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Data Mining

Data Mining Methoden

Mehrere Methoden konkurrieren unter dem Oberbegriff Data Mining um ihren Einsatz. Jede einzelne dieser Technologien hat spezifische Vor- und Nachteile; keine ist in der Lage, alle Bedürfnisse in allen Anwendungsfeldern abzudecken. Die Auswahl der besten Technologien für die Mehrzahl der geplanten Anwendungen ist damit der beste Weg, um Ergebnisse zu erzielen (abgesehen von der Möglichkeit, sogenannte Data Mining Suites einzusetzen, die mehrere Methoden unter einer gemeinsamen Oberfläche vereinen). Die Mehtoden werden im folgenden zusammen mit möglichen Einsatzgebieten vorgestellt Neuronale Netze

Der Einsatz von neuronalen Netzen bietet wahrscheinlich die umfangreichsten Analysemöglichkeiten, ist jedoch nur sehr schwer verständlich zu machen. Neuronale Netze versuchen, durch ihren Aufbau interne Strukturen der Daten wiederzu- geben, ohne jedoch diese Strukturen dem Anwender zu erläutern. Mit neuronalen netzen wird der Miningvorgang deswegen in einer "Black Box" abgewickelt. Die Entschei- dungen werden also in der "Black Box" getroffen, und können zwar überprüft, müssen aber ohne Erklärung akzeptiert werden. Anwendungen, bei denen getroffene Entscheidungen andere als empirische Rechtfertigungen verlangen, fallen damit für den Einsatz von neuronalen Netzen häufig aus.

Klassifikation und Entscheidungsbäume

Mit regelbasierten Systemen wird versucht, in den Daten enthaltene Trends (bzw. Häufungen) durch allgemeine Regeln zu beschreiben. Wie bei neuronalen Netzen wird auch hier der überwiegende Anteil des Miningvorgangs durch den Computer bewältigt. Entscheidungen lassen sich mit regelbasierten Systemen sehr einfach begründen, wobei mit Entscheidungsbäumen zusätzlich eine Rangfolge (Wichtung) unter den abgeleiteten Regeln möglich ist. Damit wird dem Anwender die zuzusätzliche Möglichkeit eröffnet, zwischen groben und feinen Unterteilungen seines Datenbestands zu unterscheiden.

Klassische Statistik, Zeitreihenanalyse

Die klassische Statistik ist die älteste aller Data Mining Technologien, und stellt auch jetzt noch in vielen Fällen die Grundlage aller weiteren Verfahren dar. Statistische Verfahren bedingen eine ständige Interaktion zwischen Anwender und Computer, und erfordern deswegen gut ausgebildete Ingenieure. Auch die Interpretation der Ergebnisse setzt in jedem Fall spezialisierte Kenntnisse voraus.

Die Zeitreihenanalyse stellt einen sehr speziellen Bereich der statistischen Analyse dar. In vielen Fällen wird sie mit der (Zeitreihen-) Vorhersage verwechselt, die - wenn auch in der Regel mit geringerer Zuverlässigkeit - mit anderen Methoden ebenso durchgeführt werden kann.

Visualisierung

Unter dem Begriff Visualisierung wird einerseits der Einsatz komplexer Tools verstanden, andererseits ebenso die Anwendung einfacher Darstellungsmöglichkeiten. Aus diesem Grund ist im Detail zu hinterfragen, welche Möglichkeiten im Einzelfall zum Einsatz kommen. Mit Visualisierungsverfahren werden die Daten in jedem Fall relativ zu spezifischen Dimensionen dargestellt. Bis auf grundlegende statistische bzw. ordnende Operationen werden in der Regel keine weiteren Verfahren angewandt. Die Analyse erfolgt während der Betrachtung der Daten, indem das verwendete Tool benutzt wird, um unterschiedliche Betrachtungswinkel zu selektieren bzw. andere Dimensionen darzustellen.