Veranstalter: Thomas Hofmeister
Hier ein paar Beispiele:
Klassifikation: Eine Bank hat bei abgeschlossenen Kreditverträgen
eine große Sammlung von Tupeln der Form
(Einkommen, Alter, Wohnort, Geschlecht, Geld zurückgezahlt?)
und möchte aufgrund dieser Tupel Regeln aufstellen, mit denen
man für einen neuen Kunden, für den man nur die ersten
4 Einträge des Tupels kennt, entscheiden kann, ob er
kreditwürdig ist oder nicht.
Warenkorbanalyse: Ein Supermarkt führt eine Statistik, welche Waren sich gemeinsam in den Warenkörben bei einem Einkauf befinden. Nun soll entdeckt werden, welche Art von Waren häufig zusammen eingekauft werden. (Zum Beispiel: Windeln und Bier?) Mit diesem Wissen kann man die Platzierung der Waren im Supermarkt planen.
Ausreißersuche: Daten werden häufig als Punkte im d-dimensionalen Raum aufgefasst. (Beispiel: Man kann für Personen 2-dimensionale Tupel (Gewicht, Größe) betrachten.) Bei der Ausreißersuche sucht man nach Daten, die ein von den anderen Daten abweichendes Verhalten aufzeigen. (Beispiel: Besonders "dicke" Personen.) Insbesondere stellt sich die Frage, wie man "Ausreißer" überhaupt definiert.
Clustering: Daten mit ähnlichem Verhalten sollen gruppiert werden, zum Beispiel Kunden mit ähnlichem Kaufverhalten.