Text Mining: Unterschied zwischen den Versionen
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- effiziente und zukunftsweisende Werkzeuge intelligenter Systeme nutzen, um große Datenbestände aufzubereiten | - Datenstrukturierung und -analyse bei großen Datenbeständen, sog. Big Data | ||
- effiziente und zukunftsweisende Werkzeuge intelligenter Systeme nutzen, um große Datenbestände aufzubereiten, z.B. mittels [[Künstlicher Intelligenz]] | |||
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Version vom 2. August 2020, 11:39 Uhr
Inhaltsverzeichnis
Begriffsdefinition
Unter Text Mining versteht man die Extraktion von Mustern und Strukturen aus großen Textdatenbeständen mittels bestimmter, überwiegend automatisiert ablaufender Analyseverfahren. Hierdurch wird eine qualitative Textaufbereitung erzeugt, die in vielen Anwendungsfeldern der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften genutzt wird.
Ziele
Folgende Ziele werden hierbei verfolgt:
- Mehrwerte aus vorhandenen Datenbeständen generieren
- Datenstrukturierung und -analyse bei großen Datenbeständen, sog. Big Data
- effiziente und zukunftsweisende Werkzeuge intelligenter Systeme nutzen, um große Datenbestände aufzubereiten, z.B. mittels Künstlicher Intelligenz
Anwendungsfälle
Begründer
Ausblick
Weiterführende Links
[1] https://www.alexanderthamm.com/de/blog/text-mining-grundlagen-methoden-und-anwendungsfaelle/