Datenbanksysteme 3 Sommer 2003 Data Mining - 11 Worzyk FH Anhalt Data Mining Prozeßmodell PreprocessingValidierungInterpretationAnalyse Data Warehouse
{"Image DocumentName": "Data Mining Proze\u00dfmodell", "Image ImageDescription": "Ext. Daten. OLTP. Data. Warehouse. Preprocessing. Validierung. Interpretation. Analyse. Datenbereitstellung: Es mu\u00df gekl\u00e4rt werden, welche Daten in welchem Umfang ben\u00f6tigt werden. Weiterhin mu\u00df gekl\u00e4rt werden, ob und in welchem Umfang aktuellen Daten in den aktuelle Daten in den Proze\u00df eingebunden werden sollen. Preprocessing: Die Daten m\u00fcssen so aufbereitet werden, dass das Analysewerkzeug die Daten verarbeiten kann. H\u00e4ufig m\u00fcssen normalisierte Tabellen wieder denormalisiert werden und in eine flache Tabelle \u00fcberf\u00fchrt werden. Analyse, Verfahrenswahl: Die Wahl des Verfahrens und des Analysewerkzeuges kann sich abh\u00e4ngig von den Ergebnissen und deren Interpretation \u00e4ndern. Ebenso kann eine ver\u00e4nderte Fragestellung das Verfahren \u00e4ndern. Interpretation: Die Ergebnisse m\u00fcssen vom Methoden- und vom Fachspezialisten interpretiert werden. Validierung: Die gewonnen Erkenntnisse m\u00fcssen validiert werden, bevor sie freigegeben werden. H\u00e4ufig ist eine statistisch gesicherte Validierung nicht m\u00f6glich. Ergebnisverwertung: Die Ergebnisse k\u00f6nnen einen Einflu\u00df auf die Struktur des Datawarehous haben. Insbesondere dann, wenn eine anschliessende Auswertung zus\u00e4tzliche oder anders strukturierte Daten ben\u00f6tigt.", "Image XResolution": "37", "Image YResolution": "37", "Image ResolutionUnit": "Pixels/Centimeter", "Image Software": "SlidePlayer", "Image YCbCrPositioning": "Centered"}