Automatische Modellierung

Im Gegensatz zum klassischen Data Mining werden beim self-acting Data Mining bzw. bei der automatischen Modellierung die manuellen und vorbereitenden Eingriffe von Seiten des Benutzers auf ein Minimum reduziert. So werden z.B. aus allen vorhanden Datenfeldern die für die Analyse relevanten Felder automatisch ermittelt. Es können auch unterschiedliche Datenarten automatisch (Quellarten) kombiniert werden. Z.B. Unstrukturierte Daten aus:

  • PDF und Word Dateien
  • Emails
  • News Feeds
  • XML Format
  • Bildinformationen

Fehlende Werte und Ausreißer werden automatisch erkannt. Redundanzen werden automatisch beseitigt.

Self-acting Data Mining Verfahren können auch mit stark untereinander korrelierenden Variablen umgehen.

Auf diese Art und Weise werden die Analyse Modelle automatisch erstellt. Der Benutzer muss nur die „Business Question“ formulieren; hierbei wird er von der Prospero Lösung von einem Wizzard unterstützt.

 Beim klassischen DM entfallen 75% der Gesamtzeit auf die Modifikation und Auswahl der Daten. Im self-acting DM läßt sich dieser Zeitbedarf auf unter 20% des klassischen Prozesses senken.

 In der Praxis führt self-acting DM zu einem deutlich schlankeren Datananalyseprojekt.

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