Data, Text und Web Mining (Master)

Belegnummer Master 41.4838 [Modulbeschreibung]

Vorlesung und Praktikum (3V+1P)

Vorlesung

Freitag 2xy und Donnerstag 4x, D14/103 - Beginn: Donnerstag, 05.04.2018

Klausurtermin: 02.07.2018, 8:30 - 10:00 Uhr

Praktikum 

Gruppe 1: Dienstag 2x, D14/112 - Beginn: 10.04.2018
Gruppe 2: Dienstag 2y, D14/112 - Beginn: 17.04.2018

Vorlesungsinhalte - Materialien werden in Moodle zur verf√ľgung gestellt

Organisatorisches
Wiederholung der statistischen Grundlagen
Kapitel 1Grundlagen - Motivation - KDD - CRISP
Kapitel 2Klassifikation und Regression
Kapitel 3Segmentierung (Clustering)
Kapitel 4Assoziationsregeln und Sequenzanalyse
Kapitel 5Privacy Preserving und Distributed Data Mining
 Zeitreihenanalysen von Kapitalmarktdaten (Gastvortrag Prof. Dr. Michaela Kiermeier, Fb W)
Ausblick Text und Web Mining (Master WP Prof. Dr. Markus Döhring, erstmals angeboten im WS 18/19)

Praktikumsinhalte - Materialien werden in Moodle zur verf√ľgung gestellt

Im Praktikum kommt das Data Mining-Tool SPSS Modeler 18.1.0 von der Firma IBM zum Einsatz.
Jeder Teilnehmer an der Lehrveranstaltung erh√§lt eine eigene Lizenz f√ľr seinen Rechner f√ľr die Dauer der Lehrveranstaltung.

Das Praktikum kann auf dem eigenen Rechner oder auf einem Laborrechner durchgef√ľhrt werden.

Praktikum 1Datenvorbereitung
Praktikum 2Klassifikation: Naiver Bayes (PMML) und Entscheidungbäume
Praktikum 3Klassifikation - G√ľte, Charts, Confusionmatrix
Praktikum 4Segmentierung
Praktikum 5Assoziationsanalyse