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Data Mining mit unsicheren Daten - Fallbeispiel OpenStreetMap

Kellner, Florian and Schröder, Nadine (2018) Data Mining mit unsicheren Daten - Fallbeispiel OpenStreetMap. HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik 55 (3), pp. 601-613.

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Abstract

Im Zeitalter von Big Data werden immense Informationsbestände aus unterschiedlichen Quellen gesammelt. Die Daten sind häufig unvollständig, unsicher und ungenau. Ein Beispiel hierfür ist das OpenStreetMap Projekt, bei dem Nutzer auf der ganzen Welt einmal mehr und einmal weniger „sauber“ bzw. vollständig Daten beisteuern. In diesem Beitrag wird gezeigt, ob sich diese Daten eignen um ein ...

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Item type:Article
Date:27 March 2018
Institutions:Business, Economics and Information Systems > Institut für Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl für Controlling und Logistik (Prof. Dr. Andreas Otto)
Business, Economics and Information Systems > Institut für Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl für Marketing (Prof. Dr. Harald Hruschka)
Identification Number:
ValueType
10.1365/s40702-018-0419-5DOI
Keywords:Data Mining, OpenStreetMap, Standortanalyse, Neuronales Netz, Entscheidungsbaum, Logit-Analyse
Dewey Decimal Classification:300 Social sciences > 330 Economics
Status:Published
Refereed:Yes, this version has been refereed
Created at the University of Regensburg:Yes
Item ID:37049
Owner only: item control page
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