8.12.17
Data-Mining
Unter Data-Mining [ˈdeɪtə ˈmaɪnɪŋ] (von englisch data mining, aus englisch data ‚Daten‘ und englisch mine ‚graben‘, ‚abbauen‘, ‚fördern‘) versteht man die systematische Anwendung statistischer Methoden auf große Datenbestände (insbesondere "Big Data" bzw. Massendaten) mit dem Ziel, neue Querverbindungen und Trends
zu erkennen. Solche Datenbestände werden aufgrund ihrer Größe mittels
computergestützter Methoden verarbeitet. In der Praxis wurde der
Unterbegriff Data-Mining auf den gesamten Prozess der sogenannten „Knowledge Discovery in Databases“ (englisch
für Wissensentdeckung in Datenbanken; KDD) übertragen, der auch
Schritte wie die Vorverarbeitung und Auswertung beinhaltet, während
Data-Mining im engeren Sinne nur den eigentlichen Verarbeitungsschritt
des Prozesses bezeichnet.
Die Bezeichnung Data-Mining (eigentlich etwa „Abbau von Daten“) ist etwas irreführend, denn es geht um die Gewinnung von Wissen aus bereits vorhandenen Daten und nicht um die Generierung von Daten selbst.[3] Der prägnante Begriff hat sich dennoch durchgesetzt. Die reine Erfassung, Speicherung und Verarbeitung von großen Datenmengen wird gelegentlich ebenfalls mit dem Buzzword Data-Mining bezeichnet. Im wissenschaftlichen Kontext bezeichnet es primär die Extraktion von Wissen, das „gültig (im statistischen Sinne), bisher unbekannt und potentiell nützlich“[4] ist „zur Bestimmung bestimmter Regelmäßigkeiten, Gesetzmäßigkeiten und verborgener Zusammenhänge“.[5] Fayyad definiert es als „ein[en] Schritt des KDD-Prozesses, der darin besteht, Datenanalyse- und Entdeckungsalgorithmen anzuwenden, die unter akzeptablen Effizienzbegrenzungen eine spezielle Auflistung von Mustern (oder Modellen) der Daten liefern“.
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Die Bezeichnung Data-Mining (eigentlich etwa „Abbau von Daten“) ist etwas irreführend, denn es geht um die Gewinnung von Wissen aus bereits vorhandenen Daten und nicht um die Generierung von Daten selbst.[3] Der prägnante Begriff hat sich dennoch durchgesetzt. Die reine Erfassung, Speicherung und Verarbeitung von großen Datenmengen wird gelegentlich ebenfalls mit dem Buzzword Data-Mining bezeichnet. Im wissenschaftlichen Kontext bezeichnet es primär die Extraktion von Wissen, das „gültig (im statistischen Sinne), bisher unbekannt und potentiell nützlich“[4] ist „zur Bestimmung bestimmter Regelmäßigkeiten, Gesetzmäßigkeiten und verborgener Zusammenhänge“.[5] Fayyad definiert es als „ein[en] Schritt des KDD-Prozesses, der darin besteht, Datenanalyse- und Entdeckungsalgorithmen anzuwenden, die unter akzeptablen Effizienzbegrenzungen eine spezielle Auflistung von Mustern (oder Modellen) der Daten liefern“.
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# posted by claus_kirche @ 13:32 
