Datenvisualisierung als Data mining Methode zur Exploration der Waldökosystem-Datenbank

Dresden

1997

S. 136-145

11 Abb., 13 Lit. Ang.

Artikel aus einem BuchUnselbständiges Werk

200133568

In der Waldökosystemforschung werden sehr viele Daten erfasst und analysiert. Zu ihrer Verwaltung sind Datenbankmanagementsysteme ein notwendiges Werkzeug. Neben den Vorteilen wie strukturierte Speicherung, Datenintegrität und -konsistenz, Anwendungsunabhängigkeit, flexible Anfragen, Backup- und Recovery-Mechanismen sowie Unterstützung von Mehrnutzer- und Netzbetrieb gibt es aber auch Einschränkungen. Die Standardabfragesprache SQL ist für Berechnungen und Formulierungen unvollständig strukturiert. Eine Suche ist nur nach exakt spezifizierten Daten erfolgreich. Die Spezifik der Waldökosystemforschung erfordert aber eine flexiblere Suche sowohl nach Daten als auch nach Datencharakteristika und Relationen, u.a. Verteilungen empirischer Daten und Beziehungen zwischen Datenattributen. Data Mining ist methodisch den Zielen der Waldökosystemforschung sehr gut angepasst. Data Mining kann das schwierige Extrahieren nützlicher Informationen aus großen Datenmengen durch Erzeugung von Hypothesen lösen. Zu den Data Mining Methoden gehören z.B. Klassifikation, Clustering, Induktion von Regeln, Intelligente Schnittstellen, neue Visualisierungstechniken. Es wird von der Anwendung abstrakter Visualisierungstechniken für mehrdimensionale Daten als Data Miner von der bereits angelegten und verwalteten Datenbank "Waldökosystem" berichtet. Die Integration der Techniken in die Benutzeroberfläche ermöglicht eine bessere Datenexploration.