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Frage 1 von 6

1. Frage
Bringen Sie die folgenden Arbeitsschritte im KDD-Prozess (Knowledge Discovery in Databases) in die richtige Reihenfolge!
- Daten auswählen
- Interpretation der gewonnenen Ergebnisse
- Die eigentliche Datenanalyse
- Auswahl von geeigneten Data-Mining-Methoden
- Ziele der Wissensfindung festlegen / Anwendungsdomäne verstehen
- Datenreduktion / Datentransformation
- Daten bereinigen
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Frage 2 von 6

2. Frage
Füllen Sie die Lücken aus!
- Einen Datensatz einer Datenbanktabelle kann man sich auch als Punkt in einem mehrdimensionalen Raum vorstellen. Die Dimensionen des Raums werden durch die , also die der Tabelle bestimmt. Für jeden Datensatz wird anhand der der jeweiligen seine Position im Raum bestimmt.
  
  Einzusetzende Wörter: Attribute, Werte, Attribute, Spalten, relationalen
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Frage 3 von 6

3. Frage
Welche Interpretationen treffen auf das folgende Bild zu?

Hinweis: Der „spending score“ ist ein Maß dafür, wie einträglich der Kunde ist, also wie viel Umsatz sich mit ihm erzielen lässt. Unabhängig von der Aufgabe empfehle ich einen Blick in diesen Artikel: https://datasolut.com/rfm-analyse/
- Ein BI-System würde es dem Entscheider erlauben, die Punkte frei im Raum zu verschieben, um die Auswirkungen auf das Gesamtergebnis zu beobachten.
- Diese Ansicht hilft bei der Prognose der zukünftigen Umsätze.
- Ein Cluster-Algorithmus hat 5 verschiedene Kundensegmente herausgefunden, die jeweils Kunden mit ähnlichen Merkmalen beinhalten.
- Es werden Kundendatensätze aus einer Datenbank-Tabelle visualisiert, die z.B. wie folgt aufgebaut sein könnte: customer(spending score, annual income, age)
- Das ist ein OLAP-Würfel zur dreidimensionalen Auswertung von Kundendaten.
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Frage 4 von 6

4. Frage
Welche Vorteile bieten Clustering-Verfahren?
- Sie bieten Unterstützung dafür, die Datensätze in verschiedene Klassen / Segmente zu unterteilen. Innerhalb der Klassen besitzen die Datensätze ähnliche Eigenschaften hinsichtlich bestimmter Merkmale.
- Sie filtern Datensätze nach vorgegebenen Kriterien, z.B. alle Kundendatensätze im Altersbereich 30 bis 50 oder im Einkommensbereich 20.000€ bis 40.000€.
- Sie ermöglichen es, jeden Datensatz automatisch zu klassifizieren. Ein Cluster-Algorithmus kann z.B. einen Kundendatensatz in eine der vorgegebenen Klassen "loyal", "nicht loyal" oder "unentschlossen" einordnen.
- Sie helfen dabei, Klassengrenzen zu identifizieren, innerhalb derer sich viele ähnliche Datensätze befinden. Im Gegensatz dazu muss der Entscheider beim einfachen Reporting die Klassengrenzen selbst festlegen, z.B. "gib mir alle Kunden im Alter von 20 bis 50 Jahren".
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Frage 5 von 6

5. Frage
Welchen Sachverhalt könnte dieses Bild beschreiben?
- Im Rahmen einer Regressionsanalyse wird ein linearer Zusammenhang, also eine Korrelation zwischen den Variablen x und y, untersucht. Die Gerade ist ein gutes Modell der Daten, mit dem Prognosen für zukünftige Werte gemacht werden können.
- Es wurde eine Gerade bestimmt, die die Datenpunkte in zwei möglichst gleiche Hälften teilt. Die Punkte über der Gerade korrelieren mit den Punkten unterhalb der Gerade.
- Das ist das Ergebnis einer Clusteranalyse. Es wurde ein großer, einheitlicher Cluster gefunden, der nicht weiter unterteilt werden kann.
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Frage 6 von 6

6. Frage
Füllen Sie die Lücken aus!
- Bei einem maschinellen Klassifikationsverfahren wird im ersten Schritt das erstellt. Dabei wird eine große Menge von Datensätzen verwendet, die bereits fertig klassifiziert sind. Die Generierung des ist gleichbedeutend mit dem der richtigen Zuordnung von Datensätzen zu Klassen aus den vorgegebenen . Wenn es fertig ist, kann es auf angewendet werden, um deren Klassen zu bestimmen.
  
  Einzusetzende Wörter: Beispielen, Modells, Lernen, neue Datensätze, Modells
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