Ist Data Mining illegal?
Typischerweise wird man hier jedoch nicht 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 Datenschutzrecht).
Warum Crisp DM?
Die grundsätzliche Zielsetzung des CRISP-DM-Modells ist es, einen branchen-, software- und anwendungsunabhängigen standardisierten Prozessablauf des Data Minings für Unternehmen bereitzustellen.
Ist Crisp-DM noch zeitgemäß?
CRISP-DM hat sich weltweit etabliert und gehört zu den am häufigsten in diesem Umfeld eingesetzten Modellen. Zum Erfolg von CRISP-DM trägt bei, dass es sich um ein anerkanntes, hersteller- und applikationsneutrales Tool für die industrielle Verwendung handelt.
Was bedeutet Crisp-DM?
CRISP-DM steht für Cross Industry Standard Process for Data Mining und ist ein 1996 entwickeltes Standardmodell für den Einsatz von Data Mining in branchenübergreifenden Anwendungsbereichen.
Was ist das Data Mining?
Das Data Mining beschreibt den eigentlichen Vorgang der Analyse von Daten in Bezug auf relevante Zusammenhänge und Erkenntnisse und kann auch auf kleiner Datenbasis zur Anwendung kommen.
Was sind die Vorteile von Data Mining und Big Data?
Durch die enormen Fortschritte im Bereich der Big-Data-Technologien sowie günstigerer und leistungsfähigerer Hardware für die Nutzung von umfangreichen strukturierten und unstrukturierten Datenmengen können Data Mining und Big Data immer bessere Ergebnisse mit höherer Relevanz liefern.
Was kümmert sich das Data Mining um?
Während Big Data große Datenmengen liefert und die geeignete technische Plattform für eine effiziente Verarbeitung zur Verfügung stellt, kümmert sich das Data Mining um den eigentlichen Vorgang der Gewinnung von Erkenntnissen aus den vorliegenden Daten.
Was sind die Aufgabenstellungen des Data-Mining?
Typische Aufgabenstellungen des Data-Mining sind: Klassifikation: bisher nicht Klassen zugeordnete Elemente werden den bestehenden Klassen zugeordnet. Assoziationsanalyse: Identifizierung von Zusammenhängen und Abhängigkeiten in den Daten in Form von Regeln wie „Aus A und B folgt normalerweise C“.