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Wissensentdeckung in Datenbanken
4V + 2 Ü
LehrverantwortlicheProf. Dr. Katharina MorikProf. Dr. Claus Weihs InhaltDie Vorlesung gibt einen Überblick über das Zusammenspiel von Datenmanagement und Datenanalyse in großen Datenbanken. Der Prozess der Datenanalyse wird anhand des CRISP-Modells vorgestellt, eine Unterstützung der Vorverarbeitungsschritte bietet das System MiningMart.Für die einzelnen Schritte des Datenanalyseprozesses werden jeweils typische Verfahren vermittelt. Die Verfahren reichen von einfachen Datenbankoperationen, wie z.B. SQL-Anfragen an die Datenbank, bis zu komplexen Datenanalyseverfahren aus Statistik oder Maschinellem Lernen. Als besonders wichtige Data Mining Methoden werden Klassifikations- und Clustering-Verfahren eingeführt, darunter die k-means-Methode, das Bestimmen von Entscheidungsbäumen, Assoziationsregeln und logischer Regeln, das Berechnen von DataCubes und die Stützvektormethode. Einen Schwerpunkt bildet auch die Abschätzung der Glaubwürdigkeit der Ergebnisse mit Hilfe von geeigneten Testdesigns wie z.B. Kreuzvalidierung oder Bootstrapping. In den Übungen wird Datenmanagement und Datenanalyse anhand von Daten aus der Praxis eingeübt. Interdisziplinäre VeranstaltungDiese Veranstaltung finden im interdisziplinären Rahmen zusammen mit dem Fachbereich Statistik statt.Vorlesungs- und ÜbungsmaterialienMaterialien zur Vorlesung wie Folien, Übungsblätter und Datensätze sind hier zu finden:http://www.statistik.uni-dortmund.de/de/content/einrichtungen/lehrstuehle/computergestuetzt/veranstalt.html Folien zur Vorlesung
Blatt 5 (vom 04.05.06) liegt hier.
Blatt 6 (vom 11.05.06) liegt hier. Hier befinden sich schlussendlich noch |
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