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Projektstudium: Projektstudium Data Mining - Details
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Lehrveranstaltung wird in Präsenz abgehalten.

Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Projektstudium: Projektstudium Data Mining
Semester WS 2022/23
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 9
erwartete Teilnehmendenanzahl 30
Heimat-Einrichtung Prof. Dr. Yarema Okhrin - Statistik
Veranstaltungstyp Projektstudium in der Kategorie Lehre
Online/Digitale Veranstaltung Veranstaltung wird in Präsenz abgehalten.
Hauptunterrichtssprache deutsch
Sonstiges Nähere Informationen zu den Bewerbungsmodalitäten sowie Bewerbungsfristen finden sich auf der Website des Lehrstuhls für Statistik.
Voraussetzungen, Beschreibung der Inhalte und Literaturhinweise entnehmen Sie bitte ebenfalls der Website des Lehrstuhls.

Räume und Zeiten

Keine Raumangabe

Kommentar/Beschreibung

Es werden verschiedene Data Mining Verfahren angeboten, die von den Teilnehmern in kleinen Gruppen methodisch ausgearbeitet und empirisch umgesetzt werden:
1. Logistische Regressionsanalyse – das Logit -Modell
2. ANOVA: ein- und mehrfaktorielle Varianzanalyse
3. Clusteranalyse I – hierarchische Clusteranalyse
4. Clusteranalyse II – partitionierende Clusteranalyse (k-Means, PAM)
5. Hauptkomponentenanalyse (PCA)
6. Zeitreihenanalyse – Analyse von Longitudinaldaten
7. Künstliche Neuronale Netze – überwachtes Lernen in vorwärts gerichteten Netzen
8. Entscheidungsbäume – rekursive Partitionierung mittels CART-Algorithmus
9. Frequent Pattern Mining – eine Warenkorbanalyse
10. Textmining