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 | ||||
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| 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: |
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| 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 |
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