Neuware -Data Mining introduces in clear and simple ways how to use existing data mining methods to obtain effective solutions for a variety of management and engineering design problems.Data Mining is organised into two parts: the first provides a focused introduction to data mining and the second goes into greater depth on subjects such as customer analysis. It covers almost all managerial activities of a company, including:� supply chain design� product development� manufacturing system design� product quality control, and� preservation of privacy.Incorporating recent developments of data mining that have made it possible to deal with management and engineering design problems with greater efficiency and efficacy, Data Mining presents a number of state-of-the-art topics. It will be an informative source of information for researchers, but will also be a useful reference work for industrial and managerial practitioners.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 328 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9781849963374

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Bibliografische Details

Titel

Data Mining

Verlag

Springer London, Springer London Jan 2011

Erscheinungsjahr

2011

Sprache

Englisch

ISBN-10

1849963371

ISBN-13

9781849963374

Einband

Buch

Zustand

Neu

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Inhaltsangabe

Data Mining introduces in clear and simple ways how to use existing data mining methods to obtain effective solutions for a variety of management and engineering design problems. Data Mining is organised into two parts: the first provides a focused introduction to data mining and the second goes into greater depth on subjects such as customer analysis. It covers almost all managerial activities of a company, including: • supply chain design, • product development, • manufacturing system design, • product quality control, and • preservation of privacy. Incorporating recent developments of data mining that have made it possible to deal with management and engineering design problems with greater efficiency and efficacy, Data Mining presents a number of state-of-the-art topics. It will be an informative source of information for researchers, but will also be a useful reference work for industrial and managerial practitioners.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Yong Yin has been Associate Professor at Yamagata University, Japan, since 2004. He was previously Assistant Professor at the same university from 2002 to 2004. His research areas are manufacturing strategy; product development; workforce agility; and supply chain management.

Ikou Kaku is a professor at the Department of Management Science and Engineering, Akita Prefectural University, Japan. His research interests are in human factors related to manufacturing; mathematical modeling and meta heuristics; data mining techniques and their application in inventory management; and supply chain management.

Jiafu Tang is a professor at Northeastern University, Shenyang, China. He works in the Institute of Systems Engineering's Key Laboratory of Integrated Automation of Process Industry of MOE.

JianMing Zhu is a professor at the Central University of Finance and Economics, Beijing, China. He works in the School of Information.

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