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?

Definition Text Mining Mit Text Mining Analytics lassen sich beispielsweise gezielt Informationen suchen, aber auch Texte nach positiver oder negativer Stimmung (Sentiment) auswählen. Die Ziele von Text Mining sind: Extraktion neuer, relevanter Informationen aus großen Mengen von Textdaten.

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 kümmert sich das Data Mining um?

Während Big Data große Datenmengen liefert und die geeignete technische Plattform für eine effiziente Verarbeitung zur Verfügung stellt, kümmert sich das Data Mining um den eigentlichen Vorgang der Gewinnung von Erkenntnissen aus den vorliegenden Daten.

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.