Erläuterung warum Data Mining aufgnommen wurde

Ein relativ neues Fachgebiet, dem sich Geographen nicht verschließen sollten. Nach unserer Meinung wird es in der Zukunft sehr an Bedeutung gewinnen!

Erläuterung warum Data Mining aufgnommen wurde

Beitragvon Maddin » Mittwoch 22. September 2004, 16:24

Data Mining?

Ich dachte bis dato das wäre ein Begriff aus der Wirtschaft bzw. dem Management. Egal.
Zum Data Mining gibt es eine breite Community. Siehe Linksammlung: http://mitglied.lycos.de/hpn/DataMining.html

Liebe Admins, bitte erklärt mir wie Ihr eine Verknüpfung zum KDnet seht ! Eine Partnerschaft mit einem Diskussionsboard, wo vornehmlich Studenten der Geographie als Lehrfach an Universitäten posten. Vielleicht verstehe ich die Zusammenhänge dann besser. Besten Dank.
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Beitragvon Administrator » Mittwoch 22. September 2004, 17:35

Hi Maddin,

Ich dachte bis dato das wäre ein Begriff aus der Wirtschaft bzw. dem Management. Egal.


Ist es meiner Meinung nicht! Unter Data Mining versteht man die Suche nach unbekannten Mustern in typischer Weise großen Datenbeständen (z.B. Clustering, Subgruppen). Dazu gehören natürlich auch räumliche Datenbestände. Der Grund warum wir diesen Topic einführen ist, dass wir hier ein überaus breites Betätigungsfeld für Geographen sehen (Welches nicht nur Informatikern etc. überlassen werden sollte)!

Zweck des Forums ist unserer Meinung (auch) neue, innovative Trends aufzunehmen und zu diskutieren. Data Mining wird zum größten Teil natürlich unter wirtschaftlichen Aspekten für die Wirtschaft vorgenommen, ist aber mit seinen räumlichen Analysen ein Feld der Geographie!

Gis und räumliches Data Mining

Praktische Beispiele findest du hier:

Gahegan, Mark (2000): Data Mining and knowledge discovery in the geographical domain. White Paper: National Academies Computer Science and Telecommunications Board, Pennsylvania State University

Hecker, D., May, M. Scheider, S. (2004): Punktwerbung - Data Mining für einen Frequenzatlas in der Außenwerbung. In: Geobit Heft 8

May, M. (2003): Neulich in Rodgau, oder sag mir zu jedem Kunden, wo er wohnt und was er braucht. In: Database Marketing Heft 3

Warum wir Data Mining nicht unter der Statistik zusammenfassen hat folgenden Grund. Data Mining unterscheidet sich von der herkömmlichen Statistik durch die stärkere Hypothesenfindung. Während bei der Statistik die Frage im Vordergrund steht, ob eine Hypothese bei gegebenen Daten als gültig angesehen werden kann, steht im Data Mining die Suche nach neuen Hypothesen im Vordergrund!



Zu unserem Partner KD-Net haben wir unter Information zu geographen.info etwas geschrieben.

Partner KD-Net

Gruß

Daniel und Dirk
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Beitragvon Slartibartfaß » Dienstag 11. Januar 2005, 17:37

Hallo,

Nix für ungut, aber auf welchen Grundkenntissen, die ein Geograph im laufe seines Studiums lernt, sollte man einen DataMining Algorithmus für GeoInformationsSysteme entwickeln können?
Soweit ich weiss, ist das selbst in der Informatik ein Thema was wenn überhaupt nur für Studenten die sich auf dieses Thema spezialisieren im Hauptsudium angeboten wird.

Also ich glaube nicht, dass dieses Thema mal grosse Relevanz in Forschung und Lehre der Geographie haben wird, da dies doch extrem theoritsch ist und meiner Meinung eine solide mathematische Ausbildung erforfert.

Aber ich will keinen abschrecken sich mit der Thematik zu befassen... im Gegenteil! Ich wollte halt nur anmerken, dass ich dieses Thema für nicht gerade Geographie spezifisch halte.

Gruss, Slartibartfaß
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Beitragvon Administrator » Montag 17. Januar 2005, 01:04

Hi Slartibartfaß,

tut mir Leid das ich dir erst jetzt antworte, aber ich war eine Woche "out of order" (eigentlich bin ich es immer noch).

Ich gebe dir in dem Punkt Recht, dass ohne statistische und mathematische Kenntnisse der Einsatz von Data Mining nicht möglich ist.

Aber:

Ich sehe einer der großen Vorzüge in der Geographie die Interdisziplinarität. Jeher bedient sich die Geographie Methoden aus unterschiedlichsten Fachrichtungen und setzt diese "räumlich" um.

Aktuelles Problem:

Die Datenfluten nehmen immer weiter zu. Jährlich wächst diese Datenmenge um 90%. Ein Unternehmen kann entscheiden, nutze ich diese Daten oder lasse ich sie brach liegen. Folge könnte ein Wettbewerbsverlust sein sowie nicht genutzte Potentiale werden vergeudet. Dies ist ebenso auf die Forschung zu übertragen.

Wie kann man diese Datenmengen analysieren:

Da kommen wir meiner Meinung nach wieder zum Data Mining. Ein Großteil diese Daten ist direkt oder indirekt räumlich (Spatial Data Mining).

Ich bin der Meinung, dass man dieses Feld der räumlichen Analyse nicht anderen Fachgebieten (wie z.B. der Informatik) überlassen werden sollte. Es stimmt, dass Vorlesungen hierzu gerade in der Informatik angeboten werden. Aber warum nicht auch in der Geographie? – Einfach neue Ideen in die Geographie bringen….??? (Stichwort „Quantitative Revolution“ der Geographie in den 60 Jahren.
Daniel und Dirk

P.S. Warum sollte man nicht Verfahren des maschinellen Lernens sowie des Data Minings in ein GIS integrieren? Digitalisieren und Interpolieren kann doch nicht das Ende der Fahnenstange sein....
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Beitragvon Gast » Donnerstag 20. Januar 2005, 16:31

Administrator hat geschrieben:P.S. Warum sollte man nicht Verfahren des maschinellen Lernens sowie des Data Minings in ein GIS integrieren


Womit wir beim schönen Thema sind was ein GIS leisten soll: wie viel CAD soll in ein GIS bzw. wie viel Statistik (so eine Art räumliches SPSS), wie viel Kartenlayout, Routing, Fernerkunfung ...

Solche Spezialfunktionen können eigentlich nur spezialisierte GIS Anwendungen leisten - die großen können Plug-ins anbieten, alles in einem Programm geht aber trotzdem nicht. Außerdem nimmt die Konkurrenz von außen zu: Spezialanwendungen die mehr oder weniger nebenbei GIS-Funktionen anbieten: das Paradebeispiel dafür ist Oracle Spatial.

PS: mein Beitrag gehört vermutlich eher in das GIS Forum ;)
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Beitragvon Administrator » Donnerstag 10. Februar 2005, 15:30

Womit wir beim schönen Thema sind was ein GIS leisten soll: wie viel CAD soll in ein GIS bzw. wie viel Statistik (so eine Art räumliches SPSS), wie viel Kartenlayout, Routing, Fernerkunfung ...


Ein GIS sollte mehr darstellen als reines Mapping. Es sollte auch mehr beinhalten als (nur) Korrelationen, Interpolationen usw.. Plalativ gesagt, ohne Statistik ist jede räumliche Analyse nichts Wert. Warum also nicht eine GIS unterfüttern mit Methoden aus der Statistik, dem Maschinellen Lernen sowie dem Data Mining.
Dieses ewige hin und her, GIS... SPSS, R usw, sollte und muss nicht sein.

das Paradebeispiel dafür ist Oracle Spatial
-> gerade oracle Spatial müßte doch hier zum nachdenken verleiten!, denn wer nutzt Oracle Spatial... -> Informatiker, die nicht das gleiche Raumverständnis mitbringen wie wir.
Konsequenz: Anspruchsvolle Analysen werden nicht von uns Geographen gemacht, sondern von Informatikern.
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Beitragvon corvus corax » Donnerstag 10. Februar 2005, 17:34

ohne informatiker sind aber auch die meisten geographen (mit ihrer ausbildung) ziemlich hilflos, wenn es um komplexere gis-fragestellungen geht. ich persönlich würde auch eine arbeitsweise bevorzugen, bei der ich mir als geograph nicht über softwarefragen und programmierprobleme den kopf zerbrechen müsste, sondern entweder als anwender oder als vordenker fungiere. als vordenker dessen, was der informatiker zurechtprogrammieren soll und dann als anwender dessen, was der informatiker zurechtprogrammiert hat.

soll heißen: raumanalyse ja, komplexe analysen ebenfalls ja. aber die praktische umsetzung kann ich doch ebensogut einem informatiker überlassen, der die um längen bessere ausbildung diesbezüglich hat.
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Beitragvon Administrator » Samstag 12. Februar 2005, 01:12

widerspricht jetzt nicht umbedingt dem was ich gesagt habe! Natürlich sehe ich nicht Geographen als Programmierer, sondern als Anwender.
Statistische Verfahren in einem GIS umzusetzen ist Aufgabe von Informatikern, sie darauf hinzuweisen das so etwas notwenig ist... unsere!
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Beitragvon Arno » Sonntag 13. Februar 2005, 19:30

ganz nebenbei: es gibt natürlich auch unter Geographen hervorragende Programmierer. einige arbeiten sogar hauptberuflich in diesem Bereich.
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Beitragvon bernd.mainz » Mittwoch 13. April 2005, 15:44

Wirklich interessant dieses Thema!

Erstmal ein wenig zu mir (und ich denke, dann sind schon einige der Fragen/Sorgen/Ideen der vorherigen Mitglieder beantwortet):

Ich heiße Bernd Mainz, bin seit 1998 Diplom-Geograph, 36 Jahre alt, und arbeite - aus Mangel an "klassischen" (was immer an den Universitäten heute noch darunter verstanden wird) Geographie-Stellen, als Senior Consultant bei einem IT-Dienstleister.

Meine Sporen nach der Uni habe ich mir bei einem Unternehmen aus dem Bereich "Remote-Sensing & GIS" verdient, welches dann - wie so viele - Konkurs anmelden mußte. Wechsel dann zu Oracle (dort verantwortlich f. Spatial ;-)). Danach zur Detecon, und nun bei Unilog Avinci.

Aber jetzt zum eigentlichen Text:

Aus der Erfahrung der vergangenen Jahre kann ich nur sagen:
Seit offen für alle Seiten und Themen!

Wenn man sich im Laufe des Studiums nicht gerade für die Laufbahn in Lehre und Forschung entschieden hat, als "GIS-Fachmann" im Unternehmen nicht nur für Installation und Wartung eines Systems, oder gar als "Mausschubser" an einem GIS-Arbeitsplatz in einer Behörde, arbeiten möchte, dann MUSS man flexibel und anpassungsfähig sein!

Um aber auf das eigentliche Thema des Data Minings zurückzukommen:

Es gibt kaum eine Branche, in der mehr Geographen unterkommen als in der IT-Branche. Und da liegt ein großes Potential für Geographen mit GIS-Know-How, wenn auch oft die ersten Jahre mit Programmierarbeiten fernab jeglichen Geo-Bezuges zu verbringen sind.

Wenn man sich dann aber ein wenig etabliert hat, Wissen in Bereichen wie Datenbanken, Systemarchitekturen, etc. aufgebaut hat, Eigenmarketing betreibt und ein gutes Kontakt-Netzwerk aufgebaut hat, kann der Schwenk zur Geographie erfolgen!

Da die klassischen IT-Unternehmen Deutschlands nunmal alle großen Player am Markt mit ihrer Dienstleistung beglücken, hat man nun die Chance, sein Wissen im Bereich GIS PLUS dem neu gesammelten Wissen, aus WIRKLICH SINNVOLL einzusetzen.

Denn ich kann den Initiatoren diese Foren-Themas - aus eigener Erfahrung - nur zustimmen: In der Verbindung GIS und Business Intelligence steckt Potential!

Die "klassischen" GIS-Betätigungsfelder (EVUs, Landschaftsplanung, Militäry, etc.) sind schon arg eng besetzt. Da bleibt nicht mehr viel Luft. Und selbst wenn man bei einem der Anwender aus diesen Bereichen unterkommt, und diese nicht gerade die Anpassung des Systems an eben wieder einen IT-Dienstleister vergeben, muß man auch selbst programmieren. Es ist wirklich fatal anzunehmen, daß man als Geograph gleich die Zügel in der Hand hält.

Ich weiß, ich habe ein wenig ausufernd geschrieben, aber mir war gerade danach ;-)

Alles Gute,
Bernd Mainz
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