Data Mining im praktischen Einsatz: Verfahren und by Prof. Dr. Paul Alpar (auth.), Paul Alpar, Joachim PDF

By Prof. Dr. Paul Alpar (auth.), Paul Alpar, Joachim Niedereichholz (eds.)

ISBN-10: 3322899500

ISBN-13: 9783322899507

ISBN-10: 3528057483

ISBN-13: 9783528057480

Die Herausgeber sind Professoren der Wirtschaftsinformatik an den Universitäten Mannheim und Marburg; neben den Herausgebern haben als weitere Autoren ehemalige Hochschul-Absolventen mitgewirkt, die nun als Entscheider und Praktiker in namhaften Firmen tätig sind.

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MOL + p6) (vorgeg. Diskret. 5 0,80 (0,01) 0,79 (0,02) 0,80 (0,02) 0,80 (0,02) CHAID 0,79 (0,01) 0,80 (0,01) 0,79 (0,01) 0,79 (0,02) Tab. 2: Vergleich der erzie1ten Ergebnisse (5921 Kreditfalle, 14 Merkmale). Die Zahlen geben den Mittelwert der Klassifikationsgenauigkeit bei zehnfacher Kreuzvalidierung an. Die Werte in den Klammern enthalten die entsprechenden Standardabweichungen. Die hierbei erzie1ten Klassifikationsgenauigkeiten liegen bei 7980 %. Die absolut schlechteste Klassifikation dieser Tests betragt immerhin noch 75 %.

1 Explorative Datenanalyse und Umcodierung Als erster Schritt der Datenvorbereitung wurden drei Merkmale des Datensatzes entfernt, und das Klassenmerkmal wurde auf die Werte 1 und 2 umcodiert. Dieser Datensatz stellt die Ausgangsbasis fur aile folgenden Transformationsverfahren dar. 1m Zuge einer explorativen Datenanalyse wurden die wichtigsten statistischen MaBzahlen ermittelt und die Haufigkeitsverteilung der Merkmale durch Histogramme dargestellt. Aile Merkmale sind statistisch signifikant (zum l%-Niveau) von der Normalverteilung verschieden.

69 .. 00) then #2400> (438; 1962) 47 Kapitel2: Bonitatsprajung im Versandbandel Zusammenfassung Verschiedene Entscheidungsbaumverfahren wurden auf einen realen Datensatz aus dem Bereich der Bonitatspriifung im Versandhande1 angewendet. Dabei wurde eine durchschnittliche Klassifikationsgenauigkeit von 79 % erzielt. Ein Grogteil der Zeit wurde auf die Datenvorbereitung, die Erprobung verschiedener Transformationsverfahren und die Auswahl der Merkmale verwendet. Transformationen der Ursprungsdaten mussen mit Bedacht durchgefiihrt werden, da sie Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen und zudem einen Informationsverlust bedeuten.

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by Joseph
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