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Wiegmann, S.: Hättest du die Titanic überlebt? : Eine kurze Einführung in das Data Mining mit freier Software (2023)
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- Data Mining
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Suchenwirth, L.: Sacherschliessung in Zeiten von Corona : neue Herausforderungen und Chancen (2019)
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Rübesame, O.: Probleme des geographischen Schlüssels (1963)
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Lutz, H.: Back to business : was CompuServe Unternehmen bietet (1997)
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Klauß, H.: SISIS : 10. Anwenderforum Berlin-Brandenburg (1999)
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fwt: Wie das Gehirn Bilder 'liest' (1999)
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Winterhoff-Spurk, P.: Auf dem Weg in die mediale Klassengesellschaft : Psychologische Beiträge zur Wissenskluft-Forschung (1999)
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- Medien praktisch. 1999, H.3, S.17-22
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RAK-NBM : Interpretationshilfe zu NBM 3b,3 (2000)
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Diederichs, A.: Wissensmanagement ist Macht : Effektiv und kostenbewußt arbeiten im Informationszeitalter (2005)
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Seidenfaden, U.: Schürfen in Datenbergen : Data-Mining soll möglichst viel Information zu Tage fördern (2001)
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- Content
- "Fast alles wird heute per Computer erfasst. Kaum einer überblickt noch die enormen Datenmengen, die sich in Unternehmen, Universitäten und Verwaltung ansammeln. Allein in den öffentlich zugänglichen Datenbanken der Genforscher fallen pro Woche rund 4,5 Gigabyte an neuer Information an. "Vom potentiellen Wissen in den Datenbanken wird bislang aber oft nur ein Teil genutzt", meint Stefan Wrobel vom Lehrstuhl für Wissensentdeckung und Maschinelles Lernen der Otto-von-Guericke-Universität in Magdeburg. Sein Doktorand Mark-Andre Krogel hat soeben mit einem neuen Verfahren zur Datenbankrecherche in San Francisco einen inoffiziellen Weltmeister-Titel in der Disziplin "Data-Mining" gewonnen. Dieser Daten-Bergbau arbeitet im Unterschied zur einfachen Datenbankabfrage, die sich einfacher statistischer Methoden bedient, zusätzlich mit künstlicher Intelligenz und Visualisierungsverfahren, um Querverbindungen zu finden. "Das erleichtert die Suche nach verborgenen Zusammenhängen im Datenmaterial ganz erheblich", so Wrobel. Die Wirtschaft setzt Data-Mining bereits ein, um das Kundenverhalten zu untersuchen und vorherzusagen. "Stellen sie sich ein Unternehmen mit einer breiten Produktpalette und einem großen Kundenstamm vor", erklärt Wrobel. "Es kann seinen Erfolg maximieren, wenn es Marketing-Post zielgerichtet an seine Kunden verschickt. Wer etwa gerade einen PC gekauft hat, ist womöglich auch an einem Drucker oder Scanner interessiert." In einigen Jahren könnte ein Analysemodul den Manager eines Unternehmens selbständig informieren, wenn ihm etwas Ungewöhnliches aufgefallen ist. Das muss nicht immer positiv für den Kunden sein. Data-Mining ließe sich auch verwenden, um die Lebensdauer von Geschäftsbeziehungen zu prognostizieren. Für Kunden mit geringen Kaufinteressen würden Reklamationen dann längere Bearbeitungszeiten nach sich ziehen. Im konkreten Projekt von Mark-Andre Krogel ging es um die Vorhersage von Protein-Funktionen. Proteine sind Eiweißmoleküle, die fast alle Stoffwechselvorgänge im menschlichen Körper steuern. Sie sind daher die primären Ziele von Wirkstoffen zur Behandlung von Erkrankungen. Das erklärt das große Interesse der Pharmaindustrie. Experimentelle Untersuchungen, die Aufschluss über die Aufgaben der über 100 000 Eiweißmoleküle im menschlichen Körper geben können, sind mit einem hohen Zeitaufwand verbunden. Die Forscher möchten deshalb die Zeit verkürzen, indem sie das vorhandene Datenmaterial mit Hilfe von Data-Mining auswerten. Aus der im Humangenomprojekt bereits entschlüsselten Abfolge der Erbgut-Bausteine lässt sich per Datenbankanalyse die Aneinanderreihung bestimmter Aminosäuren zu einem Protein vorhersagen. Andere Datenbanken wiederum enthalten Informationen, welche Struktur ein Protein mit einer bestimmten vorgegebenen Funktion haben könnte. Aus bereits bekannten Strukturelementen versuchen die Genforscher dann, auf die mögliche Funktion eines bislang noch unbekannten Eiweißmoleküls zu schließen.- Fakten Verschmelzen - Bei diesem theoretischen Ansatz kommt es darauf an, die in Datenbanken enthaltenen Informationen so zu verknüpfen, dass die Ergebnisse mit hoher Wahrscheinlichkeit mit der Realität übereinstimmen. "Im Rahmen des Wettbewerbs erhielten wir Tabellen als Vorgabe, in denen Gene und Chromosomen nach bestimmten Gesichtspunkten klassifiziert waren", erläutert Krogel. Von einigen Genen war bekannt, welche Proteine sie produzieren und welche Aufgabe diese Eiweißmoleküle besitzen. Diese Beispiele dienten dem von Krogel entwickelten Programm dann als Hilfe, für andere Gene vorherzusagen, welche Funktionen die von ihnen erzeugten Proteine haben. "Die Genauigkeit der Vorhersage lag bei den gestellten Aufgaben bei über 90 Prozent", stellt Krogel fest. Allerdings könne man in der Praxis nicht davon ausgehen, dass alle Informationen aus verschiedenen Datenbanken in einem einheitlichen Format vorliegen. Es gebe verschiedene Abfragesprachen der Datenbanken, und die Bezeichnungen von Eiweißmolekülen mit gleicher Aufgabe seien oftmals uneinheitlich. Die Magdeburger Informatiker arbeiten deshalb in der DFG-Forschergruppe "Informationsfusion" an Methoden, um die verschiedenen Datenquellen besser zu erschließen."
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- Data Mining
-
Heyer, G.; Läuter, M.; Quasthoff, U.; Wolff, C.: Texttechnologische Anwendungen am Beispiel Text Mining (2000)
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- Theme
- Data Mining
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Sperlich, T.: ¬Die Zukunft hat schon begonnen : Visualisierungssoftware in der praktischen Anwendung (2000)
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Brückner, T.; Dambeck, H.: Sortierautomaten : Grundlagen der Textklassifizierung (2003)
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Pernik, V.; Schlögl, C.: Möglichkeiten und Grenzen von Web Structure Mining am Beispiel von informationswissenschaftlichen Hochschulinstituten im deutschsprachigen Raum (2006)
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Finke, M.; Risch, J.: "Match Me If You Can" : Sammeln und semantisches Aufbereiten von Fußballdaten (2017)
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- Abstract
- Interviews, Spielstatistiken oder Videoaufzeichnungen sind für Fußballfans zwar zahlreich im Internet verfügbar, aber auf viele verschiedene Websites verstreut. "Semantic Media Mining" verknüpft nun Fußballdaten aus unterschiedlichen Quellen, bereitet sie semantisch auf und führt sie auf einer einzigen Website zusammen. Dadurch dokumentieren und visualisieren wir mehr als 50 Jahre Fußballgeschichte mit über 500 Mannschaften und 40.000 Spielern der Champions League, sowie der 1. und 2. Bundesliga.
-
Nohr, H.: Big Data im Lichte der EU-Datenschutz-Grundverordnung (2017)
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Fischer, W.L.: Toleranzräume (1970)
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- Source
- Archimedes. 22(1970) H.4, S.101-107
-
Dahlberg, I.: Normung und Klassifikation (1978)
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- Source
- DK-Mitteilungen. 22(1978) Nr.5/6, S.13-18
-
Dahlberg, I.: Kolloquium Einheitsklassifikation (1975)
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- Source
- Nachrichten für Dokumentation. 26(1975), S.22-25
-
Veittes, M.: Electronic Book (1995)
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- Source
- RRZK-Kompass. 1995, Nr.65, S.21-22
