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Deskriptives Data-Mining für Entscheidungsträger: Eine Mehrfachfallstudie
Descriptive data mining for decision-makers: a multiple case study
Please always quote using this URN: urn:nbn:de:bvb:20-opus-46343
- Das Potenzial der Wissensentdeckung in Daten wird häufig nicht ausgenutzt, was hauptsächlich auf Barrieren zwischen dem Entwicklerteam und dem Endnutzer des Data-Mining zurückzuführen ist. In dieser Arbeit wird ein transparenter Ansatz zum Beschreiben und Erklären von Daten für Entscheidungsträger vorgestellt. In Entscheidungsträger-zentrierten Aufgaben werden die Projektanforderungen definiert und die Ergebnisse zu einer Geschichte zusammengestellt. Eine Anforderung besteht dabei aus einem tabellarischen Bericht und ggf. Mustern in seinemDas Potenzial der Wissensentdeckung in Daten wird häufig nicht ausgenutzt, was hauptsächlich auf Barrieren zwischen dem Entwicklerteam und dem Endnutzer des Data-Mining zurückzuführen ist. In dieser Arbeit wird ein transparenter Ansatz zum Beschreiben und Erklären von Daten für Entscheidungsträger vorgestellt. In Entscheidungsträger-zentrierten Aufgaben werden die Projektanforderungen definiert und die Ergebnisse zu einer Geschichte zusammengestellt. Eine Anforderung besteht dabei aus einem tabellarischen Bericht und ggf. Mustern in seinem Inhalt, jeweils verständlich für einen Entscheidungsträger. Die technischen Aufgaben bestehen aus einer Datenprüfung, der Integration der Daten in einem Data-Warehouse sowie dem Generieren von Berichten und dem Entdecken von Mustern wie in den Anforderungen beschrieben. Mehrere Data-Mining-Projekte können durch Wissensmanagement sowie eine geeignete Infrastruktur voneinander profitieren. Der Ansatz wurde in zwei Projekten unter Verwendung von ausschließlich Open-Source-Software angewendet.…
- Despite high potential of data mining in business and science many projects fail due to barriers between the developer team and the end user. In this work a more transparent approach to describing and explaining data to a decision-maker is presented. In decision-maker-centric tasks project requirements are defined and finally the results composed to a story. A requirement is made of a tabular report and possibly patterns in its data, each understandable to a decision-maker. The technical tasks consist of a data assay, the integration of dataDespite high potential of data mining in business and science many projects fail due to barriers between the developer team and the end user. In this work a more transparent approach to describing and explaining data to a decision-maker is presented. In decision-maker-centric tasks project requirements are defined and finally the results composed to a story. A requirement is made of a tabular report and possibly patterns in its data, each understandable to a decision-maker. The technical tasks consist of a data assay, the integration of data within a data warehouse and, as required, the creation of reports and the discovery of patterns. Multiple data mining projects benefit from each other through knowledge management and a common infrastructure. The approach has been applied to two projects exclusively using open source systems.…
Author: | Benedikt Kaempgen |
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URN: | urn:nbn:de:bvb:20-opus-46343 |
Document Type: | Master Thesis |
Granting Institution: | Universität Würzburg, Fakultät für Mathematik und Informatik |
Faculties: | Fakultät für Mathematik und Informatik / Institut für Informatik |
Referee: | Prof. Dr. Frank Puppe, Dr. Martin Atzmüller, Dipl.-Inform. Florian Lemmerich |
Date of final exam: | 2009/12/31 |
Language: | German |
Year of Completion: | 2009 |
Dewey Decimal Classification: | 0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik |
GND Keyword: | Data Mining; Entscheidungsträger; Fallstudie; Methodologie; Endnutzer; Business Intelligence; Open Source |
Tag: | case study; data mining; end user; open source; process model |
Release Date: | 2010/03/17 |