Support-Vektor-Maschinen und statistische neuronale Netze im Data Mining und Datenqualitätsmanagement Eine empirische Analyse am Beispiel der Unternehmenssolvenz
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- Deutsch ausgewählt
63,00 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
15.12.2008
Verlag
Josef Eul VerlagSeitenzahl
316
Maße (L/B/H)
21/14,8/2,2 cm
Gewicht
503 g
Auflage
1. Auflage
Originaltitel
Support-Vektor-Maschinen und statistische neuronale Netze im Data Mining und Datenqualitätsmanagement am Beispiel der Analyse der UnternehmenssolvenzSprache
Deutsch
ISBN
978-3-89936-756-0
Das vorliegende Buch greift die Methodik der maschinellen Lerntheorie auf und beschreibt sie in einer einheitlichen konventionellen Notation klassischer statistischer und ökonometrischer Verfahren. Die Leistungsfähigkeit der Methoden wird anhand einer praktischen Anwendung im Bereich der Solvenz- bzw. Risikobewertung von Unternehmen beurteilt und verglichen, was vor dem Hintergrund der Kapitalmarktrichtlinien von ''Basel II'' sowie einer globalen finanzwirtschaftlichen Verflechtung von risikobehafteten Kreditgeschäften aktuelle betriebswirtschaftliche und wirtschaftspolitische Relevanz besitzt.
Einen weiteren Aspekt im Rahmen des Erfolges eines praktischen Data Mining stellt die Qualität der für die Analyse zur Verfügung stehenden Daten dar. In dem vorliegenden Buch wird ein Konzept
für ein statistisches Datenqualitätsmanagement entwickelt und mit Methoden der klassischen Statistik sowie der statistischen Lerntheorie verbunden. Es wird untersucht, ob die in großen Datenmengen vorhandenen Strukturen durch ein möglichst automatisiertes Datenqualitätsmanagement erfolgreicher analysiert, bereinigt und anschließend modelliert werden können.
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