Data Mining und Knowledge Discovery in Databases

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Data Mining und Knowledge Discovery in Databases"

Transkript

1 Data Mining und Knowledge Discovery in Databases Begriffsabgrenzungen... Phasen der KDD Datenvorverarbeitung Datenproblematik Möglichkeiten der Datenvorverarbeitung Data Mining Ziele Wissenschaftliche Einordnung der KDD Begriffsdefinitionen Data Mining Methoden Beispiele für KDD-Systeme Hierarchisches Clustering Partitionierendes Clustering...4 Entscheidungsbäume...7 Bayes-Klassifikation...9 Seite von

2 Begriffsabgrenzungen Definition: Knowledge Discovery in Databases (KDD) Knowledge discovery in databases is the nontrivial process of indentifying valid, novel, potentially useful, and ultimately understandable patterns in data. Definition: Data Mining Data Mining ist ein einzelner Schritt im KDD Prozess, innerhalb dessen bestimmte Data Mining Algorithmen zur Anwendung kommen, die selbständig Annahmen generieren, diese Annahmen prüfen und dem Anwender dann die relevanten Ergebnisse in verständlicher Form präsentieren. Seite von

3 Phasen der KDD Analyse des Anwendungsgebietes Datenzugriff Anforderungs- und Machbarkeitsanalyse Datenvorverarbeitung Daten Umsetzung Exploration Interpretation und Bewertung Anwendung von Data Mining Methoden Einzelnen Phasen eines KDD-Prozess: Anforderungs- und Machbarkeitsanalyse Analyse des Anwendungsgebietes Datenzugriff Datenvorverarbeitung Exploration Anwendung von Data Mining Methoden Interpretation und Bewertung Umsetzung Seite 3 von

4 3 Datenvorverarbeitung 3. Datenproblematik Unvollständigkeit und Spärlichkeit der Daten Dynamik der Daten Datenschmutz Redundanz Irrelevanten Bestände Datenvolumen 3. Möglichkeiten der Datenvorverarbeitung Datentransformation Bearbeitung unreiner Daten Konstruktion neuer Informationen Datenselektion Seite 4 von

5 4 Data Mining Ziele Cluster-Analyse bzw. Segmentierung Klassifikation Konzeptbeschreibung Prognose Datenbeschreibung und zusammenfassung Erkennung von Abweichungen Abhängigkeitsanalyse 5 Wissenschaftliche Einordnung der KDD Datenbasen Maschinen- Lernen Experten Systeme KDD Visualisierung Statistik Seite 5 von

6 6 Begriffsdefinitionen Definition: Datensatz bzw. Objekt Ein logischer Datensatz wird durch ein Tupel X = x,..., x ) von m IN Attributen dargestellt. Dabei i ( i, i, m umfasst die gesamte Datenbasis n Datensätze, nämlich X,..., X n. Die Gesamtheit aller Datensätze wird durch die Menge der Attribute Attribut A j mit A,..., Am beschrieben, wobei für jedes j =,..., m ein eigener Wertebereich W A ) existiert, aus dem die jeweiligen Ausprägungen der ( j einzelnen Datensätze stammen x W ( A ) für i =,..., n. Für den Wertebereich aller Attribute i, j j zusammengenommen ergibt sich dann entsprechend m A ( m i= i = W A )... W ( A ) = Χ W ( A ), auch Merkmalsraum genannt. Seite 6 von

7 Numerische Attribute Binäre Attribute z. B. die Werte 0 oder Diskrete Attribute Kontinuierliche Attribute z. B. die ganzen Zahlen z. B. die reellen Zahlen Nominale Attribute Geordnete Attribute z.b. niedrig, mittel, hoch Ungeordnete Attribute z. B. die Produkte A, B und C Seite 7 von

8 7 Data Mining Methoden Freie und überwachte Data Mining Methoden Hierarchisches Clustering Partitionierendes Clustering Entscheidungsbäume Bayes-Klassifikation Seite 8 von

9 8 Beispiele für KDD-Systeme SKICAT (Sky Image Cataloging and Analysis Tool) TASA (Telecommunication Network Alarm Sequence Analyzer) Health-KEFIR (Key Findings Reporter) Steuerung der Prozesstechnik in der Zellstoff- und Papierindustrie Klassifikation von Verkehrszuständen Bildverarbeitung Aufbereitung von Röntgenbildern Seite 9 von

10 9 Hierarchisches Clustering Agglomeratives hierarchisches Clustering Divisives hierarchisches Clustering Metrik: x y = n i= x i y i p p x, y n IR Single Linkage Methode C C = min x C, y C x y Complete Linkage Methode C C = max x C, y C x y Average Linkage Methode C C = card( C ) card( C ) x C, y C x y Seite 0 von

11 Algorithmus: Hierarchisches Clustering Gegeben: n Datensätze X,..., X ), ein Distanzmaß und ( n die Cluster-Anzahl k - Starte mit n Clustern, wobei jeder aus genau einem Datensatz besteht - Berechne für alle Paar von Clustern die Distanzen zwischen ihnen und wähle dasjenige Paar von Clustern, das die geringste Distanz aufweist. Fasse diese beiden Cluster zu einem Cluster zusammen und reduziere die Anzahl der Cluster um eins. - Wiederhole Schritt bis die gewünschte Cluster-Anzahl erreicht ist. Beispiel für hierarchisches Clustering: Attribut Attribut Datensatz X Datensatz X 4,3 4, Datensatz X 3,9, Datensatz X 4 3,7 5, Datensatz X 5 0,7, Datensatz X 4, 4, 6 ( X X ) d ( X i, X j ) = di, j = i, k j, k k = Seite von

12 D 0 = 3,86 0,4,44 0 4,99,7 3,58 0,53 3,, 4,4 0 4,46 0,9 3,05, 3,98 0 X X 3 d,3 Cluster d 3,5 X 5 X d,6 X 6 d,4 Cluster X 4 Schritt Schritt Schritt 3 Schritt 4 Schritt 5 Seite von

13 5 Attribut Cluster 5 3 Cluster Attribut Seite 3 von

14 0 Partitionierendes Clustering Minimiere n k i= j= X i v j mit den Datensätzen X i und den Cluster-Zentren v j Algorithmus: K-means-Verfahren Gegeben: n Datensätze X,..., X ), ein Distanzmaß und die Cluster-Anzahl k ( n - Wähle k verschiedene Datensätze als vorläufige Zentren der Cluster. Dies können beliebige, neue Datensätze oder aber auch k der insgesamt n ursprünglichen Datensätze sein. - Ermittle für jeden Datensatz X l der Datensätze ( n X,..., X ) dasjenige Zentrum v j eines Clusters C j, so dass die Distanz d ( X l, v j ) für alle Cluster-Zentren v,...,vk minimal wird. - Berechne als neues Cluster-Zentrum v j als den Mittelwert aus dem alten Cluster-Zentrum und dem Datensatz X l. - Wiederhole die Schritte und 3 bis ein entsprechendes Abbruch-Kriterium erreicht ist (z. B. die angestrebte Cluster-Anzahl). Seite 4 von

15 - Überprüfe für alle Datensätze X,..., X ), ob sie in ( n demjenigen Cluster liegen, zu dessen sie Zentrum sie die geringste Distanz aufweisen. Andernfalls sind Austauschungen vorzunehmen. Beispiel für das K-means-Verfahren: Attribut Attribut Datensatz X Datensatz X 4,3 4, Datensatz X 3,9, Datensatz X 4 3,7 5, Datensatz X 5 0,7, Datensatz X 4, 4, 6 Cluster mit den Datensätzen, 3 und 5 sowie dem ''' = Cluster-Zentrum v (,,9) Cluster mit den Datensätzen, 4 und 6 sowie dem ''' = Cluster-Zentrum v (3,9 4,4) Seite 5 von

16 5 Attribut v 4 ''' v Cluster 5 ''' v 3 v Cluster Attribut Seite 6 von

17 Entscheidungsbäume IF Bedingung (Bedingung )(Bedingung 3) THEN Entscheidung (Entscheidung )(Entscheidung 3) Beispiel für einen Entscheidungsbaum Kunden Textilien Geschenkartikel Durchschnittspreis Katalogent (M) (M) (M3) scheidung X mittel wenig mittel T X wenig mittel niedrig N X 3 mittel viel mittel TG X 4 viel wenig hoch T X 5 wenig mittel hoch G X 6 viel mittel niedrig TG X 7 wenig viel niedrig G X 8 mittel wenig niedrig N X 9 viel wenig niedrig T X 0 wenig wenig hoch N X wenig viel mittel G X viel viel hoch TG Seite 7 von

18 Datensätze,..., M = wenig M = mittel M = viel Datensätze,4,8,9,0 Datensätze,5,6 Datensätze 3,7,, M = wenig M = mittel M = viel M = wenig M = mittel M = viel M = wenig M = mittel 0,8 4,9,6 5 7, 3 M = viel N T? G G TG TG M3 = niedrig M3 = mittel M3 = hoch M3 = niedrig M3 = mittel M3 = hoch 8 6 N T? N? TG Seite 8 von

19 Bayes-Klassifikation P ( C i ) Wahrscheinlichkeit, dass ein Objekt zur Klasse C i gehört. P (X ) Wahrscheinlichkeit, dass ein Objekt X vorliegt. P i ( C X ) Wahrscheinlichkeit, dass das Objekt X zur Klasse gehört. P ( X Ci ) Wahrscheinlichkeit, dass das Objekt X ist, unter der Bedingung, dass das Objekt zur Klasse C i gehört. C i Entscheidungsregel: Ein Objekt X sei neu zu klassifizieren. Das Risiko einer falschen Klassifikation soll dabei minimiert werden. Dementsprechend wird das Objekt X der Klasse j {,..., k} zugeteilt, für die gilt: C j mit P( X C j ) P( C j ) > P( X Ci ) P( Ci ) für alle i j bzw. P( C j X ) > P( Ci X ) für alle i j Seite 9 von

20 Beispiel Bayes-Klassifikation: Kunden Textilien Geschenkartikel Durchschnittspreis Katalogent- (M) (M) (M3) scheidung X 0-0 T X N X TG X 4 - T X 5-0 G X TG X G X N X T X N X - 0 G X TG Orthogonale Basisfunktionen 3 P *( X C) = + x x P *( X C) = x + x P *( X C3) = + x + x P *( X C4) = x x x Seite 0 von

21 Endgültige Entscheidungsfunktionen: 3 D ( X ) = + x x D ( X ) = x + x D 3( X ) = + x + x D 4 ( X ) = x x x Seite von

22 3 Literatur Adriaans, P. ; Data Mining; Addison-Wesley, Harlow, England, 997 Chamoni, P. ;Analytische Informationssysteme - data warehouse, on-line analytical processing, data mining; Springer, Berlin, 998 Fayyad, U. M. [Hrsg.] Advances in knowledge discovery and data mining; AAAI Press, Menlo Park, California, 996 Lusti, M. ; Data warehousing und data mining - eine Einführung in entscheidungsunterstützende Systeme; Springer, Berlin, 999 Nakhaeizadeh, G. [Hrsg.] Data Mining - theoretische Aspekte und Anwendungen; Physica-Verlag, Heidelberg, 998 Runkler A. T. ; Information Mining - Methoden, Algorithmen und Anwendungen intelligenter Datenanalyse; Vieweg Gabler, Braunschweig / Wiesbaden, 000 Wittmann, T. ; Data mining - Entwicklung und Einsatz robuster Verfahren für betriebswirtschaftliche Anwendungen; Lang, Frankfurt am Main, 000 Seite von

Management Support Systeme

Management Support Systeme Management Support Systeme WS 24-25 4.-6. Uhr PD Dr. Peter Gluchowski Folie Gliederung MSS WS 4/5. Einführung Management Support Systeme: Informationssysteme zur Unterstützung betrieblicher Fach- und Führungskräfte

Mehr

Data Mining (ehem. Entscheidungsunterstützungssysteme)

Data Mining (ehem. Entscheidungsunterstützungssysteme) Data Mining (ehem. Entscheidungsunterstützungssysteme) Melanie Pfoh Anja Tetzner Christian Schieder Übung WS 2014/15 AGENDA TEIL 1 Aufgabe 1 (Wiederholung OPAL / Vorlesungsinhalte) ENTSCHEIDUNG UND ENTSCHEIDUNGSTHEORIE

Mehr

Knowledge Discovery. Lösungsblatt 1

Knowledge Discovery. Lösungsblatt 1 Universität Kassel Fachbereich Mathematik/nformatik Fachgebiet Wissensverarbeitung Hertie-Stiftungslehrstuhl Wilhelmshöher Allee 73 34121 Kassel Email: hotho@cs.uni-kassel.de Tel.: ++49 561 804-6252 Dr.

Mehr

Seminar Business Intelligence Teil II. Data Mining & Knowledge Discovery

Seminar Business Intelligence Teil II. Data Mining & Knowledge Discovery Seminar Business Intelligence Teil II Data Mining & Knowledge Discovery Was ist Data Mining? Sabine Queckbörner Was ist Data Mining? Data Mining Was ist Data Mining? Nach welchen Mustern wird gesucht?

Mehr

Steuerungsverfahren und ihre Datenstrukturen 02 - Datenmanagement

Steuerungsverfahren und ihre Datenstrukturen 02 - Datenmanagement Steuerungsverfahren und ihre Datenstrukturen 02 - Datenmanagement 1 Übersicht - Datenmanagement 1 Übersicht - Datenmanagement...1 2 Übersicht: Datenbanken - Datawarehouse...2 3 Übersicht: Data Mining...11

Mehr

Anwendung der Predictive Analytics

Anwendung der Predictive Analytics TDWI Konferenz mit BARC@TDWI Track 2014 München, 23. 25. Juni 2014 Anwendung der Predictive Analytics Prof. Dr. Carsten Felden Dipl. Wirt. Inf. Claudia Koschtial Technische Universität Bergakademie Freiberg

Mehr

Data Mining als Arbeitsprozess

Data Mining als Arbeitsprozess Data Mining als Arbeitsprozess Hagen Knaf Studiengang Angewandte Mathematik Hochschule RheinMain 31. Dezember 2015 In Unternehmen werden umfangreichere Aktivitäten oder Projekte im Bereich des Data Mining

Mehr

Intelligente Systeme zur Gewinnung führungsrelevanter Informationen aus großen Datenmengen Systematisierung und Bewertung von Data Mining Verfahren

Intelligente Systeme zur Gewinnung führungsrelevanter Informationen aus großen Datenmengen Systematisierung und Bewertung von Data Mining Verfahren Intelligente Systeme zur Gewinnung führungsrelevanter Informationen aus großen Datenmengen Systematisierung und Bewertung von Data Mining Verfahren Claudia Heidsieck Technische Universität Dresden (Claudia.Heidsieck@mailbox.tu-dresden.de)

Mehr

Dr. Andreas Hotho, Robert Jäschke Fachgebiet Wissensverarbeitung 30.10.2008. Wintersemester 2008/2009

Dr. Andreas Hotho, Robert Jäschke Fachgebiet Wissensverarbeitung 30.10.2008. Wintersemester 2008/2009 Dr. Andreas Hotho, Robert Jäschke Fachgebiet Wissensverarbeitung 30.10.2008 1. Übung Knowledge Discovery Wintersemester 2008/2009 Vorbemerkungen Vorlesungsfolien und Übungsblätter können Sie im Internet

Mehr

Data Mining Standards am Beispiel von PMML. Data Mining Standards am Beispiel von PMML

Data Mining Standards am Beispiel von PMML. Data Mining Standards am Beispiel von PMML Data Mining Standards am Beispiel von PMML Allgemeine Definitionen im Data Mining Data Mining (DM) Ein Prozess, um interessante neue Muster, Korrelationen und Trends in großen Datenbeständen zu entdecken,

Mehr

Clustering Seminar für Statistik

Clustering Seminar für Statistik Clustering Markus Kalisch 03.12.2014 1 Ziel von Clustering Finde Gruppen, sodas Elemente innerhalb der gleichen Gruppe möglichst ähnlich sind und Elemente von verschiedenen Gruppen möglichst verschieden

Mehr

Einführung in die Wissensverarbeitung und Data Mining

Einführung in die Wissensverarbeitung und Data Mining Einführung in die Wissensverarbeitung und Data Mining Peter Becker FH Bonn-Rhein-Sieg Fachbereich Angewandte Informatik!" $# Vorlesung Wintersemester 2001/02 1. Einführung Vorbemerkungen 1 Einführung Vorbemerkungen

Mehr

Clusteranalyse. Multivariate Datenanalyse. Prof. Dr. Dietmar Maringer. Abteilung für Quantitative Methoden, WWZ der Universität Basel

Clusteranalyse. Multivariate Datenanalyse. Prof. Dr. Dietmar Maringer. Abteilung für Quantitative Methoden, WWZ der Universität Basel Clusteranalyse Multivariate Datenanalyse Prof. Dr. Dietmar Maringer Abteilung für Quantitative Methoden, WWZ der Universität Basel Herbstsemester 2013 D Maringer: Datenanalyse Clusteranalyse (1) Ausgangssituation

Mehr

Einführung in Data Mining anhand des Modells CRISP-DM

Einführung in Data Mining anhand des Modells CRISP-DM Einführung in Data Mining anhand des Modells CRISP-DM Seminarvortrag Linnea Passing Seminar, Scientific Programming, FH Aachen Stand: 11.01.2011 Rechen- und Kommunikationszentrum (RZ) Agenda Motivation

Mehr

Dominik Pretzsch TU Chemnitz 2011

Dominik Pretzsch TU Chemnitz 2011 Dominik Pretzsch TU Chemnitz 2011 Wir leben im Informationszeitalter und merken es daran, dass wir uns vor Information nicht mehr retten können. Nicht der überwältigende Nutzen der Information, sondern

Mehr

Data/Information Quality Management

Data/Information Quality Management Data/Information Quality Management Seminar WI/Informationsmanagement im Sommersemester 2002 Markus Berberov, Roman Eder, Peter Gerstbach 11.6.2002 Inhalt! Daten und Datenqualität! Einführung und Definition!

Mehr

Seminar zum Thema Künstliche Intelligenz:

Seminar zum Thema Künstliche Intelligenz: Wolfgang Ginolas Seminar zum Thema Künstliche Intelligenz: Clusteranalyse Wolfgang Ginolas 11.5.2005 Wolfgang Ginolas 1 Beispiel Was ist eine Clusteranalyse Ein einfacher Algorithmus 2 bei verschieden

Mehr

Data Warehousing und Data Mining

Data Warehousing und Data Mining Data Warehousing und Data Mining Einführung in Data Mining Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik Wo sind wir? Einleitung & Motivation Architektur Modellierung von Daten im DWH Umsetzung des

Mehr

Exploration und Klassifikation von BigData

Exploration und Klassifikation von BigData Exploration und Klassifikation von BigData Inhalt Einführung Daten Data Mining: Vorbereitungen Clustering Konvexe Hülle Fragen Google: Riesige Datenmengen (2009: Prozessieren von 24 Petabytes pro Tag)

Mehr

Matrikelnr: Name: Vorname: Aufgabe 1 2 3 4 Summe Maximal erreichbare 20 30 30 20 100 Punktzahl Erreichte Punktzahl. Note:

Matrikelnr: Name: Vorname: Aufgabe 1 2 3 4 Summe Maximal erreichbare 20 30 30 20 100 Punktzahl Erreichte Punktzahl. Note: Fakultät für Wirtschaftswissenschaft Matrikelnr: Name: Vorname: : Modul 32711 Business Intelligence Termin: 28.03.2014, 9:00 11:00 Uhr Prüfer: Univ.-Prof. Dr. U. Baumöl Aufbau und Bewertung der Aufgabe

Mehr

Voraussetzung wieder: Datenraum mit Instanzen, mehrere Attribute - kein ausgezeichnetes Zielattribut, keine vorgegebenen Klassen

Voraussetzung wieder: Datenraum mit Instanzen, mehrere Attribute - kein ausgezeichnetes Zielattribut, keine vorgegebenen Klassen 7. Clusteranalyse (= Häufungsanalyse; Clustering-Verfahren) wird der multivariaten Statistik zugeordnet Voraussetzung wieder: Datenraum mit Instanzen, mehrere Attribute - kein ausgezeichnetes Zielattribut,

Mehr

Data Mining - Clustering. Sven Elvers

Data Mining - Clustering. Sven Elvers Agenda Data Mining Clustering Aktuelle Arbeiten Thesis Outline 2 Agenda Data Mining Clustering Aktuelle Arbeiten Thesis Outline 3 Data Mining Entdecken versteckter Informationen, Muster und Zusammenhänge

Mehr

Knowledge Discovery In Databases. Data Mining - Der moderne Goldrausch?

Knowledge Discovery In Databases. Data Mining - Der moderne Goldrausch? Oberseminar Data Mining 07. April 2010 Methodik des Data Mining Knowledge Discovery In Databases oder auch Data Mining - Der moderne Goldrausch? Data Mining...? Hochleistungsrechnen Geoinformationssysteme

Mehr

WEKA A Machine Learning Interface for Data Mining

WEKA A Machine Learning Interface for Data Mining WEKA A Machine Learning Interface for Data Mining Frank Eibe, Mark Hall, Geoffrey Holmes, Richard Kirkby, Bernhard Pfahringer, Ian H. Witten Reinhard Klaus Losse Künstliche Intelligenz II WS 2009/2010

Mehr

8. Clusterbildung, Klassifikation und Mustererkennung

8. Clusterbildung, Klassifikation und Mustererkennung 8. Clusterbildung, Klassifikation und Mustererkennung Begriffsklärung (nach Voss & Süße 1991): Objekt: wird in diesem Kapitel mit einem zugeordneten Merkmalstupel (x 1,..., x M ) identifiziert (Merkmalsextraktion

Mehr

Begriffsbestimmung CRISP-DM-Modell Betriebswirtschaftliche Einsatzgebiete des Data Mining Web Mining und Text Mining

Begriffsbestimmung CRISP-DM-Modell Betriebswirtschaftliche Einsatzgebiete des Data Mining Web Mining und Text Mining Gliederung 1. Einführung 2. Grundlagen Data Mining Begriffsbestimmung CRISP-DM-Modell Betriebswirtschaftliche Einsatzgebiete des Data Mining Web Mining und Text Mining 3. Ausgewählte Methoden des Data

Mehr

Visualisierung der Imperfektion in multidimensionalen Daten

Visualisierung der Imperfektion in multidimensionalen Daten Visualisierung der Imperfektion in multidimensionalen Daten Horst Fortner Imperfektion und erweiterte Konzepte im Data Warehousing Betreuer: Heiko Schepperle 2 Begriffe (1) Visualisierung [Wikipedia] abstrakte

Mehr

Personalisierung. Der Personalisierungsprozess Nutzerdaten erheben aufbereiten auswerten Personalisierung. Data Mining.

Personalisierung. Der Personalisierungsprozess Nutzerdaten erheben aufbereiten auswerten Personalisierung. Data Mining. Personalisierung Personalisierung Thomas Mandl Der Personalisierungsprozess Nutzerdaten erheben aufbereiten auswerten Personalisierung Klassifikation Die Nutzer werden in vorab bestimmte Klassen/Nutzerprofilen

Mehr

Data-Mining: Ausgewählte Verfahren und Werkzeuge

Data-Mining: Ausgewählte Verfahren und Werkzeuge Fakultät Informatik Institut für Angewandte Informatik Lehrstuhl Technische Informationssysteme Data-Mining: Ausgewählte Verfahren und Vortragender: Jia Mu Betreuer: Dipl.-Inf. Denis Stein Dresden, den

Mehr

Maschinelles Lernen und Data Mining: Methoden und Anwendungen

Maschinelles Lernen und Data Mining: Methoden und Anwendungen Maschinelles Lernen und Data Mining: Methoden und Anwendungen Eyke Hüllermeier Knowledge Engineering & Bioinformatics Fachbereich Mathematik und Informatik GFFT-Jahrestagung, Wesel, 17. Januar 2008 Knowledge

Mehr

Data Warehousing im Verkehrsbereich

Data Warehousing im Verkehrsbereich Seminar Data Warehousing im Verkehrsbereich Sommersemester 2003 Knowledge Discovery in Databases & Data Mining Bearbeitung: Kai Goller Betreuer: Matthias Gimbel 1 Inhalt 1. Aufgaben & Ziele 1.1. Ausgangssituation

Mehr

Die Clusteranalyse 24.06.2009. Clusteranalyse. Grundidee Mögliche Anwendungsgebiete gg Vorgehensweise Beispiele. methodenlehre ll Clusteranalyse

Die Clusteranalyse 24.06.2009. Clusteranalyse. Grundidee Mögliche Anwendungsgebiete gg Vorgehensweise Beispiele. methodenlehre ll Clusteranalyse Clusteranalyse Thomas Schäfer SS 2009 1 Die Clusteranalyse Grundidee Mögliche Anwendungsgebiete gg Vorgehensweise Beispiele Thomas Schäfer SS 2009 2 1 Die Clusteranalyse Grundidee: Eine heterogene Gesamtheit

Mehr

Data Mining-Modelle und -Algorithmen

Data Mining-Modelle und -Algorithmen Data Mining-Modelle und -Algorithmen Data Mining-Modelle und -Algorithmen Data Mining ist ein Prozess, bei dem mehrere Komponenten i n- teragieren. Sie greifen auf Datenquellen, um diese zum Training,

Mehr

Data Mining für die industrielle Praxis

Data Mining für die industrielle Praxis Data Mining für die industrielle Praxis von Ralf Otte, Viktor Otte, Volker Kaiser 1. Auflage Hanser München 2004 Verlag C.H. Beck im Internet: www.beck.de ISBN 978 3 446 22465 0 Zu Leseprobe schnell und

Mehr

Clustern. Teile nicht kategorisierte Beispiele in disjunkte Untermengen, so genannte Cluster, ein, so dass:

Clustern. Teile nicht kategorisierte Beispiele in disjunkte Untermengen, so genannte Cluster, ein, so dass: Text-Clustern 1 Clustern Teile nicht kategorisierte Beispiele in disjunkte Untermengen, so genannte Cluster, ein, so dass: Beispiele innerhalb eines Clusters sich sehr ähnlich Beispiele in verschiedenen

Mehr

Anwendung der Business Analytics

Anwendung der Business Analytics Anwendung der Business Analytics TDWI 2013 München Prof. Dr. Carsten Felden Dipl.-Wirt.-Inf. Claudia Koschtial Technische Universität Bergakademie Freiberg (Sachsen) Institut für Wirtschaftsinformatik

Mehr

Motivation. Themenblock: Klassifikation. Binäre Entscheidungsbäume. Ansätze. Praktikum: Data Warehousing und Data Mining.

Motivation. Themenblock: Klassifikation. Binäre Entscheidungsbäume. Ansätze. Praktikum: Data Warehousing und Data Mining. Motivation Themenblock: Klassifikation Praktikum: Data Warehousing und Data Mining Ziel Item hat mehrere Attribute Anhand von n Attributen wird (n+)-tes vorhergesagt. Zusätzliches Attribut erst später

Mehr

PPC und Data Mining. Seminar aus Informatik LV-911.039. Michael Brugger. Fachbereich der Angewandten Informatik Universität Salzburg. 28.

PPC und Data Mining. Seminar aus Informatik LV-911.039. Michael Brugger. Fachbereich der Angewandten Informatik Universität Salzburg. 28. PPC und Data Mining Seminar aus Informatik LV-911.039 Michael Brugger Fachbereich der Angewandten Informatik Universität Salzburg 28. Mai 2010 M. Brugger () PPC und Data Mining 28. Mai 2010 1 / 14 Inhalt

Mehr

Einführung in das Data Mining Clustering / Clusteranalyse

Einführung in das Data Mining Clustering / Clusteranalyse Einführung in das Data Mining Clustering / Clusteranalyse Sascha Szott Fachgebiet Informationssysteme HPI Potsdam 21. Mai 2008 Teil I Einführung Clustering / Clusteranalyse Ausgangspunkt: Menge O von Objekten

Mehr

Präsentation zur Diplomprüfung. Thema der Diplomarbeit:

Präsentation zur Diplomprüfung. Thema der Diplomarbeit: Präsentation zur Diplomprüfung Thema der Diplomarbeit: Analyse der Einsatzmöglichkeiten von Data Mining- Verfahren innerhalb einer Unternehmens - Balanced Scorecard und Entwicklung eines Empfehlungskatalogs.

Mehr

Data Mining Anwendungen und Techniken

Data Mining Anwendungen und Techniken Data Mining Anwendungen und Techniken Knut Hinkelmann DFKI GmbH Entdecken von Wissen in banken Wissen Unternehmen sammeln ungeheure mengen enthalten wettbewerbsrelevantes Wissen Ziel: Entdecken dieses

Mehr

Masterarbeit. im Studiengang Informatik. Kombinationen von Data Mining-Verfahren: Analyse und Automatisierung. Ulf Mewe Matrikel.-Nr.

Masterarbeit. im Studiengang Informatik. Kombinationen von Data Mining-Verfahren: Analyse und Automatisierung. Ulf Mewe Matrikel.-Nr. LEIBNIZ UNIVERSITÄT HANNOVER FAKULTÄT FÜR ELEKTROTECHNIK UND INFORMATIK INSTITUT FÜR PRAKTISCHE INFORMATIK FACHGEBIET DATENBANKEN UND INFORMATIONSSYSTEME Masterarbeit im Studiengang Informatik Kombinationen

Mehr

9 Resümee. Resümee 216

9 Resümee. Resümee 216 Resümee 216 9 Resümee In der vorliegenden Arbeit werden verschiedene Methoden der Datenreduktion auf ihre Leistungsfähigkeit im sozialwissenschaftlichstatistischen Umfeld anhand eines konkreten Anwendungsfalls

Mehr

Data Mining - Wiederholung

Data Mining - Wiederholung Data Mining - Wiederholung Norbert Fuhr 9. Juni 2008 Problemstellungen Problemstellungen Daten vs. Information Def. Data Mining Arten von strukturellen Beschreibungen Regeln (Klassifikation, Assoziations-)

Mehr

Ermittlung von Assoziationsregeln aus großen Datenmengen. Zielsetzung

Ermittlung von Assoziationsregeln aus großen Datenmengen. Zielsetzung Ermittlung von Assoziationsregeln aus großen Datenmengen Zielsetzung Entscheidungsträger verwenden heutzutage immer häufiger moderne Technologien zur Lösung betriebswirtschaftlicher Problemstellungen.

Mehr

Dokumenten-Clustering. Norbert Fuhr

Dokumenten-Clustering. Norbert Fuhr Dokumenten-Clustering Norbert Fuhr Dokumenten-Clustering (Dokumenten-)Cluster: Menge von ähnlichen Dokumenten Ausgangspunkt Cluster-Hypothese : die Ähnlichkeit der relevanten Dokumente untereinander und

Mehr

Data Warehousing und Data Mining

Data Warehousing und Data Mining Data Warehousing und Data Mining Clustering Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik Inhalt dieser Vorlesung Einführung Clustergüte Ähnlichkeiten Clustermitte Hierarchisches Clustering Partitionierendes

Mehr

Wolfgang Martin (Hrsg.) Data Warehousing. Data Mining - OLAP. An International Thomson Publishing Company

Wolfgang Martin (Hrsg.) Data Warehousing. Data Mining - OLAP. An International Thomson Publishing Company Wolfgang Martin (Hrsg.) Data Warehousing Data Mining - OLAP Technische Universität Darmsiadt Fachbereich 1 Betriebswirtschaftliche Bibliothek Inventar-Nr.: Abstell-Nr.: s. An International Thomson Publishing

Mehr

Neuere Konzepte von Informationssystemen Teil II. Neuere Konzepte von Informationssystemen Teil II. Gliederung. Motivation #1.

Neuere Konzepte von Informationssystemen Teil II. Neuere Konzepte von Informationssystemen Teil II. Gliederung. Motivation #1. Neuere Konzepte von Informationssystemen Teil II Kapitel : KDD & Data Mining Gliederung Diese Vorlesung gliedert sich wie folgt: Einführung: Klassische Fragestellungen Data-Mining-Aufgaben Data-Mining-Verfahren

Mehr

Datenbanken-Themen im OS "Data Mining" SS 2010

Datenbanken-Themen im OS Data Mining SS 2010 Prof. Dr.-Ing. Thomas Kudraß HTWK Leipzig, FIMN Datenbanken-Themen im OS "Data Mining" SS 2010 Die Vorträge sollten eine Dauer von 60 Minuten (Einzelvortrag) bzw. 45 Minuten (Doppelvortrag) haben. Nachfolgend

Mehr

6. Bayes-Klassifikation. (Schukat-Talamazzini 2002)

6. Bayes-Klassifikation. (Schukat-Talamazzini 2002) 6. Bayes-Klassifikation (Schukat-Talamazzini 2002) (Böhm 2003) (Klawonn 2004) Der Satz von Bayes: Beweis: Klassifikation mittels des Satzes von Bayes (Klawonn 2004) Allgemeine Definition: Davon zu unterscheiden

Mehr

The integration of business intelligence and knowledge management

The integration of business intelligence and knowledge management The integration of business intelligence and knowledge management Seminar: Business Intelligence Ketevan Karbelashvili Master IE, 3. Semester Universität Konstanz Inhalt Knowledge Management Business intelligence

Mehr

Kapitel 1: Einleitung

Kapitel 1: Einleitung Ludwig-Maximilians-Universität München Institut für Informatik Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme Skript zur Vorlesung Knowledge Discovery in Databases im Sommersemester 2013 Kapitel 1: Einleitung

Mehr

Sequential Pattern Analysis und Markov-Modelle. Christian Weiß Institut für Angewandte Mathematik und Statistitik Universität Würzburg

Sequential Pattern Analysis und Markov-Modelle. Christian Weiß Institut für Angewandte Mathematik und Statistitik Universität Würzburg Sequential Pattern Analysis und Markov-Modelle. Christian Weiß Institut für Angewandte Mathematik und Statistitik Universität Würzburg Sequential Pattern Analysis Historische Aspekte Data Mining als Teildisziplin

Mehr

Seminar Visual Analytics and Visual Data Mining

Seminar Visual Analytics and Visual Data Mining Seminar Visual Analytics and Visual Data Mining Dozenten:, AG Visual Computing Steffen Oeltze, AG Visualisierung Organisatorisches Seminar für Diplom und Bachelor-Studenten (max. 18) (leider nicht für

Mehr

Data Mining in SAP NetWeaver BI

Data Mining in SAP NetWeaver BI Martin Kießwetter, Dirk Vahl kam p Data Mining in SAP NetWeaver BI Galileo Press Bonn Boston 2.1 Was ist Data Mining? 17 2.2 Data Mining, KDD und Business Intelligence 20 2.3 KDD-Prozessmodelle 22 2.4

Mehr

Data Mining - Marketing-Schlagwort oder ernstzunehmende Innovation?

Data Mining - Marketing-Schlagwort oder ernstzunehmende Innovation? 1. Konferenz der A Benutzer KFE in Forschung und Entwicklung Data Mining - Marketing-chlagwort oder ernstzunehmende Innovation? Hans-Peter Höschel,, Heidelberg 1. Konferenz der A Benutzer KFE in Forschung

Mehr

2. Microsoft Innovationstag Nord Integrierte Lösungen in der Öffentlichen Verwaltung

2. Microsoft Innovationstag Nord Integrierte Lösungen in der Öffentlichen Verwaltung 2. Microsoft Innovationstag Nord Integrierte Lösungen in der Öffentlichen Verwaltung Reporting, Analyse und Data Mining André Henkel, initions AG 22. und 23. Oktober 2013 in Hamburg

Mehr

Proseminar: Web-Performance

Proseminar: Web-Performance Proseminar: Web-Performance Workload-Beschreibung (3) Skalierung, Clusteranalyse und algorithmen, Burstiness Skalierung Skalierungsmethoden zur Arbeitslastberechnung: unterschiedliche Einheiten können

Mehr

2. Lernen von Entscheidungsbäumen

2. Lernen von Entscheidungsbäumen 2. Lernen von Entscheidungsbäumen Entscheidungsbäume 2. Lernen von Entscheidungsbäumen Gegeben sei eine Menge von Objekten, die durch Attribut/Wert- Paare beschrieben sind. Jedes Objekt kann einer Klasse

Mehr

Umsetzung der Anforderungen - analytisch

Umsetzung der Anforderungen - analytisch Umsetzung der Anforderungen - analytisch Titel des Lernmoduls: Umsetzung der Anforderungen - analytisch Themengebiet: New Economy Gliederungspunkt im Curriculum: 4.2.5.5 Zum Inhalt: In diesem Modul wird

Mehr

Bestandskundenmanagement Wo drückt bei Ihnen der Schuh?

Bestandskundenmanagement Wo drückt bei Ihnen der Schuh? Bestandskundenmanagement Wo drückt bei Ihnen der Schuh? best-reactions GmbH Hirschberger Straße 33 D 90559 Burgthann Alle Rechte vorbehalten HRB 23679, Amtsgericht Nürnberg Geschäftsführer Alexander P.

Mehr

MS SQL Server 2012 (4)

MS SQL Server 2012 (4) MS SQL Server 2012 (4) Data Mining, Analyse und multivariate Verfahren Marco Skulschus Jan Tittel Marcus Wiederstein Webseite zum Buch: http://vvwvv.comelio-medien.com/buch-kataiog/ms sql_server/ms sql

Mehr

Data Mining und Text Mining Einführung. S2 Einfache Regellerner

Data Mining und Text Mining Einführung. S2 Einfache Regellerner Data Mining und Text Mining Einführung S2 Einfache Regellerner Hans Hermann Weber Univ. Erlangen, Informatik 8 Wintersemester 2003 hans.hermann.weber@gmx.de Inhalt Einiges über Regeln und Bäume R1 ein

Mehr

Vorwort zur zweiten Auflage...V. Vorwort zur ersten Auflage... VIII

Vorwort zur zweiten Auflage...V. Vorwort zur ersten Auflage... VIII Vorwort zur zweiten Auflage...V Vorwort zur ersten Auflage... VIII 1 Management Support Systeme und Business Intelligence Anwendungssysteme zur Unterstützung von Managementaufgaben...1 1.1 Computergestützte

Mehr

Data Mining und maschinelles Lernen

Data Mining und maschinelles Lernen Data Mining und maschinelles Lernen Einführung und Anwendung mit WEKA Caren Brinckmann 16. August 2000 http://www.coli.uni-sb.de/~cabr/vortraege/ml.pdf http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ Inhalt Einführung:

Mehr

Fragenkatalog zur Vorlesung "Grundlagen des Data Mining" (WS 2006/07)

Fragenkatalog zur Vorlesung Grundlagen des Data Mining (WS 2006/07) Fragenkatalog zur Vorlesung "Grundlagen des Data Mining" (WS 2006/07) 1. Grenzen Sie die Begriffe "Daten" und "Wissen" mit je 3 charakteristischen Eigenschaften gegeander ab. 2. Nennen Sie vier verschiedene

Mehr

Die Integration von Data-Mining in die Geschäftsprozesse von Versicherungsunternehmen

Die Integration von Data-Mining in die Geschäftsprozesse von Versicherungsunternehmen Die Integration von Data-Mining in die Geschäftsprozesse von Versicherungsunternehmen Systematische Potenzialanalyse und ein generisches Prozessmodell Berlin, 22.03.2006 Andreas Reuß Universität Ulm Sektion

Mehr

Data Mining mit Rapidminer im Direktmarketing ein erster Versuch. Hasan Tercan und Hans-Peter Weih

Data Mining mit Rapidminer im Direktmarketing ein erster Versuch. Hasan Tercan und Hans-Peter Weih Data Mining mit Rapidminer im Direktmarketing ein erster Versuch Hasan Tercan und Hans-Peter Weih Motivation und Ziele des Projekts Anwendung von Data Mining im Versicherungssektor Unternehmen: Standard

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Fragestellungen und Methoden 11. Vorwort 15. Kapitel 1 Einführung 17. Kapitel 2 Statistische Grundbegriffe 23

Inhaltsverzeichnis. Fragestellungen und Methoden 11. Vorwort 15. Kapitel 1 Einführung 17. Kapitel 2 Statistische Grundbegriffe 23 Fragestellungen und Methoden 11 Vorwort 15 Kapitel 1 Einführung 17 1.1 KonzeptiondesBuchs... 18 1.2 AufbaudesBuchs... 19 1.3 Programmversionen von PASW bzw. SPSS..... 20 1.4 WiekanndiesesBuchverwendetwerden?...

Mehr

Data Mining-Projekte

Data Mining-Projekte Data Mining-Projekte Data Mining-Projekte Data Mining stellt normalerweise kein ei nmaliges Projekt dar, welches Erkenntnisse liefert, die dann nur einmal verwendet werden, sondern es soll gewöhnlich ein

Mehr

Motivation. Themenblock: Data Preprocessing. Einsatzgebiete für Data Mining I. Modell von Gianotti und Pedreschi

Motivation. Themenblock: Data Preprocessing. Einsatzgebiete für Data Mining I. Modell von Gianotti und Pedreschi Motivation Themenblock: Data Preprocessing We are drowning in information, but starving for knowledge! (John Naisbett) Was genau ist Datenanalyse? Praktikum: Data Warehousing und Data Mining Was ist Data

Mehr

Was ist eine Clusteranalyse, wann und wie wird sie angewendet?

Was ist eine Clusteranalyse, wann und wie wird sie angewendet? Autor: Dr. Ralf Gutfleisch, Stadt Frankfurt a. M., Bürgeramt, Statistik und Wahlen Was ist eine Clusteranalyse, wann und wie wird sie angewendet? Fragestellung Drei Fragen stehen im Vordergrund dieser

Mehr

Kapitel IR:I. I. Einführung. Retrieval-Szenarien Begriffsbildung Einordnung Information Retrieval

Kapitel IR:I. I. Einführung. Retrieval-Szenarien Begriffsbildung Einordnung Information Retrieval Kapitel IR:I I. Einführung Retrieval-Szenarien Begriffsbildung Einordnung Information Retrieval IR:I-1 Introduction STEIN 2005-2010 Retrieval-Szenarien Liefere Dokumente, die die Terme «Information» und

Mehr

Data Mining Bericht. Analyse der Lebenssituation der Studenten. der Hochschule Wismar. Zur Veranstaltung. Business Intelligence

Data Mining Bericht. Analyse der Lebenssituation der Studenten. der Hochschule Wismar. Zur Veranstaltung. Business Intelligence Data Mining Bericht Analyse der Lebenssituation der Studenten der Hochschule Wismar Zur Veranstaltung Business Intelligence Eingereicht von: Mohamed Oukettou 108 208 Maxim Beifert 118 231 Vorgelegt von:

Mehr

Seminar Textmining SS 2015 Grundlagen des Maschinellen Lernens

Seminar Textmining SS 2015 Grundlagen des Maschinellen Lernens Seminar Textmining SS 2015 Grundlagen des Maschinellen Lernens Martin Hacker Richard Schaller Künstliche Intelligenz Department Informatik FAU Erlangen-Nürnberg 17.04.2015 Entscheidungsprobleme beim Textmining

Mehr

Data Mining: Klassifikations- und Clusteringverfahren

Data Mining: Klassifikations- und Clusteringverfahren Westfälische Wilhelms-Universität Münster Data Mining: Klassifikations- und Clusteringverfahren Ausarbeitung im Rahmen des Projektseminars CRM für Finanzdienstleister im Fachgebiet Wirtschaftsinformatik

Mehr

Datenbanken und Informationssysteme

Datenbanken und Informationssysteme Datenbanken und Informationssysteme Lehrangebot Stefan Conrad Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf Institut für Informatik April 2012 Stefan Conrad (HHU) Datenbanken und Informationssysteme April 2012

Mehr

Web Information Retrieval. Zwischendiskussion. Überblick. Meta-Suchmaschinen und Fusion (auch Rank Aggregation) Fusion

Web Information Retrieval. Zwischendiskussion. Überblick. Meta-Suchmaschinen und Fusion (auch Rank Aggregation) Fusion Web Information Retrieval Hauptseminar Sommersemester 2003 Thomas Mandl Überblick Mehrsprachigkeit Multimedialität Heterogenität Qualität, semantisch, technisch Struktur Links HTML Struktur Technologische

Mehr

Grundbegriffe des Data Mining aufbereitet für eine Datenbank-Vorlesung

Grundbegriffe des Data Mining aufbereitet für eine Datenbank-Vorlesung Grundbegriffe des Data Mining aufbereitet für eine Datenbank-Vorlesung Von Christian Ulrich Inhaltsverzeichnis: 1 Einleitung... 4 2 Grundlagen des Data Mining... 7 2.1 Einleitung... 7 2.2 Der Data-Mining-Prozess...

Mehr

Adaptive Business- Intelligence-Systeme

Adaptive Business- Intelligence-Systeme Lars Burmester Adaptive Business- Intelligence-Systeme Theorie, Modellierung und Implementierung Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Ulrich Hasenkamp VIEWEG+TEUBNER RESEARCH Geleitwort Danksagung Abbildungsverzeichnis

Mehr

Fakultät für Wirtschaftswissenschaft. Aufgabenheft zu. Klausur: Modul 32711 Business Intelligence. Termin: 23.09.2014, 11:30 13:30 Uhr

Fakultät für Wirtschaftswissenschaft. Aufgabenheft zu. Klausur: Modul 32711 Business Intelligence. Termin: 23.09.2014, 11:30 13:30 Uhr Fakultät für Wirtschaftswissenschaft Aufgabenheft zu : Modul 32711 Business Intelligence Termin: 23.09.2014, 11:30 13:30 Uhr Prüfer: Univ.-Prof. Dr. U. Baumöl Aufbau und Bewertung der Aufgabe 1 2 3 4 Summe

Mehr

Tiefgreifende Prozessverbesserung und Wissensmanagement durch Data Mining

Tiefgreifende Prozessverbesserung und Wissensmanagement durch Data Mining Tiefgreifende Prozessverbesserung und Wissensmanagement durch Data Mining Ausgangssituation Kaizen Data Mining ISO 9001 Wenn andere Methoden an ihre Grenzen stoßen Es gibt unzählige Methoden, die Abläufe

Mehr

GMDS-Tagung 2006 Bioinformatik 1. Assessing the stability of unsupervised learning results in small-sample-size problems

GMDS-Tagung 2006 Bioinformatik 1. Assessing the stability of unsupervised learning results in small-sample-size problems GMDS-Tagung 2006 Bioinformatik 1 Assessing the stability of unsupervised learning results in small-sample-size problems Ulrich Möller Email: Ulrich.Moeller@hki-jena.de Leibniz Institute for Natural Product

Mehr

Termin3 Klassifikation multispektraler Daten unüberwachte Verfahren

Termin3 Klassifikation multispektraler Daten unüberwachte Verfahren Ziel Termin3 Klassifikation multispektraler Daten unüberwachte Verfahren Einteilung (=Klassifikation) der Pixel eines multispektralen Datensatzes in eine endliche Anzahl von Klassen. Es sollen dabei versucht

Mehr

Data Mining - Motivation

Data Mining - Motivation Data Mining - Motivation "Computers have promised us a fountain of wisdom but delivered a flood of data." "It has been estimated that the amount of information in the world doubles every 20 months." (Frawley,

Mehr

Seminar im Sommersemester 2005 DATA WAREHOUSING. Data Mining. Christian Knappe. Fachrichtung Wirtschaftsinformatik Friedrich-Schiller-Universität Jena

Seminar im Sommersemester 2005 DATA WAREHOUSING. Data Mining. Christian Knappe. Fachrichtung Wirtschaftsinformatik Friedrich-Schiller-Universität Jena Seminar im Sommersemester 2005 DATA WAREHOUSING Data Mining Christian Knappe Fachrichtung Wirtschaftsinformatik Friedrich-Schiller-Universität Jena Fakultät für Mathematik und Informatik Lehrstuhl für

Mehr

4. Lernen von Entscheidungsbäumen. Klassifikation mit Entscheidungsbäumen. Entscheidungsbaum

4. Lernen von Entscheidungsbäumen. Klassifikation mit Entscheidungsbäumen. Entscheidungsbaum 4. Lernen von Entscheidungsbäumen Klassifikation mit Entscheidungsbäumen Gegeben sei eine Menge von Objekten, die durch /Wert- Paare beschrieben sind. Jedes Objekt kann einer Klasse zugeordnet werden.

Mehr

Data-Mining und Knowledge Discovery in Databases (KDD) Ein Überblick

Data-Mining und Knowledge Discovery in Databases (KDD) Ein Überblick Institut für Angewandte Informatik Professur für Technische Informationssysteme Fakultätsname XYZ Fachrichtung XYZ Institutsname XYZ, Professur XYZ Data-Mining und Knowledge Discovery in Databases (KDD)

Mehr

Universität Duisburg-Essen, Standort Duisburg Institut für Informatik und interaktive Systeme Fachgebiet Informationssysteme

Universität Duisburg-Essen, Standort Duisburg Institut für Informatik und interaktive Systeme Fachgebiet Informationssysteme Universität Duisburg-Essen, Standort Duisburg Institut für Informatik und interaktive Systeme Fachgebiet Informationssysteme Studienprojekt Invisible Web (Dipl.-Inform. Gudrun Fischer - WS 2003/04) Blockseminar

Mehr

Data Warehouse Definition (1) http://de.wikipedia.org/wiki/data-warehouse

Data Warehouse Definition (1) http://de.wikipedia.org/wiki/data-warehouse Data Warehouse Definition (1) http://de.wikipedia.org/wiki/data-warehouse Ein Data-Warehouse bzw. Datenlager ist eine zentrale Datensammlung (meist eine Datenbank), deren Inhalt sich aus Daten unterschiedlicher

Mehr

Proseminar - Data Mining

Proseminar - Data Mining Proseminar - Data Mining SCCS, Fakultät für Informatik Technische Universität München SS 2014, SS 2014 1 Data Mining: Beispiele (1) Hausnummererkennung (Klassifikation) Source: http://arxiv.org/abs/1312.6082,

Mehr

Visuelle Analyse und Entscheidungsunterstützung

Visuelle Analyse und Entscheidungsunterstützung Visuelle Analyse und Entscheidungsunterstützung Dr. Jörn Kohlhammer Fraunhofer IGD 5.-7. November 2007 EpiGrid, FernUniversität in Hagen Überblick Visuelle Analyse Aktuelle Ansätze Vorstellung Fraunhofer

Mehr

Data Mining mit der SEMMA Methodik. Reinhard Strüby, SAS Institute Stephanie Freese, Herlitz PBS AG

Data Mining mit der SEMMA Methodik. Reinhard Strüby, SAS Institute Stephanie Freese, Herlitz PBS AG Data Mining mit der SEMMA Methodik Reinhard Strüby, SAS Institute Stephanie Freese, Herlitz PBS AG Data Mining Data Mining: Prozeß der Selektion, Exploration und Modellierung großer Datenmengen, um Information

Mehr

Neuerungen im Enterprise Miner 5.2 & Text Miner 2.3

Neuerungen im Enterprise Miner 5.2 & Text Miner 2.3 Neuerungen im Enterprise Miner 5.2 & Text Miner 2.3 Copyright 2005, SAS Institute Inc. All rights reserved. Ulrich Reincke, SAS Deutschland Agenda Der Neue Enterprise Miner 5.2 Der Neue Text Miner 2.3

Mehr

Visual Business Intelligence Eine Forschungsperspektive

Visual Business Intelligence Eine Forschungsperspektive Visual Business Intelligence Eine Forschungsperspektive Dr. Jörn Kohlhammer Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD Fraunhoferstraße 5 64283 Darmstadt Tel.: +49 6151 155 646 Fax.: +49

Mehr

Methoden & Tools für die Expressionsdatenanalyse. Vorlesung Einführung in die Bioinformatik - Expressionsdatenanalyse U. Scholz & M.

Methoden & Tools für die Expressionsdatenanalyse. Vorlesung Einführung in die Bioinformatik - Expressionsdatenanalyse U. Scholz & M. Methoden & Tools für die Expressionsdatenanalyse U. Scholz & M. Lange Folie #7-1 Vorgehensmodell Expressionsdatenverarbeitung Bildanalyse Normalisierung/Filterung Datenauswertung U. Scholz & M. Lange Folie

Mehr

Data Mining im e-commerce am Beispiel der Deutschen Bahn AG

Data Mining im e-commerce am Beispiel der Deutschen Bahn AG Fellowship Data Mining im e-commerce am Beispiel der Deutschen Bahn AG Katja Steuernagel Universität Kaiserslautern Momentan: GIP AG Göttelmannstraße 17 55130 Mainz katja@katja-steuernagel.de Zusammenfassung

Mehr