Data Mining - Buch im Überblick
09.09.2026
Lesedauer: 3 min
Data Mining von Gholamreza Nakhaeizadeh prägnant zusammengefasst mit Fokus auf Inhalt und Ausgabe. So siehst du sofort, ob das Buch zu deiner Suche passt.

Data Mining von Gholamreza Nakhaeizadeh - Informationen zur Ausgabe
Mit Data Mining liegt ein Buch von Gholamreza Nakhaeizadeh vor, das der Kategorie Fiction zugeordnet wird und sich für alle eignet, die gezielt nach Literatur mit diesem Schwerpunkt suchen. Mit dem Untertitel Theoretische Aspekte und Anwendungen (Beiträge zur Wirtschaftsinformatik) wird bei Data Mining noch deutlicher, in welche Richtung das Werk inhaltlich argumentiert und welche Schwerpunkte gesetzt werden.
Was diese Ausgabe besonders interessant macht
Dass Data Mining in Deutsch erschienen ist, erleichtert die gezielte Auswahl für sprachspezifische Recherchen. Wer Literatur aus dem Bereich Fiction sucht, findet in Data Mining einen gut klassifizierbaren Titel. Data Mining ist besonders für Leserinnen und Leser interessant, die sich gezielt mit Veröffentlichungen von Gholamreza Nakhaeizadeh beschäftigen möchten. Für Recherchen nach Veröffentlichungszeitraum ist Data Mining mit dem Datum 15.01.1998 eindeutig zuordenbar.
Worum geht es in Data Mining?
Die vorhandenen Tags verdichten die inhaltliche Einordnung des Buches zusätzlich: Management Information Systems, Computers / Management Information Systems, Computers - General Information, Computer Science, Datenbanken, Data Mining, Probability & Statistics - General, Maschinelles Lernen
Wichtige Kennzeichen dieser Ausgabe
Sowohl die ISBN-10 3790810533 als auch die ISBN-13 9783790810530 erleichtern das Auffinden und Vergleichen dieser Ausgabe erheblich. Auch externe Referenzen sind vorhanden: Die Work-ID lautet OL4384048W, die zugehörigen Editions-IDs sind OL12916692M.
Die zentralen Metadaten zu Data Mining
- Open-Library-Work-ID: OL4384048W
- Titel: Data Mining
- Sprache: Deutsch
- Ausgabeform: pocket
- Internationale Standardbuchnummer (ISBN-13): 9783790810530
- Ergänzender Titelzusatz: Theoretische Aspekte und Anwendungen (Beiträge zur Wirtschaftsinformatik)
- Internationale Standardbuchnummer (ISBN-10): 3790810533
- Erscheinungsdatum: 15.01.1998
- Publiziert bei: Physica-Verlag Heidelberg
- Schlagwörter: Management Information Systems, Computers / Management Information Systems, Computers - General Information, Computer Science, Datenbanken, Data Mining, Probability & Statistics - General, Maschinelles Lernen
- Autor beziehungsweise Autoren: Gholamreza Nakhaeizadeh
- Open-Library-Editions-IDs: OL12916692M
- Primäre Kategorie: Fiction
Suchrelevante Merkmale dieser Ausgabe
Durch die Kombination aus Titel, Autorenschaft, Kategorie und Schlagwörtern - also Data Mining, Gholamreza Nakhaeizadeh, Fiction und Management Information Systems, Computers / Management Information Systems, Computers - General Information, Computer Science, Datenbanken, Data Mining, Probability & Statistics - General, Maschinelles Lernen - ist der Datensatz sowohl für Suchmaschinen als auch für Nutzerinnen und Nutzer sehr gut interpretierbar. Zusätzliche Präzision entsteht durch Identifikatoren wie 3790810533, 9783790810530 und OL4384048W, die die Ausgabe in verschiedenen Katalog- und Suchkontexten eindeutig referenzierbar machen.
Fragen und Antworten rund um diese Ausgabe
Wofür sind die Open-Library-IDs hilfreich?
Mit OL4384048W und OL12916692M lässt sich das Werk auch in externen bibliografischen Zusammenhängen besser verknüpfen.
Welche ISBN-Nummern sind für diese Ausgabe hinterlegt?
Für diese Ausgabe sind sowohl die ISBN-10 3790810533 als auch die ISBN-13 9783790810530 verfügbar.
Wer sollte sich für Data Mining interessieren?
Besonders relevant ist Data Mining für Leserinnen und Leser, die nach Literatur aus dem Bereich Fiction suchen oder gezielt Veröffentlichungen von Gholamreza Nakhaeizadeh betrachten möchten.
Warum ist der Untertitel Theoretische Aspekte und Anwendungen (Beiträge zur Wirtschaftsinformatik) wichtig?
Er hilft dabei, Data Mining inhaltlich schneller zu erfassen und den konkreten Schwerpunkt der Ausgabe besser zu verstehen.
Externe Links
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