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<!DOCTYPE html> <html class="client-nojs" lang="de" dir="ltr"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Data-Mining – Wikipedia</title> <script>(function(){var className="client-js";var cookie=document.cookie.match(/(?:^|; )dewikimwclientpreferences=([^;]+)/);if(cookie){cookie[1].split('%2C').forEach(function(pref){className=className.replace(new RegExp('(^| )'+pref.replace(/-clientpref-\w+$|[^\w-]+/g,'')+'-clientpref-\\w+( |$)'),'$1'+pref+'$2');});}document.documentElement.className=className;}());RLCONF={"wgBreakFrames":false,"wgSeparatorTransformTable":[",\t.",".\t,"],"wgDigitTransformTable":["",""],"wgDefaultDateFormat":"dmy","wgMonthNames":["","Januar","Februar","März","April","Mai","Juni","Juli","August","September","Oktober","November","Dezember"],"wgRequestId":"abf28cca-dac5-4cc1-beb6-2991605fd24f","wgCanonicalNamespace":"","wgCanonicalSpecialPageName":false,"wgNamespaceNumber":0,"wgPageName":"Data-Mining","wgTitle":"Data-Mining","wgCurRevisionId":245716130,"wgRevisionId":245716130,"wgArticleId":36804,"wgIsArticle":true,"wgIsRedirect":false,"wgAction":"view","wgUserName":null,"wgUserGroups":["*"],"wgCategories":[ "Data-Mining","Metaanalyse"],"wgPageViewLanguage":"de","wgPageContentLanguage":"de","wgPageContentModel":"wikitext","wgRelevantPageName":"Data-Mining","wgRelevantArticleId":36804,"wgIsProbablyEditable":true,"wgRelevantPageIsProbablyEditable":true,"wgRestrictionEdit":[],"wgRestrictionMove":[],"wgRedirectedFrom":"Data_Mining","wgNoticeProject":"wikipedia","wgCiteReferencePreviewsActive":true,"wgFlaggedRevsParams":{"tags":{"accuracy":{"levels":1}}},"wgStableRevisionId":245716130,"wgMediaViewerOnClick":true,"wgMediaViewerEnabledByDefault":true,"wgPopupsFlags":0,"wgVisualEditor":{"pageLanguageCode":"de","pageLanguageDir":"ltr","pageVariantFallbacks":"de"},"wgMFDisplayWikibaseDescriptions":{"search":true,"watchlist":true,"tagline":true,"nearby":true},"wgWMESchemaEditAttemptStepOversample":false,"wgWMEPageLength":30000,"wgInternalRedirectTargetUrl":"/wiki/Data-Mining","wgRelatedArticlesCompat":[],"wgEditSubmitButtonLabelPublish":true,"wgULSPosition":"interlanguage", "wgULSisCompactLinksEnabled":true,"wgVector2022LanguageInHeader":false,"wgULSisLanguageSelectorEmpty":false,"wgWikibaseItemId":"Q172491","wgCheckUserClientHintsHeadersJsApi":["brands","architecture","bitness","fullVersionList","mobile","model","platform","platformVersion"],"GEHomepageSuggestedEditsEnableTopics":true,"wgGETopicsMatchModeEnabled":false,"wgGEStructuredTaskRejectionReasonTextInputEnabled":false,"wgGELevelingUpEnabledForUser":false};RLSTATE={"ext.gadget.citeRef":"ready","ext.gadget.defaultPlainlinks":"ready","ext.gadget.dewikiCommonHide":"ready","ext.gadget.dewikiCommonLayout":"ready","ext.gadget.dewikiCommonStyle":"ready","ext.gadget.NavFrame":"ready","ext.globalCssJs.user.styles":"ready","site.styles":"ready","user.styles":"ready","ext.globalCssJs.user":"ready","user":"ready","user.options":"loading","ext.cite.styles":"ready","ext.math.styles":"ready","skins.vector.styles.legacy":"ready","ext.flaggedRevs.basic":"ready","mediawiki.codex.messagebox.styles":"ready", "ext.visualEditor.desktopArticleTarget.noscript":"ready","codex-search-styles":"ready","ext.uls.interlanguage":"ready","wikibase.client.init":"ready","ext.wikimediaBadges":"ready"};RLPAGEMODULES=["mediawiki.action.view.redirect","ext.cite.ux-enhancements","site","mediawiki.page.ready","mediawiki.toc","skins.vector.legacy.js","ext.centralNotice.geoIP","ext.centralNotice.startUp","ext.flaggedRevs.advanced","ext.gadget.createNewSection","ext.gadget.WikiMiniAtlas","ext.gadget.OpenStreetMap","ext.gadget.CommonsDirekt","ext.gadget.donateLink","ext.urlShortener.toolbar","ext.centralauth.centralautologin","mmv.bootstrap","ext.popups","ext.visualEditor.desktopArticleTarget.init","ext.visualEditor.targetLoader","ext.echo.centralauth","ext.eventLogging","ext.wikimediaEvents","ext.navigationTiming","ext.uls.compactlinks","ext.uls.interface","ext.cx.eventlogging.campaigns","ext.checkUser.clientHints","ext.quicksurveys.init","ext.growthExperiments.SuggestedEditSession"];</script> <script>(RLQ=window.RLQ||[]).push(function(){mw.loader.impl(function(){return["user.options@12s5i",function($,jQuery,require,module){mw.user.tokens.set({"patrolToken":"+\\","watchToken":"+\\","csrfToken":"+\\"}); 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Massendaten) mit dem Ziel, neue <a href="/wiki/Mustererkennung" title="Mustererkennung">Querverbindungen und Trends</a> zu erkennen. Solche Datenbestände werden aufgrund ihrer Größe mittels computergestützter Methoden verarbeitet. In der Praxis wurde der Unterbegriff <i>Data-Mining</i> auf den gesamten Prozess der sogenannten „<a href="/wiki/Knowledge_Discovery_in_Databases" title="Knowledge Discovery in Databases">Knowledge Discovery in Databases</a>“ (<a href="/wiki/Englische_Sprache" title="Englische Sprache">englisch</a> 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.<sup id="cite_ref-fayyad_2-0" class="reference"><a href="#cite_note-fayyad-2"><span class="cite-bracket">[</span>2<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> </p><p>Die Bezeichnung <i>Data-Mining</i> (eigentlich etwa „Abbau von Daten“) ist selbst irreführend, denn es geht um die Gewinnung von Wissen aus bereits vorhandenen Daten und nicht um die Generierung oder das Abgreifen von Daten selbst.<sup id="cite_ref-han-kamber-dm_3-0" class="reference"><a href="#cite_note-han-kamber-dm-3"><span class="cite-bracket">[</span>3<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> Die prägnante Bezeichnung hat sich dennoch durchgesetzt. Die reine <a href="/wiki/Datenerfassung" title="Datenerfassung">Erfassung</a>, Speicherung und <a href="/wiki/Datenverarbeitung" title="Datenverarbeitung">Verarbeitung</a> von großen Datenmengen wird gelegentlich ebenfalls mit dem <a href="/wiki/Schlagwort_(Linguistik)" title="Schlagwort (Linguistik)">Buzzword</a> Data-Mining bezeichnet. Im wissenschaftlichen Kontext bezeichnet es primär die Extraktion von <a href="/wiki/Wissen#Organisationstheoretischer_Ansatz" title="Wissen">Wissen</a>, das „<a href="/wiki/Validit%C3%A4t" title="Validität">gültig</a> (im statistischen Sinne), bisher unbekannt und potentiell nützlich“<sup id="cite_ref-ester-sander_4-0" class="reference"><a href="#cite_note-ester-sander-4"><span class="cite-bracket">[</span>4<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> ist „zur Bestimmung bestimmter Regelmäßigkeiten, Gesetzmäßigkeiten und verborgener Zusammenhänge“.<sup id="cite_ref-duden_5-0" class="reference"><a href="#cite_note-duden-5"><span class="cite-bracket">[</span>5<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> Fayyad definiert es als „ein[en] Schritt des <a href="/wiki/Knowledge_Discovery_in_Databases" title="Knowledge Discovery in Databases">KDD-Prozesses</a>, der darin besteht, Datenanalyse- und Entdeckungsalgorithmen anzuwenden, die unter akzeptablen Effizienzbegrenzungen eine spezielle Auflistung von Mustern (oder Modellen) der Daten liefern“.<sup id="cite_ref-fayyad_2-1" class="reference"><a href="#cite_note-fayyad-2"><span class="cite-bracket">[</span>2<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> </p><p>Das Schließen von Daten auf (hypothetische) Modelle wird als <a href="/wiki/Statistische_Inferenz" title="Statistische Inferenz">Statistische Inferenz</a> bezeichnet. </p> <div id="toc" class="toc" role="navigation" aria-labelledby="mw-toc-heading"><input type="checkbox" role="button" id="toctogglecheckbox" class="toctogglecheckbox" style="display:none" /><div class="toctitle" lang="de" dir="ltr"><h2 id="mw-toc-heading">Inhaltsverzeichnis</h2><span class="toctogglespan"><label class="toctogglelabel" for="toctogglecheckbox"></label></span></div> <ul> <li class="toclevel-1 tocsection-1"><a href="#Abgrenzung_von_anderen_Fachbereichen"><span class="tocnumber">1</span> <span class="toctext">Abgrenzung von anderen Fachbereichen</span></a></li> <li class="toclevel-1 tocsection-2"><a href="#Deutsche_Bezeichnung"><span class="tocnumber">2</span> <span class="toctext">Deutsche Bezeichnung</span></a></li> <li class="toclevel-1 tocsection-3"><a href="#Data-Mining-Prozess"><span class="tocnumber">3</span> <span class="toctext">Data-Mining-Prozess</span></a></li> <li class="toclevel-1 tocsection-4"><a href="#Aufgabenstellungen_des_Data-Mining"><span class="tocnumber">4</span> <span class="toctext">Aufgabenstellungen des Data-Mining</span></a> <ul> <li class="toclevel-2 tocsection-5"><a href="#Ausreißer-Erkennung"><span class="tocnumber">4.1</span> <span class="toctext">Ausreißer-Erkennung</span></a></li> <li class="toclevel-2 tocsection-6"><a href="#Clusteranalyse"><span class="tocnumber">4.2</span> <span class="toctext">Clusteranalyse</span></a></li> <li class="toclevel-2 tocsection-7"><a href="#Klassifikation"><span class="tocnumber">4.3</span> <span class="toctext">Klassifikation</span></a></li> <li class="toclevel-2 tocsection-8"><a href="#Assoziationsanalyse"><span class="tocnumber">4.4</span> <span class="toctext">Assoziationsanalyse</span></a></li> <li class="toclevel-2 tocsection-9"><a href="#Regressionsanalyse"><span class="tocnumber">4.5</span> <span class="toctext">Regressionsanalyse</span></a></li> <li class="toclevel-2 tocsection-10"><a href="#Zusammenfassung"><span class="tocnumber">4.6</span> <span class="toctext">Zusammenfassung</span></a></li> </ul> </li> <li class="toclevel-1 tocsection-11"><a href="#Spezialisierungen"><span class="tocnumber">5</span> <span class="toctext">Spezialisierungen</span></a> <ul> <li class="toclevel-2 tocsection-12"><a href="#Textmining"><span class="tocnumber">5.1</span> <span class="toctext">Textmining</span></a></li> <li class="toclevel-2 tocsection-13"><a href="#Webmining"><span class="tocnumber">5.2</span> <span class="toctext">Webmining</span></a></li> <li class="toclevel-2 tocsection-14"><a href="#Zeitreihenanalyse"><span class="tocnumber">5.3</span> <span class="toctext">Zeitreihenanalyse</span></a></li> </ul> </li> <li class="toclevel-1 tocsection-15"><a href="#Probleme_des_Data-Mining"><span class="tocnumber">6</span> <span class="toctext">Probleme des Data-Mining</span></a> <ul> <li class="toclevel-2 tocsection-16"><a href="#Daten-Defekte"><span class="tocnumber">6.1</span> <span class="toctext">Daten-Defekte</span></a></li> <li class="toclevel-2 tocsection-17"><a href="#Parametrisierung"><span class="tocnumber">6.2</span> <span class="toctext">Parametrisierung</span></a></li> <li class="toclevel-2 tocsection-18"><a href="#Evaluation"><span class="tocnumber">6.3</span> <span class="toctext">Evaluation</span></a></li> <li class="toclevel-2 tocsection-19"><a href="#Interpretation"><span class="tocnumber">6.4</span> <span class="toctext">Interpretation</span></a></li> </ul> </li> <li class="toclevel-1 tocsection-20"><a href="#Anwendungsgebiete"><span class="tocnumber">7</span> <span class="toctext">Anwendungsgebiete</span></a> <ul> <li class="toclevel-2 tocsection-21"><a href="#Data-Mining_in_der_Industrie"><span class="tocnumber">7.1</span> <span class="toctext">Data-Mining in der Industrie</span></a></li> <li class="toclevel-2 tocsection-22"><a href="#Educational_Data_Mining"><span class="tocnumber">7.2</span> <span class="toctext">Educational Data Mining</span></a></li> </ul> </li> <li class="toclevel-1 tocsection-23"><a href="#Rechtliche,_moralische_und_psychologische_Aspekte"><span class="tocnumber">8</span> <span class="toctext">Rechtliche, moralische und psychologische Aspekte</span></a> <ul> <li class="toclevel-2 tocsection-24"><a href="#Rechtliche_Aspekte"><span class="tocnumber">8.1</span> <span class="toctext">Rechtliche Aspekte</span></a></li> <li class="toclevel-2 tocsection-25"><a href="#Moralische_Aspekte"><span class="tocnumber">8.2</span> <span class="toctext">Moralische Aspekte</span></a></li> <li class="toclevel-2 tocsection-26"><a href="#Psychologische_Aspekte"><span class="tocnumber">8.3</span> <span class="toctext">Psychologische Aspekte</span></a></li> </ul> </li> <li class="toclevel-1 tocsection-27"><a href="#Softwarepakete_für_Data-Mining"><span class="tocnumber">9</span> <span class="toctext">Softwarepakete für Data-Mining</span></a></li> <li class="toclevel-1 tocsection-28"><a href="#Literatur"><span class="tocnumber">10</span> <span class="toctext">Literatur</span></a></li> <li class="toclevel-1 tocsection-29"><a href="#Weblinks"><span class="tocnumber">11</span> <span class="toctext">Weblinks</span></a></li> <li class="toclevel-1 tocsection-30"><a href="#Einzelnachweise"><span class="tocnumber">12</span> <span class="toctext">Einzelnachweise</span></a></li> </ul> </div> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Abgrenzung_von_anderen_Fachbereichen">Abgrenzung von anderen Fachbereichen</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=1" title="Abschnitt bearbeiten: Abgrenzung von anderen Fachbereichen" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=1" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Abgrenzung von anderen Fachbereichen"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p>Viele der im Data-Mining eingesetzten Verfahren stammen eigentlich aus der <a href="/wiki/Statistik" title="Statistik">Statistik</a>, insbesondere der <a href="/wiki/Multivariate_Statistik" class="mw-redirect" title="Multivariate Statistik">multivariaten Statistik</a> und werden oft nur in ihrer <a href="/wiki/Komplexit%C3%A4t_(Informatik)" title="Komplexität (Informatik)">Komplexität</a> für die Anwendung im Data-Mining angepasst, oft dabei zu Ungunsten der Genauigkeit approximiert. Der Verlust an Genauigkeit geht oft mit einem Verlust an statistischer Gültigkeit einher, so dass die Verfahren aus einer rein statistischen Sicht mitunter sogar „falsch“ sein können. Für die Anwendung im Data-Mining sind oft jedoch der experimentell verifizierte Nutzen und die akzeptable Laufzeit entscheidender als eine statistisch bewiesene Korrektheit. </p><p>Ebenfalls eng verwandt ist das Thema <a href="/wiki/Maschinelles_Lernen" title="Maschinelles Lernen">maschinelles Lernen</a>, jedoch ist bei Data-Mining der Fokus auf dem Finden <i>neuer</i> Muster, während im maschinellen Lernen primär <i>bekannte</i> Muster vom Computer automatisch in neuen Daten wiedererkannt werden sollen. Eine einfache Trennung ist hier jedoch nicht immer möglich: Werden beispielsweise Assoziationsregeln aus den Daten extrahiert, so ist das ein Prozess, der den typischen Data-Mining-Aufgaben entspricht; die extrahierten Regeln erfüllen aber auch die Ziele des maschinellen Lernens. Umgekehrt ist der Teilbereich des <a href="/wiki/Un%C3%BCberwachtes_Lernen" title="Unüberwachtes Lernen">unüberwachten Lernens</a> aus dem maschinellen Lernen sehr eng mit Data-Mining verwandt. Verfahren aus dem maschinellen Lernen finden oft im Data-Mining Anwendung und umgekehrt. </p><p>Die Forschung im Bereich der <a href="/wiki/Datenbanksystem" class="mw-redirect" title="Datenbanksystem">Datenbanksysteme</a>, insbesondere von <a href="/wiki/Indexstruktur" title="Indexstruktur">Indexstrukturen</a> spielt für das Data-Mining eine große Rolle, wenn es darum geht, die Komplexität zu reduzieren. Typische Aufgaben wie Nächste-Nachbarn-Suche können mit Hilfe eines geeigneten Datenbankindexes wesentlich beschleunigt werden und die <a href="/wiki/Laufzeit_(Informatik)" title="Laufzeit (Informatik)">Laufzeit</a> eines Data-Mining-Algorithmus dadurch verbessert werden. </p><p>Das <a href="/wiki/Information_Retrieval" title="Information Retrieval">Information Retrieval</a> (IR) ist ein weiteres Fachgebiet, das von Erkenntnissen des Data-Mining profitiert. Hier geht es vereinfacht gesprochen um die computergestützte Suche nach komplexen Inhalten, aber auch um die Präsentation für den Nutzer. Data-Mining-Verfahren wie die <a href="/wiki/Clusteranalyse" title="Clusteranalyse">Clusteranalyse</a> finden hier Anwendung, um die Suchergebnisse und ihre Präsentation für den Nutzer zu verbessern, beispielsweise indem man ähnliche Suchergebnisse gruppiert. <a href="/wiki/Text_Mining" title="Text Mining">Text Mining</a> und <a href="/wiki/Web_Mining" title="Web Mining">Web Mining</a> sind zwei Spezialisierungen des Data-Mining, die eng mit dem Information Retrieval verbunden sind. </p><p>Die <a href="/wiki/Datenerhebung" class="mw-redirect" title="Datenerhebung">Datenerhebung</a>, also das Erfassen von Informationen in einer systematischen Art und Weise, ist eine wichtige Voraussetzung, um mit Hilfe von Data-Mining gültige Ergebnisse bekommen zu können. Wurden die Daten statistisch unsauber erhoben, so kann ein <a href="/wiki/Systematischer_Fehler" class="mw-redirect" title="Systematischer Fehler">systematischer Fehler</a> in den Daten vorliegen, der anschließend im Data-Mining-Schritt gefunden wird. Das Ergebnis ist dann unter Umständen keine Konsequenz der beobachteten Objekte, sondern verursacht durch die Art, in welcher die Daten erfasst wurden. </p> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Deutsche_Bezeichnung">Deutsche Bezeichnung</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=2" title="Abschnitt bearbeiten: Deutsche Bezeichnung" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=2" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Deutsche Bezeichnung"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p>Eine etablierte deutsche Übersetzung für den englischen Terminus Data-Mining existiert bislang nicht.<sup id="cite_ref-kijournal_6-0" class="reference"><a href="#cite_note-kijournal-6"><span class="cite-bracket">[</span>6<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> </p><p>Es gibt verschiedene Versuche, eine sachlich in allen Aspekten zutreffende deutsche Bezeichnung für den ungenauen englischen Ausdruck zu finden. Der Duden<sup id="cite_ref-duden_5-1" class="reference"><a href="#cite_note-duden-5"><span class="cite-bracket">[</span>5<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> beschränkt sich auf den eingedeutschten Anglizismus „Data-Mining“ (engl. „data mining“). Vorschläge zur Eindeutschung sind beispielsweise „Daten<a href="/wiki/Mustererkennung" title="Mustererkennung">mustererkennung</a>“<sup id="cite_ref-biha93_7-0" class="reference"><a href="#cite_note-biha93-7"><span class="cite-bracket">[</span>7<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> (was oft als Wiedererkennung bestehender Muster missinterpretiert wird) und „Datenschürfung“ (was der Originalbedeutung nicht vollkommen gerecht wird). Der Fremdwörter-Duden verwendet als wörtliche Übersetzung „Datenförderung“, kennzeichnet dies aber als nicht passende Übersetzung.<sup id="cite_ref-8" class="reference"><a href="#cite_note-8"><span class="cite-bracket">[</span>8<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> Auch der gezielte Aufruf nach Vorschlägen durch die Zeitschrift für Künstliche Intelligenz brachte keine überzeugenden Vorschläge.<sup id="cite_ref-kijournal_6-1" class="reference"><a href="#cite_note-kijournal-6"><span class="cite-bracket">[</span>6<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> Keiner dieser Bezeichner konnte nennenswerte Verbreitung erreichen, oft da bestimmte Aspekte des Themas wie die Wissensentdeckung verloren gehen, und falsche Assoziationen wie zur Mustererkennung im Sinne von <a href="/wiki/Bilderkennung" title="Bilderkennung">Bilderkennung</a> entstehen. </p><p>Gelegentlich wird die deutsche Bezeichnung „<a href="/wiki/Knowledge_Discovery_in_Databases" title="Knowledge Discovery in Databases">Wissensentdeckung in Datenbanken</a>“ (für das englische <i>Knowledge Discovery in Databases</i>) verwendet, die den gesamten Prozess umfasst, der auch den Data-Mining-Schritt enthält. Des Weiteren betont diese Bezeichnung sowohl die wissenschaftlichen Ansprüche, als auch, dass der Prozess in der Datenbank abläuft (und sich eben nicht beispielsweise ein Mensch durch Interpretation eine Meinung aus den Daten bildet). </p> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Data-Mining-Prozess">Data-Mining-Prozess</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=3" title="Abschnitt bearbeiten: Data-Mining-Prozess" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=3" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Data-Mining-Prozess"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <div class="hauptartikel" role="navigation"><span class="hauptartikel-pfeil" title="siehe" aria-hidden="true" role="presentation">→ </span><i><span class="hauptartikel-text">Hauptartikel</span>: <a href="/wiki/Knowledge_Discovery_in_Databases" title="Knowledge Discovery in Databases">Knowledge Discovery in Databases</a></i></div> <p>Data-Mining ist der eigentliche Analyseschritt des Knowledge Discovery in Databases Prozesses. Die Schritte des iterativen Prozesses sind grob umrissen:<sup id="cite_ref-ester-sander_4-1" class="reference"><a href="#cite_note-ester-sander-4"><span class="cite-bracket">[</span>4<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> </p> <ul><li>Fokussieren: die <a href="/wiki/Datenerhebung" class="mw-redirect" title="Datenerhebung">Datenerhebung</a> und Selektion, aber auch das Bestimmen bereits vorhandenen Wissens</li> <li>Vorverarbeitung: die <a href="/wiki/Datenbereinigung" title="Datenbereinigung">Datenbereinigung</a>, bei der Quellen integriert und Inkonsistenzen beseitigt werden, beispielsweise durch Entfernen oder <a href="/wiki/Imputation_(Statistik)" title="Imputation (Statistik)">Ergänzen</a> von unvollständigen Datensätzen.</li> <li>Transformation in das passende Format für den Analyseschritt, beispielsweise durch <a href="/wiki/Selektion_(Informatik)" title="Selektion (Informatik)">Selektion</a> von Attributen oder <a href="/wiki/Diskretisierung" title="Diskretisierung">Diskretisierung</a> der Werte</li> <li>Data-Mining, der eigentliche Analyseschritt</li> <li>Evaluation der gefundenen Muster durch den Experten und Kontrolle der erreichten Ziele</li></ul> <p>In weiteren <a href="/wiki/Iteration" title="Iteration">Iterationen</a> kann nun bereits gefundenes Wissen verwendet („in den Prozess integriert“) werden um in einem erneuten Durchlauf zusätzliche oder genauere Ergebnisse zu erhalten. </p> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Aufgabenstellungen_des_Data-Mining">Aufgabenstellungen des Data-Mining</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=4" title="Abschnitt bearbeiten: Aufgabenstellungen des Data-Mining" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=4" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Aufgabenstellungen des Data-Mining"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p>Typische Aufgabenstellungen des <i>Data-Mining</i> sind:<sup id="cite_ref-fayyad_2-2" class="reference"><a href="#cite_note-fayyad-2"><span class="cite-bracket">[</span>2<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-ester-sander_4-2" class="reference"><a href="#cite_note-ester-sander-4"><span class="cite-bracket">[</span>4<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> </p> <ul><li><a href="/wiki/Ausrei%C3%9Fer" title="Ausreißer">Ausreißer-Erkennung</a>: Identifizierung von ungewöhnlichen Datensätzen: Ausreißern, Fehlern, Änderungen</li> <li><a href="/wiki/Clusteranalyse" title="Clusteranalyse">Clusteranalyse</a>: Gruppierung von Objekten aufgrund von Ähnlichkeiten</li> <li><a href="/wiki/Klassifikationsverfahren" title="Klassifikationsverfahren">Klassifikation</a>: bisher nicht Klassen zugeordnete Elemente werden den bestehenden Klassen zugeordnet.</li> <li><a href="/wiki/Assoziationsanalyse" title="Assoziationsanalyse">Assoziationsanalyse</a>: Identifizierung von Zusammenhängen und Abhängigkeiten in den Daten in Form von Regeln wie „Aus A und B folgt normalerweise C“.</li> <li><a href="/wiki/Regressionsanalyse" title="Regressionsanalyse">Regressionsanalyse</a>: Identifizierung von Beziehungen zwischen (mehreren) abhängigen und unabhängigen Variablen</li> <li>Zusammenfassung: Reduktion des Datensatzes auf eine kompaktere Beschreibung ohne wesentlichen Informationsverlust</li></ul> <p>Diese Aufgabenstellungen können noch grob gegliedert werden in <i>Beobachtungsprobleme</i> (Ausreißer-Erkennung, Clusteranalyse) und <i>Prognoseprobleme</i> (Klassifikation, Regressionsanalyse). </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Ausreißer-Erkennung"><span id="Ausrei.C3.9Fer-Erkennung"></span>Ausreißer-Erkennung</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=5" title="Abschnitt bearbeiten: Ausreißer-Erkennung" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=5" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Ausreißer-Erkennung"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <div class="hauptartikel" role="navigation"><span class="hauptartikel-pfeil" title="siehe" aria-hidden="true" role="presentation">→ </span><i><span class="hauptartikel-text">Hauptartikel</span>: <a href="/wiki/Ausrei%C3%9Fer" title="Ausreißer">Ausreißer</a></i></div> <p>In dieser Aufgabe werden Datenobjekte gesucht, die inkonsistent zu dem Rest der Daten sind, beispielsweise indem sie ungewöhnliche Attributswerte haben oder von einem generellen Trend abweichen. Das Verfahren <a href="/wiki/Local_Outlier_Factor" title="Local Outlier Factor">Local Outlier Factor</a> sucht beispielsweise Objekte, die eine von ihren Nachbarn deutlich abweichende Dichte aufweisen, man spricht hier von „dichtebasierter Ausreißer-Erkennung“. </p><p>Identifizierte Ausreißer werden oft anschließend manuell verifiziert und aus dem Datensatz ausgeblendet, da sie die Ergebnisse anderer Verfahren verschlechtern können. In manchen Anwendungsfällen wie der Betrugserkennung sind aber gerade die Ausreißer die interessanten Objekte. </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Clusteranalyse">Clusteranalyse</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=6" title="Abschnitt bearbeiten: Clusteranalyse" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=6" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Clusteranalyse"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <div class="hauptartikel" role="navigation"><span class="hauptartikel-pfeil" title="siehe" aria-hidden="true" role="presentation">→ </span><i><span class="hauptartikel-text">Hauptartikel</span>: <a href="/wiki/Clusteranalyse" title="Clusteranalyse">Clusteranalyse</a></i></div> <p>Bei der Clusteranalyse geht es darum, Gruppen von Objekten zu identifizieren, die sich auf eine gewisse Art ähnlicher sind als andere Gruppen. Oft handelt es sich dabei um Häufungen im Datenraum, woher der Begriff <a href="/wiki/Cluster_(Datenanalyse)" title="Cluster (Datenanalyse)">Cluster</a> kommt. Bei einer dichteverbundenen Clusteranalyse wie beispielsweise <a href="/wiki/DBSCAN" title="DBSCAN">DBSCAN</a> oder <a href="/wiki/OPTICS" title="OPTICS">OPTICS</a> können die Cluster aber beliebige Formen annehmen. Andere Verfahren wie der <a href="/wiki/EM-Algorithmus" title="EM-Algorithmus">EM-Algorithmus</a> oder <a href="/wiki/K-Means-Algorithmus" title="K-Means-Algorithmus">k-Means-Algorithmus</a> bevorzugen sphärische Cluster. </p><p>Objekte, die keinem Cluster zugeordnet wurden, können als Ausreißer im Sinne der zuvor genannten Ausreißer-Erkennung interpretiert werden. </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Klassifikation">Klassifikation</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=7" title="Abschnitt bearbeiten: Klassifikation" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=7" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Klassifikation"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <div class="hauptartikel" role="navigation"><span class="hauptartikel-pfeil" title="siehe" aria-hidden="true" role="presentation">→ </span><i><span class="hauptartikel-text">Hauptartikel</span>: <a href="/wiki/Klassifikationsverfahren" title="Klassifikationsverfahren">Klassifikationsverfahren</a></i></div> <p>Bei der Klassifikation geht es ähnlich der Clusteranalyse darum, Objekte Gruppen (hier als Klassen bezeichnet) zuzuordnen. Im Gegensatz zur Clusteranalyse sind hier aber in der Regel die Klassen vordefiniert (Beispielsweise: Fahrräder, Autos) und es werden Verfahren aus dem <a href="/wiki/Maschinelles_Lernen" title="Maschinelles Lernen">maschinellen Lernen</a> eingesetzt um bisher nicht zugeordnete Objekte diesen Klassen zuzuordnen. </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Assoziationsanalyse">Assoziationsanalyse</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=8" title="Abschnitt bearbeiten: Assoziationsanalyse" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=8" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Assoziationsanalyse"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <div class="hauptartikel" role="navigation"><span class="hauptartikel-pfeil" title="siehe" aria-hidden="true" role="presentation">→ </span><i><span class="hauptartikel-text">Hauptartikel</span>: <a href="/wiki/Assoziationsanalyse" title="Assoziationsanalyse">Assoziationsanalyse</a></i></div> <p>In der Assoziationsanalyse werden häufige Zusammenhänge in den Datensätzen gesucht und meist als Schlussregeln formuliert. Ein beliebtes (wenn auch anscheinend fiktives) Beispiel, das unter anderem in der Fernsehserie <a href="/wiki/Numbers_%E2%80%93_Die_Logik_des_Verbrechens" title="Numbers – Die Logik des Verbrechens">Numbers – Die Logik des Verbrechens</a> erwähnt wurde, ist folgendes: bei der <a href="/wiki/Warenkorbanalyse" title="Warenkorbanalyse">Warenkorbanalyse</a> wurde festgestellt, dass die Produktkategorien „Windeln“ und „Bier“ überdurchschnittlich oft zusammen gekauft werden, meist dargestellt in Form einer Schlussregel „Kunde kauft Windeln <span class="mwe-math-element"><span class="mwe-math-mathml-inline mwe-math-mathml-a11y" style="display: none;"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle \Rightarrow }"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <mo stretchy="false">⇒</mo> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle \Rightarrow }</annotation> </semantics> </math></span><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/469b737d167b9b28a74e27c7f5e35b5ea9256100" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.338ex; width:2.324ex; height:1.843ex;" alt="{\displaystyle \Rightarrow }"></span> Kunde kauft Bier“. Die Interpretation dieses Ergebnisses war, dass Männer, wenn sie von ihren Ehefrauen Windeln kaufen geschickt werden, sich gerne noch ein Bier mitnehmen. Durch Platzierung des Bierregals auf dem Weg von den Windeln zur Kasse konnte angeblich<sup id="cite_ref-9" class="reference"><a href="#cite_note-9"><span class="cite-bracket">[</span>9<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> der Bierverkauf weiter gesteigert werden. </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Regressionsanalyse">Regressionsanalyse</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=9" title="Abschnitt bearbeiten: Regressionsanalyse" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=9" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Regressionsanalyse"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <div class="hauptartikel" role="navigation"><span class="hauptartikel-pfeil" title="siehe" aria-hidden="true" role="presentation">→ </span><i><span class="hauptartikel-text">Hauptartikel</span>: <a href="/wiki/Regressionsanalyse" title="Regressionsanalyse">Regressionsanalyse</a></i></div> <p>Bei der Regressionsanalyse wird der statistische Zusammenhang zwischen unterschiedlichen Attributen modelliert. Dies erlaubt unter anderem die Prognose von fehlenden Attributswerten, aber auch die Analyse der Abweichung analog zur Ausreißer-Erkennung. Verwendet man Erkenntnisse aus der Clusteranalyse und berechnet separate Modelle für jeden Cluster, so können typischerweise bessere Prognosen erstellt werden. Wird ein starker Zusammenhang festgestellt, so kann dieses Wissen auch gut für die Zusammenfassung genutzt werden. </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Zusammenfassung">Zusammenfassung</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=10" title="Abschnitt bearbeiten: Zusammenfassung" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=10" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Zusammenfassung"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p>Da Data-Mining oft auf große und komplexe Datenmengen angewendet wird, ist eine wichtige Aufgabe auch die Reduktion dieser Daten auf eine für den Nutzer handhabbare Menge. Insbesondere die Ausreißer-Erkennung identifiziert hierzu einzelne Objekte, die wichtig sein können; die Clusteranalyse identifiziert Gruppen von Objekten, bei denen es oft reicht, sie nur anhand einer Stichprobe zu untersuchen, was die Anzahl der zu untersuchenden Datenobjekte deutlich reduziert. Die Regressionsanalyse erlaubt es, redundante Informationen zu entfernen und reduziert so die Komplexität der Daten. Klassifikation, Assoziationsanalyse und Regressionsanalyse (zum Teil auch die Clusteranalyse) liefern zudem abstraktere Modelle der Daten. </p><p>Mit Hilfe dieser Ansätze wird sowohl die Analyse der Daten als auch beispielsweise deren <a href="/wiki/Visualisierung" title="Visualisierung">Visualisierung</a> (durch Stichproben und geringere Komplexität) vereinfacht. </p> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Spezialisierungen">Spezialisierungen</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=11" title="Abschnitt bearbeiten: Spezialisierungen" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=11" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Spezialisierungen"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p>Während die meisten Data-Mining-Verfahren versuchen, mit möglichst allgemeinen Daten umgehen zu können, gibt es auch Spezialisierungen für speziellere Datentypen. </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Textmining">Textmining</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=12" title="Abschnitt bearbeiten: Textmining" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=12" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Textmining"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <div class="hauptartikel" role="navigation"><span class="hauptartikel-pfeil" title="siehe" aria-hidden="true" role="presentation">→ </span><i><span class="hauptartikel-text">Hauptartikel</span>: <a href="/wiki/Textmining" class="mw-redirect" title="Textmining">Textmining</a></i></div> <p>Im Textmining geht es um die Analyse von großen textuellen Datenbeständen. Dies kann beispielsweise der <a href="/wiki/Plagiat" title="Plagiat">Plagiats</a>-Erkennung dienen oder um den Textbestand zu <a href="/wiki/Klassifikation" title="Klassifikation">klassifizieren</a>. </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Webmining">Webmining</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=13" title="Abschnitt bearbeiten: Webmining" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=13" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Webmining"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <div class="hauptartikel" role="navigation"><span class="hauptartikel-pfeil" title="siehe" aria-hidden="true" role="presentation">→ </span><i><span class="hauptartikel-text">Hauptartikel</span>: <a href="/wiki/Web_Mining" title="Web Mining">Web Mining</a></i></div> <p>Beim Webmining geht es um die Analyse von verteilten Daten, wie es <a href="/wiki/Internetseite" class="mw-redirect" title="Internetseite">Internetseiten</a> darstellen. Für die Erkennung von Clustern und Ausreißern werden hier aber nicht nur die Seiten selbst, sondern insbesondere auch die Beziehungen (<a href="/wiki/Hyperlink" title="Hyperlink">Hyperlinks</a>) der Seiten zueinander betrachtet. Durch die sich ständig ändernden Inhalte und die nicht garantierte Verfügbarkeit der Daten ergeben sich zusätzliche Herausforderungen. Dieser Themenbereich ist auch eng mit dem <a href="/wiki/Information_Retrieval" title="Information Retrieval">Information Retrieval</a> verbunden. </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Zeitreihenanalyse">Zeitreihenanalyse</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=14" title="Abschnitt bearbeiten: Zeitreihenanalyse" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=14" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Zeitreihenanalyse"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <div class="hauptartikel" role="navigation"><span class="hauptartikel-pfeil" title="siehe" aria-hidden="true" role="presentation">→ </span><i><span class="hauptartikel-text">Hauptartikel</span>: <a href="/wiki/Zeitreihenanalyse" title="Zeitreihenanalyse">Zeitreihenanalyse</a></i></div> <p>In der Zeitreihenanalyse spielen die temporalen Aspekte und Beziehungen eine große Rolle. Hier können mittels spezieller Distanzfunktionen wie der <a href="/wiki/Dynamic-Time-Warping" title="Dynamic-Time-Warping">Dynamic-Time-Warping</a>-Distanz bestehende Data-Mining-Verfahren verwendet werden, es werden aber auch spezialisierte Verfahren entwickelt. Eine wichtige Herausforderung besteht darin, Reihen mit einem ähnlichen Verlauf zu erkennen, auch wenn dieser etwas zeitlich versetzt ist, aber dennoch ähnliche Charakteristika aufweist. </p> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Probleme_des_Data-Mining">Probleme des Data-Mining</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=15" title="Abschnitt bearbeiten: Probleme des Data-Mining" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=15" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Probleme des Data-Mining"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Daten-Defekte">Daten-Defekte</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=16" title="Abschnitt bearbeiten: Daten-Defekte" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=16" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Daten-Defekte"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p>Viele der Probleme bei Data-Mining stammen aus einer ungenügenden Vorverarbeitung der Daten oder aus <a href="/wiki/Systematischer_Fehler" class="mw-redirect" title="Systematischer Fehler">systematischen Fehlern</a> und <a href="/wiki/Antworttendenz" title="Antworttendenz">Verzerrung</a> bei deren <a href="/wiki/Datenerfassung" title="Datenerfassung">Erfassung</a>. Diese Probleme sind oft statistischer Natur und müssen bereits bei der Erfassung gelöst werden: aus nicht <a href="/wiki/Repr%C3%A4sentativit%C3%A4t" title="Repräsentativität">repräsentativen</a> Daten können keine repräsentativen Ergebnisse gewonnen werden. Hier sind ähnliche Aspekte zu beachten wie bei der Erstellung einer repräsentativen <a href="/wiki/Stichprobe" title="Stichprobe">Stichprobe</a>. </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Parametrisierung">Parametrisierung</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=17" title="Abschnitt bearbeiten: Parametrisierung" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=17" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Parametrisierung"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p>Die im Data-Mining verwendeten Algorithmen haben oft mehrere Parameter, die geeignet zu wählen sind. Mit allen Parametern liefern sie gültige Ergebnisse, und die Parameter so zu wählen, dass die Ergebnisse auch nützlich sind, ist eine Aufgabe des Benutzers. Wählt man beim Clusteranalyse-Algorithmus <a href="/wiki/DBSCAN" title="DBSCAN">DBSCAN</a> beispielsweise die Parameter <span class="mwe-math-element"><span class="mwe-math-mathml-inline mwe-math-mathml-a11y" style="display: none;"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle minPts}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <mi>P</mi> <mi>t</mi> <mi>s</mi> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle minPts}</annotation> </semantics> </math></span><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/a3398a9ae4aab3a441aa8006ddb54f92bd329455" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.338ex; width:7.913ex; height:2.176ex;" alt="{\displaystyle minPts}"></span> und <span class="mwe-math-element"><span class="mwe-math-mathml-inline mwe-math-mathml-a11y" style="display: none;"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle \varepsilon }"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <mi>ε</mi> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle \varepsilon }</annotation> </semantics> </math></span><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/a30c89172e5b88edbd45d3e2772c7f5e562e5173" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.338ex; width:1.083ex; height:1.676ex;" alt="{\displaystyle \varepsilon }"></span> klein, so findet der Algorithmus eine fein aufgelöste Struktur, neigt aber auch dazu, Cluster in kleine Stücke zu zerteilen. Wählt man die Parameter größer, so findet er nur noch die Hauptcluster, die jedoch schon bekannt sein können, und dadurch auch nicht hilfreich. Weiterentwickelte Methoden haben oft weniger Parameter oder diese Parameter sind leichter zu wählen. Beispielsweise ist <a href="/wiki/OPTICS" title="OPTICS">OPTICS</a> eine Weiterentwicklung von DBSCAN, die den Parameter <span class="mwe-math-element"><span class="mwe-math-mathml-inline mwe-math-mathml-a11y" style="display: none;"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle \varepsilon }"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <mi>ε</mi> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle \varepsilon }</annotation> </semantics> </math></span><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/a30c89172e5b88edbd45d3e2772c7f5e562e5173" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.338ex; width:1.083ex; height:1.676ex;" alt="{\displaystyle \varepsilon }"></span> weitgehend eliminiert. </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Evaluation">Evaluation</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=18" title="Abschnitt bearbeiten: Evaluation" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=18" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Evaluation"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p>Die Bewertung von Data-Mining-Ergebnissen stellt den Benutzer vor das Problem, dass er einerseits neue Erkenntnisse gewinnen möchte, andererseits Verfahren dann nur schwer automatisiert bewerten kann. Bei Prognoseproblemen wie der Klassifikation, Regressionsanalyse und Assoziationsanalyse lässt sich hier die Prognose auf neuen Daten zur Bewertung verwenden. Bei Beschreibungsproblemen wie der Ausreißer-Erkennung und der Clusteranalyse ist dies schwieriger. Cluster werden meist <a href="/wiki/Cluster_(Datenanalyse)#Interne_Bewertung" title="Cluster (Datenanalyse)">intern</a> oder <a href="/wiki/Cluster_(Datenanalyse)#Externe_Bewertung" title="Cluster (Datenanalyse)">extern</a> bewertet, also anhand ihrer mathematischen Kompaktheit oder ihrer Übereinstimmung mit bekannten Klassen.<sup id="cite_ref-10" class="reference"><a href="#cite_note-10"><span class="cite-bracket">[</span>10<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> Die Ergebnisse von Ausreißer-Erkennungs-Verfahren werden mit bekannten Ausreißern verglichen. Bei beiden stellt sich jedoch die Frage, ob diese Bewertung wirklich zur Aufgabenstellung der „neuen Erkenntnisse“ passt und nicht letztlich die „Reproduktion alter Erkenntnisse“ bewertet. </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Interpretation">Interpretation</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=19" title="Abschnitt bearbeiten: Interpretation" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=19" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Interpretation"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p>Als statistische Verfahren analysieren die Algorithmen die Daten ohne Hintergrundwissen über deren Bedeutung. Daher können die Verfahren meist nur einfache Modelle wie Gruppen oder Mittelwerte liefern. Oftmals sind die Ergebnisse als solche nicht mehr nachvollziehbar. Diese maschinell gewonnenen Ergebnisse müssen aber anschließend noch von dem Benutzer interpretiert werden, bevor man sie wirklich als Wissen bezeichnen kann. </p> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Anwendungsgebiete">Anwendungsgebiete</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=20" title="Abschnitt bearbeiten: Anwendungsgebiete" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=20" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Anwendungsgebiete"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Data-Mining_in_der_Industrie">Data-Mining in der Industrie</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=21" title="Abschnitt bearbeiten: Data-Mining in der Industrie" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=21" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Data-Mining in der Industrie"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p>Neben den Anwendungen in den verwandten Bereichen der Informatik findet Data-Mining auch zunehmend Einsatz in der Industrie: </p> <ul><li><a href="/wiki/Entscheidungsunterst%C3%BCtzungssystem" title="Entscheidungsunterstützungssystem">Entscheidungsunterstützungssystem</a></li> <li>Im Finanzsektor: <ul><li><a href="/wiki/Rechnungspr%C3%BCfung" title="Rechnungsprüfung">Rechnungsprüfung</a> zur Betrugserkennung</li> <li><a href="/wiki/Kreditscoring" title="Kreditscoring">Kreditscoring</a> zur Bestimmung von Ausfallswahrscheinlichkeiten kann als klassisches Beispiel von Data-Mining gesehen werden</li></ul></li> <li>Im Marketing: <ul><li><a href="/wiki/Marktsegmentierung" title="Marktsegmentierung">Marktsegmentierung</a>, beispielsweise Kunden in Bezug auf ähnliches Kaufverhalten bzw. Interessen für gezielte Werbemaßnahmen</li> <li><a href="/wiki/Warenkorbanalyse" title="Warenkorbanalyse">Warenkorbanalyse</a> zur Preisoptimierung und Produktplatzierung im Supermarkt</li> <li><a href="/wiki/Zielgruppe" title="Zielgruppe">Zielgruppen</a>-Auswahl für Werbekampagnen</li> <li><a href="/wiki/Kundenprofil" title="Kundenprofil">Kundenprofil</a>-Erstellung zum Management von Kundenbeziehungen in <a href="/wiki/Customer-Relationship-Management" title="Customer-Relationship-Management">Customer-Relationship-Management</a>-Systemen</li> <li><a href="/wiki/Business_Intelligence" title="Business Intelligence">Business Intelligence</a></li></ul></li> <li>Im Internet: <ul><li>Angriffserkennung</li> <li><a href="/wiki/Empfehlungsdienst" title="Empfehlungsdienst">Empfehlungsdienste</a> für Produkte wie beispielsweise Filme und Musik</li> <li>Netzwerkanalyse in <a href="/wiki/Soziales_Netzwerk_(Internet)" title="Soziales Netzwerk (Internet)">sozialen Netzwerken</a></li> <li><a href="/wiki/Web_Mining" title="Web Mining">Web-Usage-Mining</a> um das Nutzerverhalten zu analysieren</li> <li><a href="/wiki/Text_Mining" title="Text Mining">Text Mining</a> zur Analyse von großen Textbeständen</li></ul></li> <li><a href="/wiki/Pharmakovigilanz" title="Pharmakovigilanz">Pharmakovigilanz</a> (Arzneimittelüberwachung nach Marktzulassung im Hinblick auf unbekannte unerwünschte Ereignisse)</li> <li><a href="/wiki/Medizin" title="Medizin">Medizin</a></li> <li><a href="/w/index.php?title=Pflegewesen&action=edit&redlink=1" class="new" title="Pflegewesen (Seite nicht vorhanden)">Pflegewesen</a></li> <li><a href="/wiki/Bibliometrie" title="Bibliometrie">Bibliometrie</a></li> <li><a href="/wiki/Explorative_Datenanalyse" title="Explorative Datenanalyse">Explorative Datenanalyse</a></li></ul> <ul><li>Prozessanalyse und -optimierung: <ul><li>Mit Hilfe des Data-Mining lassen sich technische Prozesse analysieren und die Zusammenhänge der einzelnen Prozessgrößen untereinander ermitteln. Dies hilft bei der Steuerung und Optimierung von Prozessen. Erste erfolgreiche Ansätze konnten bereits in der chemischen Industrie und Kunststoffverarbeitung erreicht werden.<sup id="cite_ref-11" class="reference"><a href="#cite_note-11"><span class="cite-bracket">[</span>11<span class="cite-bracket">]</span></a></sup></li></ul></li> <li>Analyse von Produktdaten: auch Daten aus dem Produktlebenszyklus können mittels Data Mining analysiert werden. Diese Daten fallen insbesondere bei Wartung und Service an. Sie lassen sich zur Optimierung und Weiterentwicklung des Produktes verwenden und können dazu beitragen, Innovationen zu generieren<sup id="cite_ref-12" class="reference"><a href="#cite_note-12"><span class="cite-bracket">[</span>12<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>.</li></ul> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Educational_Data_Mining">Educational Data Mining</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=22" title="Abschnitt bearbeiten: Educational Data Mining" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=22" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Educational Data Mining"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p>Data Mining hat ebenfalls in der Lehre, vor allem der Hochschullehre Einzug erlangt. Im Bildungsbereich spricht man von <i>Educational Data Mining</i>, mit dem in der <a href="/wiki/P%C3%A4dagogik" title="Pädagogik">Pädagogik</a> das Ziel verfolgt wird „aus einer riesigen Datenmenge überschaubare Typen, Profile, Zusammenhänge, Cluster und darauf bezogen typische Abfolgen, Zusammenhänge und kritische Werte zu ermitteln.“ Aus den ermittelten Daten werden Handlungsempfehlungen abgeleitet, um pädagogische Prozesse planen zu können.<sup id="cite_ref-13" class="reference"><a href="#cite_note-13"><span class="cite-bracket">[</span>13<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> </p> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Rechtliche,_moralische_und_psychologische_Aspekte"><span id="Rechtliche.2C_moralische_und_psychologische_Aspekte"></span>Rechtliche, moralische und psychologische Aspekte</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=23" title="Abschnitt bearbeiten: Rechtliche, moralische und psychologische Aspekte" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=23" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Rechtliche, moralische und psychologische Aspekte"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p>Data-Mining als wissenschaftliche Disziplin ist zunächst wertneutral. Die Verfahren erlauben die Analyse von Daten aus nahezu beliebigen Quellen, beispielsweise Messwerte von Bauteilen oder die Analyse von historischen Knochenfunden. Beziehen sich die analysierten Daten jedoch auf Personen, so entstehen wichtige rechtliche und moralische Probleme; typischerweise aber bereits bei der Erfassung und Speicherung dieser Daten, nicht erst bei der Analyse, und unabhängig von der konkret verwendeten Analysemethode (Statistik, Datenbankanfragen, Data-Mining, …). </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Rechtliche_Aspekte">Rechtliche Aspekte</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=24" title="Abschnitt bearbeiten: Rechtliche Aspekte" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=24" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Rechtliche Aspekte"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <div class="hauptartikel" role="navigation"><span class="hauptartikel-pfeil" title="siehe" aria-hidden="true" role="presentation">→ </span><i><span class="hauptartikel-text">Hauptartikel</span>: <a href="/wiki/Datenschutz" title="Datenschutz">Datenschutz</a> und <a href="/wiki/Personenbezogene_Daten" title="Personenbezogene Daten">Personenbezogene Daten</a></i></div> <p>Daten, die unzulänglich <a href="/wiki/Anonymisierung_und_Pseudonymisierung" title="Anonymisierung und Pseudonymisierung">anonymisiert</a> wurden, können möglicherweise durch <a href="/wiki/Datenanalyse" title="Datenanalyse">Datenanalyse</a> wieder konkreten Personen zugeordnet (<a href="/wiki/Deanonymisierung" title="Deanonymisierung">deanonymisiert</a>) werden. Typischerweise wird man hier jedoch <i>nicht</i> Data-Mining einsetzen, sondern einfachere und spezialisierte Analysemethoden zur Deanonymisierung. Eine derartige Anwendung – und vor allem die unzulängliche Anonymisierung zuvor – sind dann möglicherweise illegal (nach dem <a href="/wiki/Datenschutzrecht" title="Datenschutzrecht">Datenschutzrecht</a>). So gelang es Forschern beispielsweise anhand weniger Fragen Nutzerprofile eindeutig in einem sozialen Netzwerk zu identifizieren.<sup id="cite_ref-14" class="reference"><a href="#cite_note-14"><span class="cite-bracket">[</span>14<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> Werden beispielsweise Bewegungsdaten nur <a href="/wiki/Anonymisierung_und_Pseudonymisierung" title="Anonymisierung und Pseudonymisierung">pseudonymisiert</a>, so kann mit einer einfachen Datenbankanfrage (technisch gesehen kein Data-Mining!) oft der Nutzer identifiziert werden, sobald man seinen Wohnort und Arbeitsplatz kennt: die meisten Personen können anhand der 2–3 Orte, an denen sie am meisten Zeit verbringen, eindeutig identifiziert werden. </p><p>Das <a href="/wiki/Datenschutzrecht" title="Datenschutzrecht">Datenschutzrecht</a> spricht allgemein von der „Erhebung, Verarbeitung oder Nutzung“ <a href="/wiki/Personenbezogene_Daten" title="Personenbezogene Daten">personenbezogener Daten</a>, da diese Problematik nicht erst bei der Verwendung von Data-Mining auftritt, sondern auch bei der Verwendung anderer Analysemethoden (bspw. Statistik). Ein zuverlässiger Schutz vor einer missbräuchlichen Analyse ist nur möglich, indem die entsprechenden Daten gar nicht erst erfasst und gespeichert werden. </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Moralische_Aspekte">Moralische Aspekte</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=25" title="Abschnitt bearbeiten: Moralische Aspekte" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=25" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Moralische Aspekte"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p>Die <i>Anwendung</i> von Data-Mining-Verfahren auf personenbeziehbare Daten wirft auch moralische Fragen auf. Beispielsweise, ob ein Computerprogramm Menschen in „Klassen“ einteilen sollte. Zudem eignen sich viele der Verfahren zur <a href="/wiki/%C3%9Cberwachung" title="Überwachung">Überwachung</a> und für eine fortgeschrittene <a href="/wiki/Rasterfahndung" title="Rasterfahndung">Rasterfahndung</a>. So stellt beispielsweise der <a href="/wiki/Schufa#Scoring" title="Schufa">SCHUFA-Score</a> eine durch Statistik, vielleicht auch Data-Mining, gewonnene Einteilung der Menschen in die Klassen „kreditwürdig“ und „nicht kreditwürdig“ dar und wird entsprechend <a href="/wiki/Schufa#Kritik" title="Schufa">kritisiert</a>. </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Psychologische_Aspekte">Psychologische Aspekte</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=26" title="Abschnitt bearbeiten: Psychologische Aspekte" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=26" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Psychologische Aspekte"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p>Data-Mining-Verfahren selbst arbeiten wertneutral und berechnen nur Wahrscheinlichkeiten, ohne die Bedeutung dieser Wahrscheinlichkeit zu kennen. Werden Menschen jedoch mit dem Ergebnis dieser Berechnungen konfrontiert, so kann das überraschte, beleidigte oder befremdete Reaktionen hervorrufen. Daher ist es wichtig abzuwägen, ob und wie man jemanden mit derartigen Ergebnissen konfrontiert. </p><p><a href="/wiki/Google_LLC" title="Google LLC">Google</a> gewährt seinen Nutzern Einblick in die für sie ermittelten <a href="/wiki/Zielgruppe" title="Zielgruppe">Zielgruppen</a><sup id="cite_ref-15" class="reference"><a href="#cite_note-15"><span class="cite-bracket">[</span>15<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>  – sofern kein Opt-out erfolgt ist – und liegt dabei oft falsch. Eine amerikanische Kaufhauskette kann aber anhand des Einkaufsverhaltens erkennen, ob eine Kundin schwanger ist.<sup id="cite_ref-16" class="reference"><a href="#cite_note-16"><span class="cite-bracket">[</span>16<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> Mit Hilfe dieser Information können gezielt Einkaufsgutscheine verschickt werden. Selbst eine Vorhersage des Datums der Geburt ist so möglich. </p> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Softwarepakete_für_Data-Mining"><span id="Softwarepakete_f.C3.BCr_Data-Mining"></span>Softwarepakete für Data-Mining</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=27" title="Abschnitt bearbeiten: Softwarepakete für Data-Mining" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=27" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Softwarepakete für Data-Mining"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <ul><li><a href="/wiki/Clustan" title="Clustan">Clustan</a> mit Schwerpunkt statistische Verfahren zur <a href="/wiki/Clusteranalyse" title="Clusteranalyse">Clusteranalyse</a></li> <li><a href="/wiki/Environment_for_DeveLoping_KDD-Applications_Supported_by_Index-Structures" title="Environment for DeveLoping KDD-Applications Supported by Index-Structures">Environment for DeveLoping KDD-Applications Supported by Index-Structures</a> (ELKI) mit Schwerpunkten auf <a href="/wiki/Clusteranalyse" title="Clusteranalyse">Clusteranalyse</a> und <a href="/wiki/Ausrei%C3%9Fer" title="Ausreißer">Ausreißer</a>-Erkennung</li> <li><a href="/wiki/KNIME" title="KNIME">Konstanz Information Miner (KNIME)</a></li> <li><a href="/wiki/Neural_Designer" title="Neural Designer">Neural Designer</a> mit Schwerpunkt <a href="/wiki/Maschinelles_Lernen" title="Maschinelles Lernen">Maschinelles Lernen</a></li> <li><a href="/wiki/PSPP_(Software)" title="PSPP (Software)">PSPP</a> Teil des GNU Projekts mit Schwerpunkt auf Statistische Analysen, <a href="/wiki/Regressionsanalyse" title="Regressionsanalyse">Regressions-</a>, <a href="/wiki/Clusteranalyse" title="Clusteranalyse">Clusteranalyse</a>, Open Source Alternative zu <a href="/wiki/SPSS" title="SPSS">SPSS</a></li> <li><a href="/wiki/R_(Programmiersprache)" title="R (Programmiersprache)">GNU R-Projekt</a> mit Schwerpunkt <a href="/wiki/Statistik" title="Statistik">Statistik</a>, skript-/programmiersprachen-orientiert</li> <li><a href="/wiki/RapidMiner" title="RapidMiner">RapidMiner</a> (früher YALE („Yet Another Learning Environment“)) mit Schwerpunkt <a href="/wiki/Maschinelles_Lernen" title="Maschinelles Lernen">Maschinelles Lernen</a>, alle Phasen des gesamten Data-Mining-Prozess von der <a href="/wiki/Datenintegration" class="mw-redirect" title="Datenintegration">Datenintegration</a> und -transformation (<a href="/wiki/ETL-Prozess" title="ETL-Prozess">ETL-Prozess</a>) über die Modellierung, automatische Optimierung und Evaluierung bis zur operativen Anwendung und Berichterstellung (<a href="/wiki/Reporting" class="mw-redirect" title="Reporting">Reporting</a>) abdeckend</li> <li><a href="/wiki/Waikato_Environment_for_Knowledge_Analysis" title="Waikato Environment for Knowledge Analysis">Waikato Environment for Knowledge Analysis</a> (WEKA) mit Schwerpunkt <a href="/wiki/Maschinelles_Lernen" title="Maschinelles Lernen">Maschinelles Lernen</a></li> <li><a href="/wiki/Scikit-learn" title="Scikit-learn">Scikit-learn</a> mit Schwerpunkt <a href="/wiki/Maschinelles_Lernen" title="Maschinelles Lernen">Maschinelles Lernen</a></li></ul> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Literatur">Literatur</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=28" title="Abschnitt bearbeiten: Literatur" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=28" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Literatur"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p>Folgende Literatur liefert einen Überblick über das Gebiet Data-Mining aus Sicht der Informatik.<br /> Aufgaben- und anwendungsspezifische Literatur findet sich in den jeweiligen Artikeln. </p> <ul><li>Martin Ester, Jörg Sander: <cite style="font-style:italic">Knowledge Discovery in Databases. Techniken und Anwendungen</cite>. <a href="/wiki/Springer_Science%2BBusiness_Media" title="Springer Science+Business Media">Springer</a>, Berlin 2000, <a href="/wiki/Spezial:ISBN-Suche/3540673288" class="internal mw-magiclink-isbn">ISBN 3-540-67328-8</a>.<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:Data-Mining&rft.au=Martin+Ester%2C+J%C3%B6rg+Sander&rft.btitle=Knowledge+Discovery+in+Databases.+Techniken+und+Anwendungen&rft.date=2000&rft.genre=book&rft.isbn=3540673288&rft.place=Berlin&rft.pub=Springer" style="display:none"> </span></li> <li>Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall: <cite class="lang" lang="en" dir="auto" style="font-style:italic">Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques</cite>. 3. Auflage. Morgan Kaufmann, Burlington, MA 2011, <a href="/wiki/Spezial:ISBN-Suche/9780123748560" class="internal mw-magiclink-isbn">ISBN 978-0-12-374856-0</a> (englisch, <a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/book.html">waikato.ac.nz</a> – Software zum Buch: <a href="/wiki/Waikato_Environment_for_Knowledge_Analysis" title="Waikato Environment for Knowledge Analysis">WEKA</a>).<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:Data-Mining&rft.au=Ian+H.+Witten%2C+Eibe+Frank%2C+Mark+A.+Hall&rft.btitle=Data+Mining%3A+Practical+Machine+Learning+Tools+and+Techniques&rft.date=2011&rft.edition=3&rft.genre=book&rft.isbn=9780123748560&rft.place=Burlington%2C+MA&rft.pub=Morgan+Kaufmann" style="display:none"> </span></li> <li>Sholom M. Weiss, Nitin Indurkhya: <cite class="lang" lang="en" dir="auto" style="font-style:italic">Predictive Data Mining. A Practical Guide</cite>. Morgan Kaufmann, Burlington, MA 1997, <a href="/wiki/Spezial:ISBN-Suche/1558604030" class="internal mw-magiclink-isbn">ISBN 1-55860-403-0</a> (englisch).<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:Data-Mining&rft.au=Sholom+M.+Weiss%2C+Nitin+Indurkhya&rft.btitle=Predictive+Data+Mining.+A+Practical+Guide&rft.date=1997&rft.genre=book&rft.isbn=1558604030&rft.place=Burlington%2C+MA&rft.pub=Morgan+Kaufmann" style="display:none"> </span></li> <li>Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei: <cite class="lang" lang="en" dir="auto" style="font-style:italic">Data Mining: Concepts and Techniques</cite>. Morgan Kaufmann, Burlington, MA 2011, <a href="/wiki/Spezial:ISBN-Suche/9780123814791" class="internal mw-magiclink-isbn">ISBN 978-0-12-381479-1</a> (englisch).<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:Data-Mining&rft.au=Jiawei+Han%2C+Micheline+Kamber%2C+Jian+Pei&rft.btitle=Data+Mining%3A+Concepts+and+Techniques&rft.date=2011&rft.genre=book&rft.isbn=9780123814791&rft.place=Burlington%2C+MA&rft.pub=Morgan+Kaufmann" style="display:none"> </span></li> <li>Usama M. Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro, Padhraic Smyth: <cite class="lang" lang="en" dir="auto" style="font-style:italic">From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases</cite>. In: <cite class="lang" lang="en" dir="auto" style="font-style:italic">AI Magazine</cite>. <span style="white-space:nowrap">Band<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>17</span>, <span style="white-space:nowrap">Nr.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>3</span>, 1996, <span style="white-space:nowrap">S.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>37–54</span> (englisch, <a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.kdnuggets.com/gpspubs/aimag-kdd-overview-1996-Fayyad.pdf">kdnuggets.com</a> [PDF]).<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:Data-Mining&rft.atitle=From+Data+Mining+to+Knowledge+Discovery+in+Databases&rft.au=Usama+M.+Fayyad%2C+Gregory+Piatetsky-Shapiro%2C+Padhraic+Smyth&rft.date=1996&rft.genre=journal&rft.issue=3&rft.jtitle=AI+Magazine&rft.pages=37-54&rft.volume=17" style="display:none"> </span></li></ul> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Weblinks">Weblinks</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=29" title="Abschnitt bearbeiten: Weblinks" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=29" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Weblinks"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <div class="sisterproject" style="margin:0.1em 0 0 0;"><span class="noviewer" style="display:inline-block; line-height:10px; min-width:1.6em; text-align:center;" aria-hidden="true" role="presentation"><span class="mw-default-size" typeof="mw:File"><span title="Wiktionary"><img alt="" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c3/Wiktfavicon_en.svg/16px-Wiktfavicon_en.svg.png" decoding="async" width="16" height="16" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c3/Wiktfavicon_en.svg/24px-Wiktfavicon_en.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c3/Wiktfavicon_en.svg/32px-Wiktfavicon_en.svg.png 2x" data-file-width="16" data-file-height="16" /></span></span></span><b><a href="https://de.wiktionary.org/wiki/Data-Mining" class="extiw" title="wikt:Data-Mining">Wiktionary: Data-Mining</a></b> – Bedeutungserklärungen, Wortherkunft, Synonyme, Übersetzungen</div> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Einzelnachweise">Einzelnachweise</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&veaction=edit&section=30" title="Abschnitt bearbeiten: Einzelnachweise" class="mw-editsection-visualeditor"><span>Bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Data-Mining&action=edit&section=30" title="Quellcode des Abschnitts bearbeiten: Einzelnachweise"><span>Quelltext bearbeiten</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <div class="mw-references-wrap mw-references-columns"><ol class="references"> <li id="cite_note-1"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-1">↑</a></span> <span class="reference-text"><span class="cite"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.duden.de/rechtschreibung/Data_Mining"><i>Eintrag Data-Mining.</i></a> In: <i>duden.de.</i><span class="Abrufdatum"> Abgerufen am 18. Dezember 2016</span>.</span><span style="display: none;" class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Adc&rfr_id=info%3Asid%2Fde.wikipedia.org%3AData-Mining&rft.title=Eintrag+Data-Mining&rft.description=Eintrag+Data-Mining&rft.identifier=https%3A%2F%2Fwww.duden.de%2Frechtschreibung%2FData_Mining"> </span></span> </li> <li id="cite_note-fayyad-2"><span class="mw-cite-backlink">↑ <sup><a href="#cite_ref-fayyad_2-0">a</a></sup> <sup><a href="#cite_ref-fayyad_2-1">b</a></sup> <sup><a href="#cite_ref-fayyad_2-2">c</a></sup></span> <span class="reference-text">Usama M. Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro, Padhraic Smyth: <cite style="font-style:italic">From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases</cite>. In: <cite style="font-style:italic">AI Magazine</cite>. <span style="white-space:nowrap">Band<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>17</span>, <span style="white-space:nowrap">Nr.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>3</span>, 1996, <span style="white-space:nowrap">S.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>37–54</span> (<a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.kdnuggets.com/gpspubs/aimag-kdd-overview-1996-Fayyad.pdf">als PDF</a> auf: <i>kdnuggets.com</i>).<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:Data-Mining&rft.atitle=From+Data+Mining+to+Knowledge+Discovery+in+Databases&rft.au=Usama+M.+Fayyad%2C+Gregory+Piatetsky-Shapiro%2C+Padhraic+Smyth&rft.date=1996&rft.genre=journal&rft.issue=3&rft.jtitle=AI+Magazine&rft.pages=37-54&rft.volume=17" style="display:none"> </span></span> </li> <li id="cite_note-han-kamber-dm-3"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-han-kamber-dm_3-0">↑</a></span> <span class="reference-text">Jiawei Han, Micheline Kamber: <cite style="font-style:italic">Data mining: concepts and techniques</cite>. 1. Auflage. Morgan Kaufmann, 2001, <a href="/wiki/Spezial:ISBN-Suche/1558604898" class="internal mw-magiclink-isbn">ISBN 1-55860-489-8</a>, <span style="white-space:nowrap">S.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>5</span> (Thus, data mining should habe been more appropriately named „knowledge mining from data,“ which is unfortunately somewhat long).<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:Data-Mining&rft.au=Jiawei+Han%2C+Micheline+Kamber&rft.btitle=Data+mining%3A+concepts+and+techniques&rft.date=2001&rft.edition=1&rft.genre=book&rft.isbn=1558604898&rft.pages=5&rft.pub=Morgan+Kaufmann" style="display:none"> </span></span> </li> <li id="cite_note-ester-sander-4"><span class="mw-cite-backlink">↑ <sup><a href="#cite_ref-ester-sander_4-0">a</a></sup> <sup><a href="#cite_ref-ester-sander_4-1">b</a></sup> <sup><a href="#cite_ref-ester-sander_4-2">c</a></sup></span> <span class="reference-text">Martin Ester, Jörg Sander: <cite style="font-style:italic">Knowledge Discovery in Databases. Techniken und Anwendungen</cite>. <a href="/wiki/Springer_Science%2BBusiness_Media" title="Springer Science+Business Media">Springer</a>, Berlin 2000, <a href="/wiki/Spezial:ISBN-Suche/3540673288" class="internal mw-magiclink-isbn">ISBN 3-540-67328-8</a>.<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:Data-Mining&rft.au=Martin+Ester%2C+J%C3%B6rg+Sander&rft.btitle=Knowledge+Discovery+in+Databases.+Techniken+und+Anwendungen&rft.date=2000&rft.genre=book&rft.isbn=3540673288&rft.place=Berlin&rft.pub=Springer" style="display:none"> </span></span> </li> <li id="cite_note-duden-5"><span class="mw-cite-backlink">↑ <sup><a href="#cite_ref-duden_5-0">a</a></sup> <sup><a href="#cite_ref-duden_5-1">b</a></sup></span> <span class="reference-text"><span class="cite"><a href="/wiki/Duden" title="Duden">Duden</a> online: <a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.duden.de/rechtschreibung/Data_Mining#block_2"><i>Duden: Data-Mining: Bedeutung, Rechtschreibung, Grammatik, Herkunft.</i></a> <a href="/wiki/Bibliographisches_Institut" title="Bibliographisches Institut">Bibliographisches Institut</a>,<span class="Abrufdatum"> abgerufen am 9. August 2011</span>.</span><span style="display: none;" class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Adc&rfr_id=info%3Asid%2Fde.wikipedia.org%3AData-Mining&rft.title=Duden%3A+Data-Mining%3A+Bedeutung%2C+Rechtschreibung%2C+Grammatik%2C+Herkunft&rft.description=Duden%3A+Data-Mining%3A+Bedeutung%2C+Rechtschreibung%2C+Grammatik%2C+Herkunft&rft.identifier=https%3A%2F%2Fwww.duden.de%2Frechtschreibung%2FData_Mining%23block_2&rft.creator=%5B%5BDuden%5D%5D+online&rft.publisher=%5B%5BBibliographisches+Institut%5D%5D"> </span></span> </li> <li id="cite_note-kijournal-6"><span class="mw-cite-backlink">↑ <sup><a href="#cite_ref-kijournal_6-0">a</a></sup> <sup><a href="#cite_ref-kijournal_6-1">b</a></sup></span> <span class="reference-text">[Von der Zeitschrift „Künstliche Intelligenz“ …] „wurde ein Wettbewerb durchgeführt, einen adäquaten deutschen Begriff zu finden. Und so leid es mir tut, es wurde kein adäquater deutscher Begriff gefunden.“<br /><a href="/wiki/Hans-Peter_Kriegel" title="Hans-Peter Kriegel">Hans-Peter Kriegel</a>: <cite style="font-style:italic">Datenbanktechniken zur Unterstützung des Wissenserwerbs</cite>. In: <a href="/wiki/Heinz_Mandl" title="Heinz Mandl">Heinz Mandl</a>, <a href="/wiki/Gabi_Reinmann" title="Gabi Reinmann">Gabi Reinmann-Rothmeier</a> (Hrsg.): <cite style="font-style:italic">Wissensmanagement: Informationszuwachs – Wissensschwund? Die strategische Bedeutung des Wissensmanagements</cite>. <a href="/wiki/R._Oldenbourg_Verlag" title="R. Oldenbourg Verlag">Oldenbourg</a>, München/Wien 2000, <a href="/wiki/Spezial:ISBN-Suche/3486253867" class="internal mw-magiclink-isbn">ISBN 3-486-25386-7</a>, <span style="white-space:nowrap">S.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>47–71</span>.<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:Data-Mining&rft.atitle=Datenbanktechniken+zur+Unterst%C3%BCtzung+des+Wissenserwerbs&rft.au=Hans-Peter+Kriegel&rft.btitle=Wissensmanagement%3A+Informationszuwachs+-+Wissensschwund%3F+Die+strategische+Bedeutung+des+Wissensmanagements&rft.date=2000&rft.genre=book&rft.isbn=3486253867&rft.pages=47-71&rft.place=M%C3%BCnchen%2FWien&rft.pub=Oldenbourg" style="display:none"> </span></span> </li> <li id="cite_note-biha93-7"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-biha93_7-0">↑</a></span> <span class="reference-text">N. Bissantz, J. Hagedorn: <i>Data Mining.</i> (Datenmustererkennung), In: <i>Wirtschaftsinformatik.</i> 35 (1993) 5, S. 481–487.</span> </li> <li id="cite_note-8"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-8">↑</a></span> <span class="reference-text">Duden – Das Fremdwörterbuch: „engl. eigtl. ‚Datenförderung‘“</span> </li> <li id="cite_note-9"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-9">↑</a></span> <span class="reference-text">Diese Geschichte ist vermutlich eine <a href="/wiki/Moderne_Sage" title="Moderne Sage">moderne Sage</a>. Das Bier wird je nach Variante neben den Windeln, auf dem Weg zur Kasse oder am anderen Ende des Supermarktes (damit der Kunde an möglichst vielen weiteren Produkten vorbeigehen muss) platziert.<br /><a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.kdnuggets.com/news/2000/n13/23i.html">KDNuggets-Beitrag, der eine mögliche Quelle des Mythos erwähnt</a></span> </li> <li id="cite_note-10"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-10">↑</a></span> <span class="reference-text">I. Färber, S. Günnemann, <a href="/wiki/Hans-Peter_Kriegel" title="Hans-Peter Kriegel">H.-P. Kriegel</a>, P. Kröger, E. Müller, E. Schubert, T. Seidl, A. Zimek: <cite style="font-style:italic">On Using Class-Labels in Evaluation of Clusterings</cite>. In: <cite style="font-style:italic">MultiClust: 1st International Workshop on Discovering, Summarizing and Using Multiple Clusterings Held in Conjunction with KDD 2010, Washington, DC</cite>. 2010 (<a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.dbs.ifi.lmu.de/~zimek/publications/MultiClustAtKDD2010/Faerberetal.pdf">als PDF</a> auf: <i>dbs.informatik.uni-muenchen.de</i>).<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:Data-Mining&rft.atitle=On+Using+Class-Labels+in+Evaluation+of+Clusterings&rft.au=I.+F%C3%A4rber%2C+S.+G%C3%BCnnemann%2C+H.-P.+Kriegel%2C+...&rft.btitle=MultiClust%3A+1st+International+Workshop+on+Discovering%2C+Summarizing+and+Using+Multiple+Clusterings+Held+in+Conjunction+with+KDD+2010%2C+Washington%2C+DC&rft.date=2010&rft.genre=book" style="display:none"> </span></span> </li> <li id="cite_note-11"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-11">↑</a></span> <span class="reference-text">C. Kugler, T. Hochrein, M. Bastian, T. Froese: <i>Verborgene Schätze in Datengräbern, QZ Qualität und Zuverlässigkeit</i>, 2014, 3, S. 38–41.</span> </li> <li id="cite_note-12"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-12">↑</a></span> <span class="reference-text"><span class="cite"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.iph-hannover.de/de/presse/pressemitteilungen/?we_objectID=1452"><i>Wissen, was gefragt ist: Data Mining kann Innovationen beschleunigen.</i></a> In: <i>IPH.</i><span class="Abrufdatum"> Abgerufen am 12. März 2018</span>.</span><span style="display: none;" class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Adc&rfr_id=info%3Asid%2Fde.wikipedia.org%3AData-Mining&rft.title=Wissen%2C+was+gefragt+ist%3A+Data+Mining+kann+Innovationen+beschleunigen&rft.description=Wissen%2C+was+gefragt+ist%3A+Data+Mining+kann+Innovationen+beschleunigen&rft.identifier=https%3A%2F%2Fwww.iph-hannover.de%2Fde%2Fpresse%2Fpressemitteilungen%2F%3Fwe_objectID%3D1452"> </span></span> </li> <li id="cite_note-13"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-13">↑</a></span> <span class="reference-text">Martin Schön & Martin Ebner: <cite style="font-style:italic">Das Gesammelte interpretieren. Educational Data Mining und Learning Analytics</cite>. In: Martin Ebner & Sandra Schön (Hrsg.): <cite style="font-style:italic">Lehrbuch für Lernen und Lehren mit Technologien</cite>. 2. Auflage. 2013, <span style="white-space:nowrap">S.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>1–2</span> (<a rel="nofollow" class="external text" href="https://core.ac.uk/download/pdf/33981091.pdf">core.ac.uk</a> [PDF]).<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:Data-Mining&rft.atitle=Das+Gesammelte+interpretieren.+Educational+Data+Mining+und+Learning+Analytics&rft.au=Martin+Sch%C3%B6n+%26+Martin+Ebner&rft.btitle=Lehrbuch+f%C3%BCr+Lernen+und+Lehren+mit+Technologien&rft.date=2013&rft.edition=2&rft.genre=book&rft.pages=1-2" style="display:none"> </span></span> </li> <li id="cite_note-14"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-14">↑</a></span> <span class="reference-text"><span class="cite"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.spiegel.de/netzwelt/web/sicherheitsluecke-it-forscher-enttarnen-internetsurfer-a-675395.html"><i>Sicherheitslücke: IT-Forscher enttarnen Internetsurfer.</i></a> In: <i><a href="/wiki/Spiegel_Online" class="mw-redirect" title="Spiegel Online">Spiegel Online</a>.</i><span class="Abrufdatum"> Abgerufen am 7. Dezember 2011</span>.</span><span style="display: none;" class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Adc&rfr_id=info%3Asid%2Fde.wikipedia.org%3AData-Mining&rft.title=Sicherheitsl%C3%BCcke%3A+IT-Forscher+enttarnen+Internetsurfer&rft.description=Sicherheitsl%C3%BCcke%3A+IT-Forscher+enttarnen+Internetsurfer&rft.identifier=https%3A%2F%2Fwww.spiegel.de%2Fnetzwelt%2Fweb%2Fsicherheitsluecke-it-forscher-enttarnen-internetsurfer-a-675395.html"> </span></span> </li> <li id="cite_note-15"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-15">↑</a></span> <span class="reference-text"><span class="cite"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://myaccount.google.com/not-supported"><i>Kontoeinstellungen: Ihr Browser wird nicht unterstützt.</i></a><span class="Abrufdatum"> Abgerufen am 11. Dezember 2023</span>.</span><span style="display: none;" class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Adc&rfr_id=info%3Asid%2Fde.wikipedia.org%3AData-Mining&rft.title=Kontoeinstellungen%3A+Ihr+Browser+wird+nicht+unterst%C3%BCtzt.&rft.description=Kontoeinstellungen%3A+Ihr+Browser+wird+nicht+unterst%C3%BCtzt.&rft.identifier=https%3A%2F%2Fmyaccount.google.com%2Fnot-supported"> </span></span> </li> <li id="cite_note-16"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-16">↑</a></span> <span class="reference-text"><span class="cite"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.forbes.com/sites/kashmirhill/2012/02/16/how-target-figured-out-a-teen-girl-was-pregnant-before-her-father-did/"><i>How Target Figured Out A Teen Girl Was Pregnant Before Her Father Did.</i></a> In: <i>Forbes.com.</i><span class="Abrufdatum"> Abgerufen am 16. Februar 2012</span> (englisch).</span><span style="display: none;" class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Adc&rfr_id=info%3Asid%2Fde.wikipedia.org%3AData-Mining&rft.title=How+Target+Figured+Out+A+Teen+Girl+Was+Pregnant+Before+Her+Father+Did&rft.description=How+Target+Figured+Out+A+Teen+Girl+Was+Pregnant+Before+Her+Father+Did&rft.identifier=https%3A%2F%2Fwww.forbes.com%2Fsites%2Fkashmirhill%2F2012%2F02%2F16%2Fhow-target-figured-out-a-teen-girl-was-pregnant-before-her-father-did%2F&rft.language=en"> </span></span> </li> </ol></div> <div class="hintergrundfarbe1 rahmenfarbe1 navigation-not-searchable normdaten-typ-s" style="border-style: solid; border-width: 1px; clear: left; margin-bottom:1em; margin-top:1em; padding: 0.25em; overflow: hidden; word-break: break-word; word-wrap: break-word;" id="normdaten"> <div style="display: table-cell; vertical-align: middle; width: 100%;"> <div> Normdaten (Sachbegriff): <a href="/wiki/Gemeinsame_Normdatei" title="Gemeinsame Normdatei">GND</a>: <span class="plainlinks-print"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://d-nb.info/gnd/4428654-5">4428654-5</a></span> <span class="noprint">(<a rel="nofollow" class="external text" href="https://lobid.org/gnd/4428654-5">lobid</a>, <a rel="nofollow" class="external text" href="https://swb.bsz-bw.de/DB=2.104/SET=1/TTL=1/CMD?retrace=0&trm_old=&ACT=SRCHA&IKT=2999&SRT=RLV&TRM=4428654-5">OGND</a><span class="metadata">, <a rel="nofollow" class="external text" href="https://prometheus.lmu.de/gnd/4428654-5">AKS</a></span>)</span> <span class="metadata"></span></div> </div></div></div><noscript><img src="https://login.wikimedia.org/wiki/Special:CentralAutoLogin/start?useformat=desktop&type=1x1&usesul3=0" alt="" width="1" height="1" style="border: none; position: absolute;"></noscript> <div class="printfooter" data-nosnippet="">Abgerufen von „<a dir="ltr" href="https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Data-Mining&oldid=245716130">https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Data-Mining&oldid=245716130</a>“</div></div> <div id="catlinks" class="catlinks" data-mw="interface"><div id="mw-normal-catlinks" class="mw-normal-catlinks"><a href="/wiki/Wikipedia:Kategorien" title="Wikipedia:Kategorien">Kategorien</a>: <ul><li><a href="/wiki/Kategorie:Data-Mining" title="Kategorie:Data-Mining">Data-Mining</a></li><li><a href="/wiki/Kategorie:Metaanalyse" title="Kategorie:Metaanalyse">Metaanalyse</a></li></ul></div></div> </div> </div> <div id="mw-navigation"> <h2>Navigationsmenü</h2> <div id="mw-head"> <nav id="p-personal" class="mw-portlet mw-portlet-personal vector-user-menu-legacy vector-menu" aria-labelledby="p-personal-label" > <h3 id="p-personal-label" class="vector-menu-heading " > <span class="vector-menu-heading-label">Meine Werkzeuge</span> </h3> <div class="vector-menu-content"> <ul class="vector-menu-content-list"> <li id="pt-anonuserpage" class="mw-list-item"><span title="Benutzerseite der IP-Adresse, von der aus du Änderungen durchführst">Nicht angemeldet</span></li><li id="pt-anontalk" class="mw-list-item"><a href="/wiki/Spezial:Meine_Diskussionsseite" title="Diskussion über Änderungen von dieser IP-Adresse [n]" accesskey="n"><span>Diskussionsseite</span></a></li><li id="pt-anoncontribs" class="mw-list-item"><a href="/wiki/Spezial:Meine_Beitr%C3%A4ge" title="Eine Liste der Bearbeitungen, die von dieser IP-Adresse gemacht wurden [y]" accesskey="y"><span>Beiträge</span></a></li><li id="pt-createaccount" class="mw-list-item"><a href="/w/index.php?title=Spezial:Benutzerkonto_anlegen&returnto=Data-Mining" title="Wir ermutigen dich dazu, ein Benutzerkonto zu erstellen und dich anzumelden. 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class="interlanguage-link interwiki-as mw-list-item"><a href="https://as.wikipedia.org/wiki/%E0%A6%A1%E0%A7%87%E0%A6%9F%E0%A6%BE_%E0%A6%AE%E0%A6%BE%E0%A6%87%E0%A6%A8%E0%A6%BF%E0%A6%82" title="ডেটা মাইনিং – Assamesisch" lang="as" hreflang="as" data-title="ডেটা মাইনিং" data-language-autonym="অসমীয়া" data-language-local-name="Assamesisch" class="interlanguage-link-target"><span>অসমীয়া</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-az mw-list-item"><a href="https://az.wikipedia.org/wiki/Data_mining" title="Data mining – Aserbaidschanisch" lang="az" hreflang="az" data-title="Data mining" data-language-autonym="Azərbaycanca" data-language-local-name="Aserbaidschanisch" class="interlanguage-link-target"><span>Azərbaycanca</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-bg mw-list-item"><a href="https://bg.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B8%D1%87%D0%B0%D0%BD%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BE%D1%82_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8" title="Извличане на знания от данни – Bulgarisch" lang="bg" hreflang="bg" data-title="Извличане на знания от данни" data-language-autonym="Български" data-language-local-name="Bulgarisch" class="interlanguage-link-target"><span>Български</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-bn mw-list-item"><a href="https://bn.wikipedia.org/wiki/%E0%A6%89%E0%A6%AA%E0%A6%BE%E0%A6%A4%E0%A7%8D%E0%A6%A4_%E0%A6%96%E0%A6%A8%E0%A6%A8" title="উপাত্ত খনন – Bengalisch" lang="bn" hreflang="bn" data-title="উপাত্ত খনন" data-language-autonym="বাংলা" data-language-local-name="Bengalisch" class="interlanguage-link-target"><span>বাংলা</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ca mw-list-item"><a href="https://ca.wikipedia.org/wiki/Mineria_de_dades" title="Mineria de dades – Katalanisch" lang="ca" hreflang="ca" data-title="Mineria de dades" data-language-autonym="Català" data-language-local-name="Katalanisch" class="interlanguage-link-target"><span>Català</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-cbk-zam mw-list-item"><a href="https://cbk-zam.wikipedia.org/wiki/Mineria_de_maga_dato" title="Mineria de maga dato – Chavacano" lang="cbk" hreflang="cbk" data-title="Mineria de maga dato" data-language-autonym="Chavacano de Zamboanga" data-language-local-name="Chavacano" class="interlanguage-link-target"><span>Chavacano de Zamboanga</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ckb mw-list-item"><a href="https://ckb.wikipedia.org/wiki/%D9%BE%DB%8E%DA%A9%DA%BE%D8%A7%D8%AA%DB%95%DB%8C_%D8%AF%D8%B1%D8%A7%D9%88%DB%95%DA%A9%D8%A7%D9%86" title="پێکھاتەی دراوەکان – Zentralkurdisch" lang="ckb" hreflang="ckb" data-title="پێکھاتەی دراوەکان" data-language-autonym="کوردی" data-language-local-name="Zentralkurdisch" class="interlanguage-link-target"><span>کوردی</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-cs mw-list-item"><a href="https://cs.wikipedia.org/wiki/Data_mining" title="Data mining – Tschechisch" lang="cs" hreflang="cs" data-title="Data mining" data-language-autonym="Čeština" data-language-local-name="Tschechisch" class="interlanguage-link-target"><span>Čeština</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-cy mw-list-item"><a href="https://cy.wikipedia.org/wiki/Cloddio_data" title="Cloddio data – Walisisch" lang="cy" hreflang="cy" data-title="Cloddio data" data-language-autonym="Cymraeg" data-language-local-name="Walisisch" class="interlanguage-link-target"><span>Cymraeg</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-da mw-list-item"><a href="https://da.wikipedia.org/wiki/Data_mining" title="Data mining – Dänisch" lang="da" hreflang="da" data-title="Data mining" data-language-autonym="Dansk" data-language-local-name="Dänisch" class="interlanguage-link-target"><span>Dansk</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-el mw-list-item"><a href="https://el.wikipedia.org/wiki/%CE%95%CE%BE%CF%8C%CF%81%CF%85%CE%BE%CE%B7_%CE%B4%CE%B5%CE%B4%CE%BF%CE%BC%CE%AD%CE%BD%CF%89%CE%BD" title="Εξόρυξη δεδομένων – Griechisch" lang="el" hreflang="el" data-title="Εξόρυξη δεδομένων" data-language-autonym="Ελληνικά" data-language-local-name="Griechisch" class="interlanguage-link-target"><span>Ελληνικά</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-en mw-list-item"><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Data_mining" title="Data mining – Englisch" lang="en" hreflang="en" data-title="Data mining" data-language-autonym="English" data-language-local-name="Englisch" class="interlanguage-link-target"><span>English</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-es mw-list-item"><a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Miner%C3%ADa_de_datos" title="Minería de datos – Spanisch" lang="es" hreflang="es" data-title="Minería de datos" data-language-autonym="Español" data-language-local-name="Spanisch" class="interlanguage-link-target"><span>Español</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-et mw-list-item"><a href="https://et.wikipedia.org/wiki/Andmekaeve" title="Andmekaeve – Estnisch" lang="et" hreflang="et" data-title="Andmekaeve" data-language-autonym="Eesti" data-language-local-name="Estnisch" class="interlanguage-link-target"><span>Eesti</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-eu mw-list-item"><a href="https://eu.wikipedia.org/wiki/Datu-meatzaritza" title="Datu-meatzaritza – Baskisch" lang="eu" hreflang="eu" data-title="Datu-meatzaritza" data-language-autonym="Euskara" data-language-local-name="Baskisch" class="interlanguage-link-target"><span>Euskara</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-fa mw-list-item"><a href="https://fa.wikipedia.org/wiki/%D8%AF%D8%A7%D8%AF%D9%87%E2%80%8C%DA%A9%D8%A7%D9%88%DB%8C" title="داده‌کاوی – Persisch" lang="fa" hreflang="fa" data-title="داده‌کاوی" data-language-autonym="فارسی" data-language-local-name="Persisch" class="interlanguage-link-target"><span>فارسی</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-fi mw-list-item"><a href="https://fi.wikipedia.org/wiki/Tiedonlouhinta" title="Tiedonlouhinta – Finnisch" lang="fi" hreflang="fi" data-title="Tiedonlouhinta" data-language-autonym="Suomi" data-language-local-name="Finnisch" class="interlanguage-link-target"><span>Suomi</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-fr badge-Q17437798 badge-goodarticle mw-list-item" title="lesenswerter Artikel"><a href="https://fr.wikipedia.org/wiki/Exploration_de_donn%C3%A9es" title="Exploration de données – Französisch" lang="fr" hreflang="fr" data-title="Exploration de données" data-language-autonym="Français" data-language-local-name="Französisch" class="interlanguage-link-target"><span>Français</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-gl mw-list-item"><a href="https://gl.wikipedia.org/wiki/Minar%C3%ADa_de_datos" title="Minaría de datos – Galicisch" lang="gl" hreflang="gl" data-title="Minaría de datos" data-language-autonym="Galego" data-language-local-name="Galicisch" class="interlanguage-link-target"><span>Galego</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-he mw-list-item"><a href="https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%9B%D7%A8%D7%99%D7%99%D7%AA_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%A2" title="כריית מידע – Hebräisch" lang="he" hreflang="he" data-title="כריית מידע" data-language-autonym="עברית" data-language-local-name="Hebräisch" class="interlanguage-link-target"><span>עברית</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-hi mw-list-item"><a href="https://hi.wikipedia.org/wiki/%E0%A4%86%E0%A4%81%E0%A4%95%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A4%BE_%E0%A4%96%E0%A4%A8%E0%A4%A8" title="आँकड़ा खनन – Hindi" lang="hi" hreflang="hi" data-title="आँकड़ा खनन" data-language-autonym="हिन्दी" data-language-local-name="Hindi" class="interlanguage-link-target"><span>हिन्दी</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-hr mw-list-item"><a href="https://hr.wikipedia.org/wiki/Rudarenje_podataka" title="Rudarenje podataka – Kroatisch" lang="hr" hreflang="hr" data-title="Rudarenje podataka" data-language-autonym="Hrvatski" data-language-local-name="Kroatisch" class="interlanguage-link-target"><span>Hrvatski</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-hu mw-list-item"><a href="https://hu.wikipedia.org/wiki/Adatb%C3%A1ny%C3%A1szat" title="Adatbányászat – Ungarisch" lang="hu" hreflang="hu" data-title="Adatbányászat" data-language-autonym="Magyar" data-language-local-name="Ungarisch" class="interlanguage-link-target"><span>Magyar</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-hy mw-list-item"><a href="https://hy.wikipedia.org/wiki/%D5%8F%D5%BE%D5%B5%D5%A1%D5%AC%D5%B6%D5%A5%D6%80%D5%AB_%D5%B4%D5%A1%D5%B5%D5%B6%D5%AB%D5%B6%D5%A3" title="Տվյալների մայնինգ – Armenisch" lang="hy" hreflang="hy" data-title="Տվյալների մայնինգ" data-language-autonym="Հայերեն" data-language-local-name="Armenisch" class="interlanguage-link-target"><span>Հայերեն</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-id mw-list-item"><a href="https://id.wikipedia.org/wiki/Penggalian_data" title="Penggalian data – Indonesisch" lang="id" hreflang="id" data-title="Penggalian data" data-language-autonym="Bahasa Indonesia" data-language-local-name="Indonesisch" class="interlanguage-link-target"><span>Bahasa Indonesia</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-io mw-list-item"><a href="https://io.wikipedia.org/wiki/Explorado_di_datumi" title="Explorado di datumi – Ido" lang="io" hreflang="io" data-title="Explorado di datumi" data-language-autonym="Ido" data-language-local-name="Ido" class="interlanguage-link-target"><span>Ido</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-it mw-list-item"><a href="https://it.wikipedia.org/wiki/Data_mining" title="Data mining – Italienisch" lang="it" hreflang="it" data-title="Data mining" data-language-autonym="Italiano" data-language-local-name="Italienisch" class="interlanguage-link-target"><span>Italiano</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ja mw-list-item"><a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%9E%E3%82%A4%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0" title="データマイニング – Japanisch" lang="ja" hreflang="ja" data-title="データマイニング" data-language-autonym="日本語" data-language-local-name="Japanisch" class="interlanguage-link-target"><span>日本語</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-kn mw-list-item"><a href="https://kn.wikipedia.org/wiki/%E0%B2%A6%E0%B2%A4%E0%B3%8D%E0%B2%A4%E0%B2%BE%E0%B2%82%E0%B2%B6_%E0%B2%97%E0%B2%A3%E0%B2%BF%E0%B2%97%E0%B2%BE%E0%B2%B0%E0%B2%BF%E0%B2%95%E0%B3%86" title="ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ – Kannada" lang="kn" hreflang="kn" data-title="ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ" data-language-autonym="ಕನ್ನಡ" data-language-local-name="Kannada" class="interlanguage-link-target"><span>ಕನ್ನಡ</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ko mw-list-item"><a href="https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0_%EB%A7%88%EC%9D%B4%EB%8B%9D" title="데이터 마이닝 – Koreanisch" lang="ko" hreflang="ko" data-title="데이터 마이닝" data-language-autonym="한국어" data-language-local-name="Koreanisch" class="interlanguage-link-target"><span>한국어</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-lv mw-list-item"><a href="https://lv.wikipedia.org/wiki/Datizrace" title="Datizrace – Lettisch" lang="lv" hreflang="lv" data-title="Datizrace" data-language-autonym="Latviešu" data-language-local-name="Lettisch" class="interlanguage-link-target"><span>Latviešu</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-mk mw-list-item"><a href="https://mk.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%BE%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%87%D0%BD%D0%BE_%D1%80%D1%83%D0%B4%D0%B0%D1%80%D0%B5%D1%9A%D0%B5" title="Податочно рударење – Mazedonisch" lang="mk" hreflang="mk" data-title="Податочно рударење" data-language-autonym="Македонски" data-language-local-name="Mazedonisch" class="interlanguage-link-target"><span>Македонски</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ml mw-list-item"><a href="https://ml.wikipedia.org/wiki/%E0%B4%A1%E0%B4%BE%E0%B4%B1%E0%B5%8D%E0%B4%B1%E0%B4%BE_%E0%B4%AE%E0%B5%88%E0%B4%A8%E0%B4%BF%E0%B4%99%E0%B5%8D%E0%B4%99%E0%B5%8D" title="ഡാറ്റാ മൈനിങ്ങ് – Malayalam" lang="ml" hreflang="ml" data-title="ഡാറ്റാ മൈനിങ്ങ്" data-language-autonym="മലയാളം" data-language-local-name="Malayalam" class="interlanguage-link-target"><span>മലയാളം</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-mn mw-list-item"><a href="https://mn.wikipedia.org/wiki/Data_mining" title="Data mining – Mongolisch" lang="mn" hreflang="mn" data-title="Data mining" data-language-autonym="Монгол" data-language-local-name="Mongolisch" class="interlanguage-link-target"><span>Монгол</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-mr mw-list-item"><a href="https://mr.wikipedia.org/wiki/%E0%A4%B5%E0%A4%BF%E0%A4%A6%E0%A4%BE_%E0%A4%89%E0%A4%A4%E0%A5%8D%E0%A4%96%E0%A4%A8%E0%A4%A8" title="विदा उत्खनन – Marathi" lang="mr" hreflang="mr" data-title="विदा उत्खनन" data-language-autonym="मराठी" data-language-local-name="Marathi" class="interlanguage-link-target"><span>मराठी</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ms mw-list-item"><a href="https://ms.wikipedia.org/wiki/Perlombongan_data" title="Perlombongan data – Malaiisch" lang="ms" hreflang="ms" data-title="Perlombongan data" data-language-autonym="Bahasa Melayu" data-language-local-name="Malaiisch" class="interlanguage-link-target"><span>Bahasa Melayu</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-my mw-list-item"><a href="https://my.wikipedia.org/wiki/%E1%80%92%E1%80%B1%E1%80%90%E1%80%AC%E1%80%90%E1%80%B0%E1%80%B8%E1%80%96%E1%80%B1%E1%80%AC%E1%80%BA%E1%80%81%E1%80%BC%E1%80%84%E1%80%BA%E1%80%B8" title="ဒေတာတူးဖော်ခြင်း – Birmanisch" lang="my" hreflang="my" data-title="ဒေတာတူးဖော်ခြင်း" data-language-autonym="မြန်မာဘာသာ" data-language-local-name="Birmanisch" class="interlanguage-link-target"><span>မြန်မာဘာသာ</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-nl mw-list-item"><a href="https://nl.wikipedia.org/wiki/Datamining" title="Datamining – Niederländisch" lang="nl" hreflang="nl" data-title="Datamining" data-language-autonym="Nederlands" data-language-local-name="Niederländisch" class="interlanguage-link-target"><span>Nederlands</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-nn mw-list-item"><a href="https://nn.wikipedia.org/wiki/Datautvinning" title="Datautvinning – Norwegisch (Nynorsk)" lang="nn" hreflang="nn" data-title="Datautvinning" data-language-autonym="Norsk nynorsk" data-language-local-name="Norwegisch (Nynorsk)" class="interlanguage-link-target"><span>Norsk nynorsk</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-no mw-list-item"><a href="https://no.wikipedia.org/wiki/Informasjonsutvinning" title="Informasjonsutvinning – Norwegisch (Bokmål)" lang="nb" hreflang="nb" data-title="Informasjonsutvinning" data-language-autonym="Norsk bokmål" data-language-local-name="Norwegisch (Bokmål)" class="interlanguage-link-target"><span>Norsk bokmål</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-pl mw-list-item"><a href="https://pl.wikipedia.org/wiki/Eksploracja_danych" title="Eksploracja danych – Polnisch" lang="pl" hreflang="pl" data-title="Eksploracja danych" data-language-autonym="Polski" data-language-local-name="Polnisch" class="interlanguage-link-target"><span>Polski</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-pt mw-list-item"><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Minera%C3%A7%C3%A3o_de_dados" title="Mineração de dados – Portugiesisch" lang="pt" hreflang="pt" data-title="Mineração de dados" data-language-autonym="Português" data-language-local-name="Portugiesisch" class="interlanguage-link-target"><span>Português</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ro mw-list-item"><a href="https://ro.wikipedia.org/wiki/Extragerea_de_cuno%C8%99tin%C8%9Be_din_date" title="Extragerea de cunoștințe din date – Rumänisch" lang="ro" hreflang="ro" data-title="Extragerea de cunoștințe din date" data-language-autonym="Română" data-language-local-name="Rumänisch" class="interlanguage-link-target"><span>Română</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ru mw-list-item"><a href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Data_mining" title="Data mining – Russisch" lang="ru" hreflang="ru" data-title="Data mining" data-language-autonym="Русский" data-language-local-name="Russisch" class="interlanguage-link-target"><span>Русский</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-sh mw-list-item"><a href="https://sh.wikipedia.org/wiki/Analiza_podataka" title="Analiza podataka – Serbokroatisch" lang="sh" hreflang="sh" data-title="Analiza podataka" data-language-autonym="Srpskohrvatski / српскохрватски" data-language-local-name="Serbokroatisch" class="interlanguage-link-target"><span>Srpskohrvatski / српскохрватски</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-simple mw-list-item"><a href="https://simple.wikipedia.org/wiki/Data_mining" title="Data mining – einfaches Englisch" lang="en-simple" hreflang="en-simple" data-title="Data mining" data-language-autonym="Simple English" data-language-local-name="einfaches Englisch" class="interlanguage-link-target"><span>Simple English</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-sk mw-list-item"><a href="https://sk.wikipedia.org/wiki/H%C4%BAbkov%C3%A1_anal%C3%BDza_d%C3%A1t" title="Hĺbková analýza dát – Slowakisch" lang="sk" hreflang="sk" data-title="Hĺbková analýza dát" data-language-autonym="Slovenčina" data-language-local-name="Slowakisch" class="interlanguage-link-target"><span>Slovenčina</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-sl mw-list-item"><a href="https://sl.wikipedia.org/wiki/Podatkovno_rudarjenje" title="Podatkovno rudarjenje – Slowenisch" lang="sl" hreflang="sl" data-title="Podatkovno rudarjenje" data-language-autonym="Slovenščina" data-language-local-name="Slowenisch" class="interlanguage-link-target"><span>Slovenščina</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-sq mw-list-item"><a href="https://sq.wikipedia.org/wiki/Minimi_i_t%C3%AB_dh%C3%ABnave" title="Minimi i të dhënave – Albanisch" lang="sq" hreflang="sq" data-title="Minimi i të dhënave" data-language-autonym="Shqip" data-language-local-name="Albanisch" class="interlanguage-link-target"><span>Shqip</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-sr mw-list-item"><a href="https://sr.wikipedia.org/wiki/Istra%C5%BEivanje_podataka" title="Istraživanje podataka – Serbisch" lang="sr" hreflang="sr" data-title="Istraživanje podataka" data-language-autonym="Српски / srpski" data-language-local-name="Serbisch" class="interlanguage-link-target"><span>Српски / srpski</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-su mw-list-item"><a href="https://su.wikipedia.org/wiki/Data_mining" title="Data mining – Sundanesisch" lang="su" hreflang="su" data-title="Data mining" data-language-autonym="Sunda" data-language-local-name="Sundanesisch" class="interlanguage-link-target"><span>Sunda</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-sv mw-list-item"><a href="https://sv.wikipedia.org/wiki/Datautvinning" title="Datautvinning – Schwedisch" lang="sv" hreflang="sv" data-title="Datautvinning" data-language-autonym="Svenska" data-language-local-name="Schwedisch" class="interlanguage-link-target"><span>Svenska</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ta mw-list-item"><a href="https://ta.wikipedia.org/wiki/%E0%AE%A4%E0%AE%B0%E0%AE%B5%E0%AF%81_%E0%AE%85%E0%AE%95%E0%AE%B4%E0%AF%8D%E0%AE%A4%E0%AE%B2%E0%AF%8D" title="தரவு அகழ்தல் – Tamil" lang="ta" hreflang="ta" data-title="தரவு அகழ்தல்" data-language-autonym="தமிழ்" data-language-local-name="Tamil" class="interlanguage-link-target"><span>தமிழ்</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-tg mw-list-item"><a href="https://tg.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%BE%D0%B4%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D3%A3" title="Додаковӣ – Tadschikisch" lang="tg" hreflang="tg" data-title="Додаковӣ" data-language-autonym="Тоҷикӣ" data-language-local-name="Tadschikisch" class="interlanguage-link-target"><span>Тоҷикӣ</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-th mw-list-item"><a href="https://th.wikipedia.org/wiki/%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%97%E0%B8%B3%E0%B9%80%E0%B8%AB%E0%B8%A1%E0%B8%B7%E0%B8%AD%E0%B8%87%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5" title="การทำเหมืองข้อมูล – Thailändisch" lang="th" hreflang="th" data-title="การทำเหมืองข้อมูล" data-language-autonym="ไทย" data-language-local-name="Thailändisch" class="interlanguage-link-target"><span>ไทย</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-tr mw-list-item"><a href="https://tr.wikipedia.org/wiki/Veri_madencili%C4%9Fi" title="Veri madenciliği – Türkisch" lang="tr" hreflang="tr" data-title="Veri madenciliği" 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href="https://wuu.wikipedia.org/wiki/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%E6%8E%98" title="数据挖掘 – Wu" lang="wuu" hreflang="wuu" data-title="数据挖掘" data-language-autonym="吴语" data-language-local-name="Wu" class="interlanguage-link-target"><span>吴语</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-yi mw-list-item"><a href="https://yi.wikipedia.org/wiki/%D7%93%D7%90%D7%98%D7%9F_%D7%92%D7%A8%D7%90%D7%91%D7%9F" title="דאטן גראבן – Jiddisch" lang="yi" hreflang="yi" data-title="דאטן גראבן" data-language-autonym="ייִדיש" data-language-local-name="Jiddisch" class="interlanguage-link-target"><span>ייִדיש</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-zh mw-list-item"><a href="https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%E6%8E%98" title="数据挖掘 – Chinesisch" lang="zh" hreflang="zh" data-title="数据挖掘" data-language-autonym="中文" data-language-local-name="Chinesisch" class="interlanguage-link-target"><span>中文</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-zh-yue mw-list-item"><a href="https://zh-yue.wikipedia.org/wiki/%E6%95%B8%E6%93%9A%E6%8E%A2%E5%8B%98" title="數據探勘 – Kantonesisch" lang="yue" hreflang="yue" data-title="數據探勘" data-language-autonym="粵語" data-language-local-name="Kantonesisch" class="interlanguage-link-target"><span>粵語</span></a></li> </ul> <div class="after-portlet after-portlet-lang"><span class="wb-langlinks-edit wb-langlinks-link"><a href="https://www.wikidata.org/wiki/Special:EntityPage/Q172491#sitelinks-wikipedia" title="Links auf Artikel in anderen Sprachen bearbeiten" class="wbc-editpage">Links bearbeiten</a></span></div> </div> </nav> </div> </div> <footer id="footer" class="mw-footer" > <ul id="footer-info"> <li id="footer-info-lastmod"> Diese Seite wurde zuletzt am 7. 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