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Data Mining pp 81-84 | Cite as

Zeitreihenprognose

  • Thomas A. Runkler
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Zusammenfassung

Zeitliche Sequenzen von Daten spielen im Data Mining eine große Rolle. In Abschnitt 2.7 wurden spezielle Relationen für Sequenzdaten präsentiert, in Abschnitt 2.8 wurde die Problematik der adäquaten Abtastung von kontinuierlichen Signalen behandelt, in Abschnitt 3.2 wurden Filterverfahren für Sequenzen beschrieben und in Abschnitt 4.5 wurde gezeigt, wie sich die spektralen Eigenschaften von Zeitreihen berechnen und visualisieren lassen. Neben der Vorverarbeitung, Visualisierung und Analyse von Sequenzdaten ist die Prognose eine wichtige Aufgabenstellung im Data Mining. Ziel der Prognose ist es, auf Basis der beobachteten Daten eine Vorhersage der Zeitreihe über mehrere Zeitschritte in die Zukunft zu produzieren.

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© Vieweg+Teubner | GWV Fachverlage GmbH 2010

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  • Thomas A. Runkler

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