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Wirtschaftsinformatik & Management

, Volume 11, Issue 4, pp 267–269 | Cite as

Data Mining und Text Mining: kleine Unterschiede, große Wirkung

  • Eugen KlassEmail author
Spektrum Kommentar
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Data Mining und Text Mining werden häufig als sich ergänzende Prozesse angesehen, die Geschäftsherausforderungen anhand von Datenanalysen lösen können. Doch sie unterscheiden sich in der Art der Daten, die tatsächlich analysiert werden.

Während Data Mining sich mit strukturierten Daten – also hochformatierten Informationen aus Datenbanken oder ERP-Systemen – befasst, setzt sich Text Mining mit unstrukturierten Textdaten auseinander. Diese sind nicht vordefiniert oder strukturiert und stammen unter anderem aus Social Media Feeds. Beide Methoden unterscheiden sich zudem im Analyseansatz: Es handelt sich weder bei Data Mining noch bei Text Mining um eine einzelne Technologie. Stattdessen nutzen beide eine Bandbreite an Werkzeugen, um aus den verfügbaren Daten wertvolle Erkenntnisse zu generieren.

Data Mining kombiniert dabei Disziplinen wie Statistik, künstliche Intelligenz und Machine Learning, die direkt auf die strukturierten Daten angewendet werden. Dazu zählen:
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© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019

Authors and Affiliations

  1. 1.OpenTextFrankfurt am MainDeutschland

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