Data Mining Verfahren
Es gibt viele verschiedene Data Mining-Verfahren, die in Abhängigkeit von der Art der Daten und dem Ziel der Analyse verwendet werden können.
Data Mining Verfahren
Data Mining ist ein exploratives Vorgehen, bei dem verschiedene Verfahren kombiniert und ausprobiert werden müssen. Nicht jedes Verfahren eignet sich für jede Fragestellung und jede Datengrundlage.
Einige bekannte Verfahren sind:
- Klassifikation: Dies ist ein Verfahren, bei dem Daten in verschiedene Kategorien eingeteilt werden. Beispiele für Klassifikationsverfahren sind die Entscheidungsbaum-Analyse und die Naive Bayes-Klassifikation.
- Clustering: Dies ist ein Verfahren, bei dem ähnliche Datenpunkte in Gruppen (Cluster) zusammengefasst werden. Beispiele für Clustering-Verfahren sind die k-means-Methode und die Hierarchical Clustering-Analyse.
- Assoziationsregel-Lernen: Dies ist ein Verfahren, bei dem Regeln gefunden werden, die zeigen, welche Elemente in einer Datenmenge häufig zusammen vorkommen. Beispiele für Assoziationsregel-Lernen sind die Apriori-Methode und die FP-growth-Methode.
- Sequenzierungsanalyse: Dies ist ein Verfahren, bei dem Muster in Sequenzen von Datenpunkten gefunden werden. Beispiele für Sequenzierungsanalyse-Verfahren sind die Prefixspan-Methode und die GSP-Methode.
- Prognosemodellierung: Dies ist ein Verfahren, bei dem ein Modell erstellt wird, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Beispiele für Prognosemodellierung-Verfahren sind die lineare Regression und die Zeitreihenanalyse.
- Visualisierung: Dies ist ein Verfahren, bei dem Daten graphisch dargestellt werden, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Beispiele für Visualisierungsverfahren sind scatter plots, heat maps und die Multidimensionale Scaling-Analyse.
Es ist zu beachten, dass dies nur eine Auswahl von bekannten Data Mining Verfahren ist und es gibt viele andere Verfahren und Techniken, die je nach Anwendungsfall und Datenset gewählt werden können.
