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Beskrivelse
Inhaltsangabe: Zusammenfassung: Fur den Einsatz von Data Mining in branchenspezifischen Projektlosungen bietet sich die Einbeziehung von etablierten Schnittstellen-Standards an. Dies ermoglicht einerseits eine dynamisch strukturierte Analyse-Infrastruktur, die je nach Bedarfs- und Marktentwicklung erweitert werden kann und erlaubt andererseits einen schnelleren und effizienteren Einsatz der erstellten Modelle in der operativen Umgebung. Um die Bedeutung des PMML Standards fur Data Mining Losungen in der nachsten Zukunft einschatzen zu konnen, ist der Gegenstand der Arbeit die Untersuchung der verschiedenen Aspekte dieser Schnittstelle. Im zweiten Kapitel erfolgt ein Uberblick uber die neben PMML existierenden Data Mining Schnittstellen, um diese spater (am Ende des dritten Kapitels) mit dem PMML Standard vergleichen zu konnen. Dabei soll im zweiten Kapitel auf die Entstehung, Zusammenhange und Komponenten beziehungsweise Bestandteile jedes einzelnen Standards eingegangen werden. Im dritten Kapitel erfolgt die Evaluierung des PMML Standards. Dies geschieht zunachst anhand der Beschreibung von PMML bezuglich der Struktur und Document Type Definition (DTD). Anschlieend werden die in Kapitel zwei betrachteten Schnittstellen mit ihren Besonderheiten zusammengefasst, um sie dann mit PMML vergleichen zu konnen. Anhand einer SWOT-Analyse werden die Starken/ Schwachen- beziehungsweise Chancen- und Risiken von PMML erarbeitet und beurteilt. Am Kapitelende erfolgt ein Ausblick bezuglich der Zukunft von PMML. In Kapitel vier werden mogliche Data Mining Losungsarchitekturen aufgefuhrt, um dem Leser den Zusammenhang von Data Mining und Data Warehouse aufzuzeigen und ihn auf die folgenden Kapitel bezuglich des PMML Einsatzes vorzubereiten. Die Kapitel funf und sechs stellen den praxisorientierten Teil dar. Dabei werden in Kapitel funf zunachst die drei fur SBS Siemens Business Services interessantesten und auch machtigsten Data Mining-Tools als PMML Provider ausfuhrlicher be
