Was versteht man unter Daten- und Text-Mining?

Daten- und Text-Mining bezieht sich auf die automatisierte Analyse großer Mengen an Daten und Texten, um Muster, Trends und nützliche Informationen zu identifizieren und zu extrahieren. Dies geschieht durch die Anwendung verschiedener statistischer, mathematischer und maschineller Lerntechniken. Daten-Mining konzentriert sich auf strukturierte Daten wie Datenbanken, während Text-Mining sich auf unstrukturierte Textdaten wie Dokumente, E-Mails und Webseiten konzentriert.

Typische Funktionen einer Software im Bereich "Daten- und Text-Mining" sind:

Datenvorbereitung: Reinigung, Transformation und Normalisierung von Daten, um sie für die Analyse vorzubereiten.
Feature-Engineering: Erstellung und Auswahl relevanter Merkmale (Features) aus den Daten, die für die Analyse und Modellierung verwendet werden.
Mustereerkennung: Identifikation von Mustern und Anomalien in den Daten durch Algorithmen des maschinellen Lernens und statistische Methoden.
Klassifikation und Clustering: Gruppierung von Datenpunkten in Klassen oder Cluster, basierend auf deren Eigenschaften und Ähnlichkeiten.
Text-Extraktion und Verarbeitung: Extraktion von Schlüsselwörtern, Phrasen und Entitäten aus Texten sowie die Durchführung von Aufgaben wie Tokenisierung, Stemming und Lemmatisierung.
Sentiment-Analyse: Analyse von Texten, um die zugrunde liegende Stimmung oder Meinung zu erkennen (z. B. positiv, negativ, neutral).
Themenmodellierung: Identifikation von Themen oder Hauptthemen in großen Textsammlungen durch Techniken wie LDA (Latent Dirichlet Allocation).
Vorhersagemodellierung: Erstellung von Modellen zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse oder Trends basierend auf historischen Daten.
Visualisierung: Darstellung der Ergebnisse der Analyse durch Diagramme, Grafiken und andere visuelle Werkzeuge, um die Erkenntnisse verständlich zu machen.
Automatisierte Berichterstellung: Generierung von Berichten und Zusammenfassungen basierend auf den analysierten Daten und Texten.