Data Mining ? Blog.de

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Game Analytics
Durch den Erfolg der Onlinespiele (Casual und andere) hat sich eine ganze Branche entwickelt, die sich um die Analyse der Spieler kümmert. Viele dieser Firmen analysieren in den Spielen, wo die Spiele Schwachstellen haben, wie und wo man Werbung optimiert einsetzen kann, oder welche Art von bezahlten Inhalten den meisten Erfolg versprechen. Für ihre Analysen setzen diese Firmen stark auf automatisierte Algorithmen aus dem Data Mining. So bietet die Firma HoneyTracks ihren Kunden z.B. eine Kohortenanalyse an, um Zielgruppen besser einteilen und dann auch erreichen zu können. Neben der Optimierung des Cash Flow kann das Data Mining auch dazu eingesetzt werden, die Spiele zu optimieren, in Bezug auf Gameplay und Bugs. Data Mining bietet sich hier besonders an, da die Datenmenge, die ein Spieler während seines Lebenszyklus erzeugt umfangreich ist. Einen Einstieg in das Thema bietet die Firma Game Analytics in ihrem Blog. Diese Firma bietet im Moment auch Zugänge zu einem Weiterlesen: Game Analytics Diese Artikel sind ähnlich und können Sie auch interessieren: PaRen – PaREn Automatic System Construction Wizard in RapidMiner DFKI GmbH Mit PaRen gibt es eine neue Erweiterung... FastStats: Data Mining für Marketingspezialisten FastStats (c) Apteco Die Firma Apteco bietet mit ihrer... Intelligenter Sand Das MIT Distributed Robotics Laboratory hat ein Projekt, das...

Intelligenter Sand
Das MIT Distributed Robotics Laboratory hat ein Projekt, das sich damit befasst „intelligenten Sand“ zu entwickeln. Die Vision ist, dass man einen Gegenstand in eine Box mit Stand stellen kann und der Sand diesen Gegenstand dann nachbildet. Dieses Verfahren und vor allem die Algorithmen, die das ermöglichen sollen, wollen die Forscher im Mai 2012 auf der IEEE International Conference on Robotics and Automation vorstellen. Bisher haben sie einige Versuche mit Würfel einer Kantenlänge von 10mm gemacht. Die Würfel sind magnetisch und enthalten kleine Prozessoren, die es ihnen ermöglichen miteinander zu kommunizieren und ein Objekt nachzubilden. Die Herausforderung des Projekts ist es, mit den knappen Resourcen auf den einzelnen „Sandkörnern“ so umzugehen, dass ein möglichst effizienter Algorithmus herauskommt, der die Kommunikation der Elemente miteinander ermöglicht und gleichzeitig auch den Gegenstand nachzubilden. Dazu wird keine Karte des Gegenstands erzeugt und verwendet, da das Team die Resourcen dafür nicht in den einzelnen Elementen sieht, bei Weiterlesen: Intelligenter Sand

Last.fm Discover: Datamining in Sozialen Netzwerken
Last.fm hat am 15.12.2011 seinen neuen Dienst Discover vorgestellt. In Zusammenarbeit mit dem Microsoft Innovation Team wurde eine HTML5 App erstellt, die aus dem Fundus der Künstlern schöpft, die ihre Songs auf Last.fm zur Verfügung gestellt haben, also hauptsächlich Bands ohne Vertrag oder Major Label. Zusammengestellt wird die Playliste von Discover, wie bei Last.fm bereits bekannt, über die Tags. Genau an dieser Stelle greift dann, das schon von Last.fm bekannte, System von Scoring. Andrew Clegg, Mitarbeiter bei Last.fm, beschreibt das Vorgehen in seinem Blog. Die Leistung des Scoring Systems in Bezug auf Discover ist es nun, dass hier Songs von Bands abgespielt werden, die nicht so oft getaggt wurden. Hier ist die Gefahr einer Abweichung der angezeigten Tags im Vergleich zu den bekannteren Bands, relativ groß. Der Faktor der statistischen Korrekturen spielt hier eine größere Rolle, um den Dienst erfolgreich zu machen. Der Grund hierfür ist, dass Discover das Radio anhand der vom Weiterlesen: Last.fm Discover: Datamining in Sozialen Netzwerken Diese Artikel sind ähnlich und können Sie auch interessieren: Facebook Dating-Data-Mining mit „Wings“ von Triangulate Das Produkt "Wings" vom US-amerikanischer Start-Up Triangulate, gibt mittels Data... Game Analytics Durch den Erfolg der Onlinespiele (Casual und andere) hat...

PaRen ? PaREn Automatic System Construction Wizard in RapidMiner
DFKI GmbH Mit PaRen gibt es eine neue Erweiterung zum RapidMiner die es ermöglichen soll die Klassifikation von Daten automatisch vorzunehmen. Das Vorgehen dazu ist sehr einfach, da man im Grunde nur das zu analysierende Datenset eingeben muss und die Erweiterung dann automatisch die Daten nach dem optimalen Algorithmus zur Analyse durchsucht. Wenn die Analyse beendet ist, erhält man eine Liste der besten Treffer mit einer Angabe zu ihrer Genauigkeit. Zur Überprüfung kann man nun die gewünschten Algorithmen auswählen und mit diesen eine automatische Optimierung der Parameter durchführen lassen. Nach der Optimierung kann man die tatsächliche Genauigkeit der Berechnungen ansehen und sich für Eine entscheiden. Aus dieser Entscheidung erstellt der Wizard dann einen RapidMiner-Prozess, den man dann für die weitere Verarbeitung nutzen kann. Eine genaue Anleitung zum Einsatz von PaRen ist auch hier zu finden. Ein sehr schönes Video-Turorial dazu ist auch Neural Market Trends zu finden. Diese Artikel sind ähnlich und können Sie auch interessieren: RapidMiner von Rapid-I auf der CeBIT 2010 RapidMiner ist eine Data Mining Suite Der Firma Rapid-I. Ich... Game Analytics Durch den Erfolg der Onlinespiele (Casual und andere) hat... FastStats: Data Mining für Marketingspezialisten FastStats (c) Apteco Die Firma Apteco bietet mit ihrer...

Facebook Dating-Data-Mining mit ?Wings? von Triangulate
Das Produkt "Wings" vom US-amerikanischer Start-Up Triangulate, gibt mittels Data Mining Methoden Dating Empfehlungen auf Facebook ab. Die Facebook Application wertet dafür viele Datenquellen aus, z.B. auch Weiterlesen: Facebook Dating-Data-Mining mit „Wings“ von Triangulate Diese Artikel sind ähnlich und können Sie auch interessieren: Cloud Mining – CRM Data Mining in der Cloud Cloud Mining ist eine Innovationsform des Data Mining. Hierbei werden... FastStats: Data Mining für Marketingspezialisten FastStats (c) Apteco Die Firma Apteco bietet mit ihrer... Data Mining im KDD Environment Data Mining ist nur ein Schritt im Finden von Wissen...

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