Assoziationsregel-Mining Konzepte Und Ansätze

Data Mining kann zur Aufdeckung von Mustern in Daten verwendet werden, wird aber oft nur an Stichproben von Daten durchgef hrt. Der Mining-Prozess ist unwirksam, wenn die Stichproben keine gute Repr sentation der Gesamtheit der Daten sind. Data Mining kann keine Muster entdecken, die in der Gesamtheit der Daten vorhanden sind, wenn diese Muster nicht in der untersuchten Stichprobe vorhanden sind. Die Unf higkeit, Muster zu finden, kann ein Grund f r Streitigkeiten zwischen Kunden und Dienstleistern sein. Data Mining ist also nicht narrensicher, kann aber n tzlich sein, wenn ausreichend repr sentative Datenproben gesammelt werden. Die Entdeckung eines bestimmten Musters in einem bestimmten Datensatz bedeutet nicht zwangsl ufig, dass das Muster auch an anderer Stelle in den gr eren Daten, aus denen diese Stichprobe gezogen wurde, zu finden ist. Ein wichtiger Teil des Prozesses ist die berpr fung und Validierung von Mustern in anderen Datenproben.