capability. It also includes classification modeling. Prescriptive analytics applies quantitative models to optimize systems, or at least to identify improved systems. Data mining includes descriptive and predictive modeling. Operations research includes all three. This book focuses on prescriptive analytics. The book seeks to provide simple explanations and demonstration of some descriptive tools. This second edition provides more examples of big data impact, updates the content on visualization, clarifies some points, and expands coverage of association rules and cluster analysis. Chapter 1 gives an overview in the context of knowledge management. Chapter 2 discusses some basic data types. Chapter 3 covers fundamentals time series modeling tools, and Chapter 4 provides demonstration of multiple regression modeling. Chapter 5 demonstrates regression tree modeling. Chapter 6 presents autoregressive/integrated/moving average models, as well as GARCH models. Chapter 7 covers the set of data mining tools used in classification, to include special variants support vector machines, random forests, and boosting. Models are demonstrated using business related data. The style of the book is intended to be descriptive, seeking to explain how methods work, with some citations, but without deep scholarly reference. The data sets and software are all selected for widespread availability and access by any reader with computer links |
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Chapter 1 Knowledge Management -- Chapter 2 Data Sets -- Chapter 3 Basic Forecasting ToolsChapter 3 Basic Forecasting Tools -- Chapter 4 Multiple Regression -- Chapter 5 Regression Tree Models -- Chapter 6 Autoregressive Models -- Chapter 7 GARCH Models -- Chapter 8 Comparison of Models This book provides an overview of predictive methods demonstrated by open source software modeling with Rattle (R’) and WEKA. Knowledge management involves application of human knowledge (epistemology) with the technological advances of our current society (computer systems) and big data, both in terms of collecting data and in analyzing it. We see three types of analytic tools. Descriptive analytics focus on reports of what has happened. Predictive analytics extend statistical and/or artificial intelligence to provide forecasting capability. It also includes classification modeling. Prescriptive analytics applies quantitative models to optimize systems, or at least to identify improved systems. Data mining includes descriptive and predictive modeling. Operations research includes all three. This book focuses on prescriptive analytics. The book seeks to provide simple explanations and demonstration of some descriptive tools. This second edition provides more examples of big data impact, updates the content on visualization, clarifies some points, and expands coverage of association rules and cluster analysis. Chapter 1 gives an overview in the context of knowledge management. Chapter 2 discusses some basic data types. Chapter 3 covers fundamentals time series modeling tools, and Chapter 4 provides demonstration of multiple regression modeling. Chapter 5 demonstrates regression tree modeling. Chapter 6 presents autoregressive/integrated/moving average models, as well as GARCH models. Chapter 7 covers the set of data mining tools used in classification, to include special variants support vector machines, random forests, and boosting. Models are demonstrated using business related data. The style of the book is intended to be descriptive, seeking to explain how methods work, with some citations, but without deep scholarly reference. The data sets and software are all selected for widespread availability and access by any reader with computer links |
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Chapter 1 Knowledge Management -- Chapter 2 Data Sets -- Chapter 3 Basic Forecasting ToolsChapter 3 Basic Forecasting Tools -- Chapter 4 Multiple Regression -- Chapter 5 Regression Tree Models -- Chapter 6 Autoregressive Models -- Chapter 7 GARCH Models -- Chapter 8 Comparison of Models This book provides an overview of predictive methods demonstrated by open source software modeling with Rattle (R’) and WEKA. Knowledge management involves application of human knowledge (epistemology) with the technological advances of our current society (computer systems) and big data, both in terms of collecting data and in analyzing it. We see three types of analytic tools. Descriptive analytics focus on reports of what has happened. Predictive analytics extend statistical and/or artificial intelligence to provide forecasting capability. It also includes classification modeling. Prescriptive analytics applies quantitative models to optimize systems, or at least to identify improved systems. Data mining includes descriptive and predictive modeling. Operations research includes all three. This book focuses on prescriptive analytics. The book seeks to provide simple explanations and demonstration of some descriptive tools. This second edition provides more examples of big data impact, updates the content on visualization, clarifies some points, and expands coverage of association rules and cluster analysis. Chapter 1 gives an overview in the context of knowledge management. Chapter 2 discusses some basic data types. Chapter 3 covers fundamentals time series modeling tools, and Chapter 4 provides demonstration of multiple regression modeling. Chapter 5 demonstrates regression tree modeling. Chapter 6 presents autoregressive/integrated/moving average models, as well as GARCH models. Chapter 7 covers the set of data mining tools used in classification, to include special variants support vector machines, random forests, and boosting. Models are demonstrated using business related data. The style of the book is intended to be descriptive, seeking to explain how methods work, with some citations, but without deep scholarly reference. The data sets and software are all selected for widespread availability and access by any reader with computer links |
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Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="k">Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">11-12-19</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">65</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0003</subfield><subfield code="b">3543839055</subfield><subfield code="c">03</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">ebook</subfield><subfield code="e">--%%--</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-SEB-ZDB-2-BUM</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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