Hallo,

also ich habe kurz ein Skript überflogen - ehrlich !
Darf ich da als 'Außenstehender' fragen

wo ist der Unterschied zwischen 'Data Mining' und 'Mustererkennung' ?

Hatte bisher in meiner kleinen Welt gedacht, Data Mining sei mehr ein Suchen in Datenbanken.

Grüße Roland

Data-Mining ist weitesten Sinne der gesamte Prozess der Informationsgewinnung aus Datenmengen, das müssen nicht zwangsläufig Datenbanken sein! Das umfasst zum einen die Datenaufbereitung (Transformationen, Ausreißer entfernen, Wertebereiche anpassen, Formate usw.), dann die Analyse mit den Verfahren der Mustererkennung und dann die Interpretation der Signalverarbeitung.

Data-Mining im engeren Sinne umfasst nur die Methoden der Datenanalyse. Also das Brot-und-Butter-Gewerbe an Klassifikations-, Cluster- und Signalverarbeitungsmethoden. Mustererkennung ist nur ein Teilaspekt der Datenanalyse.

Der leidenschaftliche Signal-Processing-Freak bevorzugt die engere Definition und der Anwender, der an das Interpretationsergebnis des Data-Minings und somit den gesamten Prozess interessiert ist, nimmt wohl eher die weitläufige Definition in Betracht.

Übrigens:

Ein viel prägnantere Variante der Definition im Englischen ist folgende:

Der gesamte Wissensgewinnungsprozess wird im Englischen als "Knowledge Discovery in Databases" (KDD) bezeichnet, worauf du hinaus wolltest Roland, während das "Data-Mining" nur den angesprochenden Analyseprozess bezeichnet. Diese Trennung ist mir auch lieber (offenkundig hat man für KDD keine entsprechende deutsche Bezeichnung gefunden).

Grüße
Sebastian