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E-Handbooks : Data-Mining

  • Big Data Analytics mit Data Mining Tools

    Die zunehmende Verfügbarkeit von Big-Data-Plattformen ermöglicht Anwendungen, in denen prädiktive und präskriptive Analysen skalierbar sind. Gleichzeitig stellen diese Plattformen als zentrales Kriterium Data-Mining-Techniken bereit, um Daten statistisch zu analysieren und Muster zu entdecken. Die Suche nach entsprechenden Tools fördert allerdings eine lange Liste von Anbietern zu Tage. Viele Anbieter stellen Plattformen bereit, die den Analyseprozess unterstützen, in Form von Data Mining, Datenintegration, Datenaufbereitung und Datenanalyse. In diesem E-Guide werden verschiedene Tools thematisiert, die auch einen Data-Mining-Ansatz bieten. Im ersten Artikel liefert der Autor die Grundlagen zur Auswahl der Tools. Hierfür zählt er Merkmale auf, die typische Data-Mining-Techniken bereithalten. Die folgenden Artikel setzen sich anschließend mit drei ausgewählten Anwendungen auseinander, die Data-Mining-Funktionen enthalten und sich für Datenintegration, -aufbereitung und -analyse eignen. Weiterlesen

  • Die richtige Strategie und Datenschutzvorgaben für Social Media Analytics

    Die größte Herausforderung bei Social Media Analytics besteht in der Methode, wie sich Meinungen und Posts messen lassen. Dieser Problemstellung widmen sich die ersten beiden Artikel dieses E-Handbooks. Hat sich eine Organisation entschieden, Social-Media-Kampagnen einzusetzen, lauern darin einige Gefahren. Unser Autor erläutert anhand von Beispielen im dritten Artikel, wo Firmen die richtige Ansprache gewählt haben, um ihre Botschaft zu verbreiten. Eine weitere Problematik wird im vierten Artikel diskutiert: Wie lässt sich mit Predictive Analytics herausfinden, was Kunden in Zukunft interessiert? Unsere Autorin liefert mit Best-Practice-Beispiel eine Antwort. Schließlich werden im fünften und sechsten Artikel des E-Handbooks Vorgaben und Einschränkungen aufgrund von Datenschutzbestimmungen aufgezählt. Verschiedene Tools helfen dabei, dass Datenschutzbestimmungen nicht ausgehebelt werden. Weiterlesen

  • Hadoop 2: Funktionen, Einsatzszenarien, Stärken und Schwächen

    Bereits in der ersten Version offenbarte Hadoop seine Datenverarbeitungsfähigkeiten, allerdings mit einer Einschränkung: MapReduce. Dessen Einsatz zeigte Schwächen. Mit der Veröffentlichung von Hadoop 2 und der Integration von YARN änderte sich das. Im ersten Artikel dieses E-Handbooks werden grundsätzliche Fragen zu Hadoop 2 beantwortet. Da der Ressourcen-Manager YARN von zentraler Bedeutung ist, nennen unsere Autoren im zweiten und dritten Artikel Anwendungsbeispiele. Im vierten Artikel stellt unser Experte Hadoop-Werkzeug vor. Zudem beschreibt er, wie ein komplexes Daten-Management mit HBase und Hive möglich ist. Hadoop kann das Problem massenhaft verbreiteter Spreadmarts verringern, schreibt unser Experte im fünften Artikel. Allerdings löst Hadoop nicht alle Big-Data-Herausforderungen. Im letzten Artikel wird daher diskutiert, für welche Szenarien sich Hadoop eignet. Weiterlesen

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