This book provides an overview of data mining methods demonstrated by software. Knowledge management involves application of human knowledge (epistemology) with the technological advances of our current society (computer systems) and big data, both in terms of collecting data and in analyzing it. We see three types of analytic tools. Descriptive analytics focus on reports of what has happened. Predictive analytics extend statistical and/or artificial intelligence to provide forecasting capability. It also includes classification modeling. Diagnostic analytics can apply analysis to sensor input to direct control systems automatically. Prescriptive analytics applies quantitative models to optimize systems, or at least to identify improved systems. Data mining includes descriptive and predictive modeling. Operations research includes all three. This book focuses on descriptive analytics. The book seeks to provide simple explanations and demonstration of some descriptive tools. This second edition provides more examples of big data impact, updates the content on visualization, clarifies some points, and expands coverage of association rules and cluster analysis. Chapter 1 gives an overview in the context of knowledge management. Chapter 2 discusses some basic software support to data visualization. Chapter 3 covers fundamentals of market basket analysis, and Chapter 4 provides demonstration of RFM modeling, a basic marketing data mining tool. Chapter 5 demonstrates association rule mining. Chapter 6 is a more in-depth coverage of cluster analysis. Chapter 7 discusses link analysis. Models are demonstrated using business related data. The style of the book is intended to be descriptive, seeking to explain how methods work, with some citations, but without deep scholarly reference. The data sets and software are all selected for widespread availability and access by any reader with computer links.

Dieses Buch bietet einen UEberblick uber Data-Mining-Methoden, die durch Software veranschaulicht werden. Beim Wissensmanagement geht es um die Anwendung von menschlichem Wissen (Erkenntnistheorie) mit den technologischen Fortschritten unserer heutigen Gesellschaft (Computersysteme) und Big Data, sowohl bei der Datenerfassung als auch bei der Datenanalyse. Es gibt drei Arten von Analyseinstrumenten. Die deskriptive Analyse konzentriert sich auf Berichte uber das, was passiert ist. Bei der pradiktiven Analyse werden statistische und/oder kunstliche Intelligenz eingesetzt, um Vorhersagen treffen zu koennen. Dazu gehoert auch die Modellierung von Klassifizierungen. Die diagnostische Analytik kann die Analyse von Sensoreingaben anwenden, um Kontrollsysteme automatisch zu steuern. Die praskriptive Analytik wendet quantitative Modelle an, um Systeme zu optimieren oder zumindest verbesserte Systeme zu identifizieren. Data Mining umfasst deskriptive und pradiktive Modellierung. Operations Research umfasst alle drei Bereiche. Dieses Buch konzentriert sich auf die deskriptive Analytik. Das Buch versucht, einfache Erklarungen und Demonstrationen einiger deskriptiver Werkzeuge zu liefern. Es bietet Beispiele fur die Auswirkungen von Big Data und erweitert die Abdeckung von Assoziationsregeln und Clusteranalysen. Kapitel 1 gibt einen UEberblick im Kontext des Wissensmanagements. Kapitel 2 eroertert einige grundlegende Softwareunterstutzung fur die Datenvisualisierung. Kapitel 3 befasst sich mit den Grundlagen der Warenkorbanalyse, und Kapitel 4 demonstriert die RFM-Modellierung, ein grundlegendes Marketing-Data-Mining-Tool. Kapitel 5 demonstriert das Assoziationsregel-Mining. Kapitel 6 befasst sich eingehender mit der Clusteranalyse. Kapitel 7 befasst sich mit der Link-Analyse. Die Modelle werden anhand geschaftsbezogener Daten demonstriert. Der Stil des Buches ist beschreibend und versucht zu erklaren, wie die Methoden funktionieren, mit einigen Zitaten, aber ohne tiefgehende wissenschaftliche Referenzen. Die Datensatze und die Software wurden so ausgewahlt, dass sie fur jeden Leser, der uber einen Computeranschluss verfugt, weithin verfugbar und zuganglich sind.