Literaturangaben und PQ4R Analysen:
Data Mining zur Unterstützung betrieblicher Entscheidungsprozesse
von: Cristoph Tillmans
Url mit dem Download: http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=969324456
PREVIEW:
- Nur Mit dem 2 Kapitel beschäftigt
- Sehr guter Aufbau
- Sehr Sehr Umfangreich und Wissenschaftlich
QUESTIONS:
1. Was ist Data Mining
2. Wofür wird Data Mining benutzt
3. Wie funktioniert Data Mining
4.) Gemeinsamkeiten und Unterschiede
READ:
zu 1) - Das durchsuchen eines Datensatzes
zu 2) - Das Ziel in dem Datensatz Zusammmenhänge oder auch Muster zu erkennen
zu 3) - Ein vorhandener Datensatz
- Wird durch spezielle Algorithmen durchsucht
- Diese liefern eine Datenmenge zurück
- Datenmenge wird auf reale Zusammenhänge zwischen Merkmalen untersucht
zu 4) -Gemeinsamkeiten: Sowohl beim Text Mining als auch beim Data Mining müssen die zu durchsuchenden Daten eine strukturierte Form aufweisen. Beim Text Mining geschieht dies durch transformation des Textes in einen Vektor.
REFLECT:
- Noch Ausführlicher wie zuerst vermutet
- Es sind Wichtige Informationen enthalten
RECITE:
Data Mining ist ein Forschungsgebiet das dazu dient aus vorhandener Daten, per Algorithmen, Beziehungen der Daten untereinander herauszufinden. Dazu müssen die Daten strukturiert vorliegen
REVIEW:
- Schreibstil ist seriös aber extrem Wissenschaftlich
- Für jemanden der sich ausgiebig mit dem Thema beschäftigen will ideal
Text Mining - Wissensgewinnung aus Texten
URL: http://www.wissensexploration.de/textmining.php
PREVIEW:
- Einteilung in einzelne Kapitel
- Quellenangaben vorhanden
QUESTIONS:
1. Was ist Text Mining
2. Wofür wird Text Mining benutzt
3. Wie funktioniert Text Mining
4. Unterschied zwischen Data Mining und Text Mining
READ:
zu 1) - Eine Zielorientierte Form der Textanalyse
zu 2) - Entdecken von Beziehungen zwischen Texten und Textfragmenten
zu 3) - Aufgabendefinition
- Dokumentselektion
- Dokumentaufbereitung
- (Text) Mining Methoden(Wie bei Data Mining per Algorithmen)
- Interpretation und Evaluation der Ergebnisse
- Anwendung der Ergebnisse
zu 4) - Data Mining,extrahieren der zu druchsuchenden Daten aus einer Datenbank(Daten sind meist schon strukturiert)
- Text Mining, die zu durchsuchenden Texte können in unterschiedlichester Form vorliegen unstrukturiert, strukturiert etc. um Text Mining anzuwenden müssen die Texte strukturiert werden
- Bei beiden Gebieten kommen die gleichen Methoden zur Anwendung. Damit dies funktionieren kann müssen beim Text Mining die Texte in eine numerische Form transferiert werden.
REFLECT:
- Könnte Ausführlicher sein
- Es sind brauchbare Informationen enthalten
- Sehr gut für einen Ersteinblick
RECITE:
Text Mining ist ein noch junges Forschungsgebiet. Es benutzt diesselben Methoden wie das Data Mining um Beziehungen zwischen Texten und Textelementen zu erkennen. Bei beiden Methoden müssen die Daten in strukturierter Form vorliegen,
damit die Methoden anwendbar sind.
REVIEW:
- Schreibstil ist einigermaßen seriös
- Verweise im Text auf die Quellen
Text Mining:Wissensgewinnung aus natürlichsprachigen Dokumenten
von:
Dr. René Witte und Jutta Mülle
Url mit dem Download: http://digbib.ubka.uni-karlsruhe.de/volltexte/1000005161
PREVIEW:
- Übersichtlich da Aufteilung in einzelne Kapitel
- Umfangreich mit Quellenangaben
QUESTIONS:
1. Vergleich mit meiner anderen Quelle über Text-Mining
2. Unterschiedlichkeiten und Gemeinsamkeiten des Text und Data Minigs
READ:
zu 1) - Im Grunde genommen recht ähnlich aber doch einzelne Abweichungen vorhanden
zu 2) - Auch hier wird darauf eingegangen, dass im Grunde die selben Methoden zum Einsatz kommen und das bei beiden Verfahren die Daten strukturiert sein müssen.
REFLECT:
- Etwas ausführlicher und wissenschaftlicher als zuerst vermutet
- Sehr anschaulich
RECITE:
Ist in diesem Fall eigentlich überflüssig, da in dieser Quelle eigentlich das selbe steht, also die Texte müssen strukturiert vorliegen und in Daten umgewandelt werden damit man die Algorithmen einsetzen kann.
REVIEW:
- Schreibstil ist seriös mit wissenschaftlichen Fakten gespickt
- Sehr gute Arbeit für einen Einstieg und detailliertere Informationen
von: Cristoph Tillmans
Url mit dem Download: http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=969324456
PREVIEW:
- Nur Mit dem 2 Kapitel beschäftigt
- Sehr guter Aufbau
- Sehr Sehr Umfangreich und Wissenschaftlich
QUESTIONS:
1. Was ist Data Mining
2. Wofür wird Data Mining benutzt
3. Wie funktioniert Data Mining
4.) Gemeinsamkeiten und Unterschiede
READ:
zu 1) - Das durchsuchen eines Datensatzes
zu 2) - Das Ziel in dem Datensatz Zusammmenhänge oder auch Muster zu erkennen
zu 3) - Ein vorhandener Datensatz
- Wird durch spezielle Algorithmen durchsucht
- Diese liefern eine Datenmenge zurück
- Datenmenge wird auf reale Zusammenhänge zwischen Merkmalen untersucht
zu 4) -Gemeinsamkeiten: Sowohl beim Text Mining als auch beim Data Mining müssen die zu durchsuchenden Daten eine strukturierte Form aufweisen. Beim Text Mining geschieht dies durch transformation des Textes in einen Vektor.
REFLECT:
- Noch Ausführlicher wie zuerst vermutet
- Es sind Wichtige Informationen enthalten
RECITE:
Data Mining ist ein Forschungsgebiet das dazu dient aus vorhandener Daten, per Algorithmen, Beziehungen der Daten untereinander herauszufinden. Dazu müssen die Daten strukturiert vorliegen
REVIEW:
- Schreibstil ist seriös aber extrem Wissenschaftlich
- Für jemanden der sich ausgiebig mit dem Thema beschäftigen will ideal
Text Mining - Wissensgewinnung aus Texten
URL: http://www.wissensexploration.de/textmining.php
PREVIEW:
- Einteilung in einzelne Kapitel
- Quellenangaben vorhanden
QUESTIONS:
1. Was ist Text Mining
2. Wofür wird Text Mining benutzt
3. Wie funktioniert Text Mining
4. Unterschied zwischen Data Mining und Text Mining
READ:
zu 1) - Eine Zielorientierte Form der Textanalyse
zu 2) - Entdecken von Beziehungen zwischen Texten und Textfragmenten
zu 3) - Aufgabendefinition
- Dokumentselektion
- Dokumentaufbereitung
- (Text) Mining Methoden(Wie bei Data Mining per Algorithmen)
- Interpretation und Evaluation der Ergebnisse
- Anwendung der Ergebnisse
zu 4) - Data Mining,extrahieren der zu druchsuchenden Daten aus einer Datenbank(Daten sind meist schon strukturiert)
- Text Mining, die zu durchsuchenden Texte können in unterschiedlichester Form vorliegen unstrukturiert, strukturiert etc. um Text Mining anzuwenden müssen die Texte strukturiert werden
- Bei beiden Gebieten kommen die gleichen Methoden zur Anwendung. Damit dies funktionieren kann müssen beim Text Mining die Texte in eine numerische Form transferiert werden.
REFLECT:
- Könnte Ausführlicher sein
- Es sind brauchbare Informationen enthalten
- Sehr gut für einen Ersteinblick
RECITE:
Text Mining ist ein noch junges Forschungsgebiet. Es benutzt diesselben Methoden wie das Data Mining um Beziehungen zwischen Texten und Textelementen zu erkennen. Bei beiden Methoden müssen die Daten in strukturierter Form vorliegen,
damit die Methoden anwendbar sind.
REVIEW:
- Schreibstil ist einigermaßen seriös
- Verweise im Text auf die Quellen
Text Mining:Wissensgewinnung aus natürlichsprachigen Dokumenten
von:
Dr. René Witte und Jutta Mülle
Url mit dem Download: http://digbib.ubka.uni-karlsruhe.de/volltexte/1000005161
PREVIEW:
- Übersichtlich da Aufteilung in einzelne Kapitel
- Umfangreich mit Quellenangaben
QUESTIONS:
1. Vergleich mit meiner anderen Quelle über Text-Mining
2. Unterschiedlichkeiten und Gemeinsamkeiten des Text und Data Minigs
READ:
zu 1) - Im Grunde genommen recht ähnlich aber doch einzelne Abweichungen vorhanden
zu 2) - Auch hier wird darauf eingegangen, dass im Grunde die selben Methoden zum Einsatz kommen und das bei beiden Verfahren die Daten strukturiert sein müssen.
REFLECT:
- Etwas ausführlicher und wissenschaftlicher als zuerst vermutet
- Sehr anschaulich
RECITE:
Ist in diesem Fall eigentlich überflüssig, da in dieser Quelle eigentlich das selbe steht, also die Texte müssen strukturiert vorliegen und in Daten umgewandelt werden damit man die Algorithmen einsetzen kann.
REVIEW:
- Schreibstil ist seriös mit wissenschaftlichen Fakten gespickt
- Sehr gute Arbeit für einen Einstieg und detailliertere Informationen
almif110 - 18. Sep, 22:43
