Kurzfassung

Das Projekt befasst sich daher mit dem Thema, wie man Anomalien in Daten aus Informationssystemen erkennen und visualisieren kann. Hierzu werden unter anderem Testdaten eines Europäischen Einzelhändlers verwendet, die mittels verschiedener Verfahren aus den Bereichen Statistik, künstliche Intelligenz und Data-Mining analysiert werden. Die Ergebnisse der Analysen werden von der entwickelten Testplattform für den Benutzer verständlich aufbereitet und meist in Form von Grafiken und...Das Projekt befasst sich daher mit dem Thema, wie man Anomalien in Daten aus Informationssystemen erkennen und visualisieren kann. Hierzu werden unter anderem Testdaten eines Europäischen Einzelhändlers verwendet, die mittels verschiedener Verfahren aus den Bereichen Statistik, künstliche Intelligenz und Data-Mining analysiert werden. Die Ergebnisse der Analysen werden von der entwickelten Testplattform für den Benutzer verständlich aufbereitet und meist in Form von Grafiken und Ergebnislisten präsentiert.

So können einfache Häufigkeitsberechnungen, Zeitreihen und komplexe Data-Mining Methoden wie Assoziations- und Sequenzanalyse oder Regelinduktionen verwendet werden, um den Datenbestand zu evaluieren und den Benutzer aus verschiedenen Visualisierungstechniken die Verständlichsten auswählen zu lassen. Aus der Testplattform soll in Zukunft ein Server-basiertes Tool zu entwickelt werden, mit dem die Analyse- und Visualisierungstechniken sowie die Benutzerschnittstelle noch weiter ausgebaut werden können.» weiterlesen» einklappen