Data MiningDetails
Kategorie: AnwendungenData Mining HintergrundDaten sind heutzutage auf elektronischem Weg leicht zu erfassen und können mit geringen Kosten gespeichert werden. Die Informationsgesellschaft (gab es je eine Gesellschaftsform, die ohne Informationsaustausch funktioniert hätte?) erlebt, wie diese Datensammlungen mit großer Geschwindigkeit an Umfang und Komplexität zunehmen.
VisualisierungenDetails
Kategorie: Anwendungen Wir behalten ...10% von dem, was wir lesen20% von dem, was wir hören30% von dem, was wir sehen50% von dem, was wir hören und sehen70% von dem, was wir hören, sehen und selbst aussprechen90% von dem, was wir hören, sehen, sagen und selbst tun
Wir sollten uns anschauen, was es zu sehen gibt Weiterlesen...
Modellfreie Darstellung und modellfreie KenngrößenDetails
Kategorie: AnwendungenModellfreie DarstellungEine Darstellung heißt modellfrei, wenn zur Veranschaulichung kein bestimmtes Modell (über die Verteilung der Daten) erforderlich ist. Als Beispiel für die modellfreie Darstellung von Daten wurde die Brechzahl organischer Flüssigkeiten gewählt (Quelle: CRC Handbook of Chemistry and Physics, 62nd Ed., Seite E-378f). Um die Daten in ihrer Urform zu betrachten, werden sie über ihrem Index (d. h. ihrer laufenden Nummer) gezeichnet, wobei im oberen Teil der Grafik eine unsortierte, im unteren Teil eine sortierte Darstellung erfolgt (Abb. 1; weil die Rohdaten bereits sortiert sind, sind beide Teilbilder identisch).
Lineare ApproximationDetails
Kategorie: AnwendungenApproximationsverfahren werden eingesetzt, um entweder eine funktionale Beschreibung von Daten zu erhalten, oder um die Parameter eines bekannten Modells an die aktuellen Daten anzupassen. Die Daten werden dabei durch Variable und Parameter beschrieben; am Beispiel der Geradengleichung y = a + b*x wird y als abhängige Variable, x als unabhängige Variable, und a, b als Parameter bezeichnet.Approximationsverfahren versuchen, die abhängige Variable an eine Linearkombination aus eventuell mehreren unterschiedlichen Funktionen der unabhängigen Variablen durch Bestimmung der dazu gehörenden Parameter anzupassen.
Nichtlineare ApproximationDetails
Kategorie: AnwendungenApproximationsverfahren werden eingesetzt, um entweder einen funktionale Beschreibung von Daten zu erhalten, oder um die Parameter eines bekannten Modells an die aktuellen Daten anzupassen.Als lineare Approximation bezeichnet man jede Anpassung an Linearkombinationen von Funktionen, die die Parameter linear enthalten; ist dies nicht so, handelt es sich um eine nichtlineare ApproximationExperiment: Überwachung des Reaktionsfortschritts von basisch katalysierten Tetramethoxysilanen (TMOS)
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