Was ist Text und Data Mining?
Text Mining, seltener auch Textmining, Text Data Mining oder Textual Data Mining, ist ein Bündel von Algorithmus-basierten Analyseverfahren zur Entdeckung von Bedeutungsstrukturen aus un- oder schwachstrukturierten Textdaten.
Was kann Text Mining?
Die Ziele von Text Mining sind: Die Extraktion von implizitem Wissen aus großen Mengen von Textdaten. Das Sichtbarmachen von Mustern und Beziehungen von Informationen, die in Texten repräsentiert sind. Die Auswertung von Textdaten, die allein aufgrund des Umfangs nicht von Menschen gelesen werden können.
Was ist das Data Mining?
Bei Data Mining handelt es sich um einen interdisziplinären Ansatz, der Methoden aus der Informatik und der Statistik verwendet. Häufig kommen Verfahren aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens zum Einsatz. Eine kurze Einführung in das Thema „maschinelles Lernen“ habe ich bereits in einem Beitrag gegeben.
Was sind die Algorithmen von Data Mining?
Die eingesetzten Algorithmen kommen aus der Statistik, künstlichen Intelligenz oder dem maschinellen Lernen. Data Mining ist ein breites Forschungsfeld und nutzt zur Mustererkennung in Datenbeständen verschiedene Algorithmen aus der Mathematik, Statistik und Informatik.
Was ist Data Mining in der Medizin?
In der Medizin kann Data Mining insbesondere dabei helfen, unstrukturierte Daten wie Bilder zu analysieren und dabei Muster zu erkennen. So haben Ärzte und Wissenschaftlicher die Möglichkeit, Krankheiten schneller oder mit einer höheren Genauigkeit zu identifizieren. Ein großes Themengebiet von Data Mining ist die Vorhersage von Maschinenausfällen.
Was ist Data Mining in der Logistik?
Ein großes Themengebiet von Data Mining ist die Vorhersage von Maschinenausfällen. Häufig wird hier auch von Predictive Maintenance gesprochen, was in Deutsch sowas wie „vorausschauende Wartung“ bedeutet. Auch in der Logistik kann Data Mining eingesetzt werden, um Geschäftsprozesse und Lieferketten zu optimieren.