Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland

Ludwig-Maximilians-Universität München
Schriften zur Empirischen Forschung und Quantitativen Unternehmensplanung
Heft 15 / 2003
Data Mining in Forschung und Lehre
in Deutschland
Dr. Matthias Meyer, Max Lüling
Ludwig-Maximilians-Universität
München
Institut für Unternehmensentwicklung und
Organisation
Seminar für Empirische Forschung und
Unternehmensplanung
Prof. Dr. Manfred Schwaiger
Kaulbachstr. 45 / I
D-80539 München
Tel.:
(089) 2180 5640
Fax:
(089) 2180 5651
e-mail: [email protected]
http://www.efoplan.de
Data Mining in Forschung und Lehre
in Deutschland
Dr. Matthias Meyer
Ludwig-Maximilians-Universität München
Seminar für Empirische Forschung und Unternehmensplanung
Kaulbachstraße 45 / I
80539 München
E-Mail: [email protected]
Max Lüling
Gustav-Heinemann-Ring 50
81739 München
E-Mail: [email protected]
Inhaltsübersicht
1
Einleitung ........................................................................................... 1
1.1
Zielsetzung und Struktur des Arbeitsberichts .................................... 1
1.2
Relevante Grundlagen des Data Mining ............................................ 2
1.2.1 Begriffe .............................................................................................. 2
1.2.2 Methoden ........................................................................................... 3
1.2.3 Softwaretools ..................................................................................... 4
2
Angaben zur Durchführung der Erhebung......................................... 7
3
Ergebnisse .......................................................................................... 7
3.1
Zusammensetzung der Stichprobe ..................................................... 7
3.2
Data Mining in Forschung und Lehre ................................................ 8
3.2.1 Data Mining in der Forschung ........................................................... 8
3.2.2 Data Mining in der Lehre................................................................. 11
3.2.3 Kombinierte Betrachtungen ............................................................. 14
3.3
Data Mining in der Unternehmenspraxis ......................................... 16
3.3.1 Praxisorientierung der Befragten ..................................................... 16
3.3.2 Bedeutung des Data Mining in der Unternehmenspraxis ................ 16
3.4
Nutzen und Bedeutung des Web Mining und des Text Mining....... 19
4
Fazit und Ausblick ........................................................................... 20
Literatur ....................................................................................................... 23
Anhang I:
Adressen der Softwareanbieter............................................... 26
Anhang II: Ankündigungsschreiben bzw. -E-Mail ................................... 27
Anhang III: Interviewleitfaden................................................................... 28
Anhang IV: Liste der angefragten Lehrstühle ............................................ 36
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
1
1 Einleitung
1.1 Zielsetzung und Struktur des Arbeitsberichts
Die enorme Zunahme verfügbarer Daten und Informationen (siehe zur Unterscheidung der
Begriffe z. B. [FiSV01, 68; VoGu01, 24]) in den letzten Jahrzehnten ist vor allem das Ergebnis einer Verbesserung elektronischer Speichermedien [StHa02, 57f.], immer höher
entwickelter Datenbankmanagementsysteme [StHa02, 545ff.] und eines Ausbaus der automatisierten Datenerfassung. Dies hat zur Entstehung riesiger Datenbanken in vielen Bereichen geführt, wie z. B. im Handel durch den Einsatz von Scannerkassen, in der Biologie
durch die Automatisierung der Gensequenzierung oder in der Geologie durch Satellitenaufnahmen der Erdbewegungen. Da nicht alle erfassten Daten einen Nutzen generieren,
gilt es die potenziell nützlichen Daten aus der Gesamtheit der Daten herauszufiltern. War
dies früher manuell möglich, so ist dies auf Grund der Größe der Datenbanken meist nicht
mehr zu bewältigen [EsSa00, 1]. Daher werden zunehmend unter dem Begriff Data Mining
(siehe Kapitel 1.2) zusammengefasste Methoden eingesetzt, von denen man sich eine effiziente Datenverarbeitung und vereinfachte Analysemöglichkeiten verspricht, d. h. es soll
einem breiten Kreis von Anwendern die Möglichkeit gegeben werden, in akzeptablen Rechenzeiten zu (individuell) neuen Erkenntnissen zu gelangen.
Der einschlägigen Literatur zufolge ist das Data Mining sowohl für die Forschung als auch
für die Unternehmenspraxis von Interesse [Deck03, 49; Haus03, 17; Küpp99, 17]. Allerdings gibt es bis dato nur wenige empirische Untersuchungen, die derartige Aussagen umfassend überprüfen. Existierende Studien konzentrieren sich auf die Data Mining-Nutzung
und -Erfahrungen in der Unternehmenspraxis (z. B. [MeGr97; HiMW02a-c]), auf Erfolgsfaktoren des Data Mining-Einsatzes [Hilb02] und auf Einsatzgebiete des Data Mining
[Küpp99, 123ff.]. [HiMW02a-c] und [Hilb02] haben Unternehmensbefragungen durchgeführt. [Küpp99] stützt sich dagegen auf Angaben von Softwareherstellern, auf Expertengespräche während Messen und Konferenzen sowie auf Recherchen im Internet.
Im Gegensatz zu diesen Untersuchungen wurden für die hier behandelte Erhebung ausschließlich Wissenschaftler aus dem Data Mining-Bereich (siehe Anhang) nach Einschätzungen und Meinungen in Bezug auf das Data Mining befragt. Eine vergleichbare Herangehensweise wurde bislang in keiner Untersuchung in diesem Bereich gewählt. Bei der
Untersuchung standen die folgenden Fragestellungen im Mittelpunkt:
-
Welche gegenwärtige und künftige Bedeutung hat das Data Mining in Forschung und
Lehre aus Sicht der ausgewählten bzw. befragten Lehrstühle?
-
Wie schätzen die Lehrstühle die gegenwärtige und die künftige Bedeutung des Data
Mining in der Unternehmenspraxis ein?
-
Wie beurteilen die befragten Lehrstühle die aktuelle und künftige Bedeutung des Web
Mining und des Text Mining?
Grund für die dritte Fragestellung war, dass es sich mit dem Web Mining und dem Text
Mining um relativ neuartige Spezialisierungen bzw. Erweiterungen des Data Mining handelt, deren Anwendungs- und Nutzenpotenziale intensiv untersucht und diskutiert werden.
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Kapitel 1.2 enthält ausgewählte Grundlagen des Data Mining. Zunächst werden in Kapitel 1.2.1 relevante Begriffe des Data Mining behandelt, die Kapitel 1.2.2 und 1.2.3 geben
eine grobe Übersicht über Data Mining-Methoden und -Softwaretools. In Kapitel 2 wird
die Durchführung der Befragung beschrieben. Die dabei erzielten Ergebnisse sind Gegenstand von Kapitel 3. In Kapitel 3.1 wird auf die Zusammensetzung der Stichprobe eingegangen, während die Kapitel 3.2, 3.3. und 3.4 Detailergebnisse zu den eingangs genannten
Fragestellungen umfassen. Zum Abschluss der Arbeit befinden sich in Kapitel 4 einige
zusammenfassende Bemerkungen und Schlussfolgerungen. Der Anhang enthält eine Liste
der Internet-Adressen der vorgestellten Softwarelösungen, das Anschreiben, den Interviewleitfaden und eine Liste der in Betracht gezogenen Lehrstühle.
1.2 Relevante Grundlagen des Data Mining
1.2.1
Begriffe
Um bei Befragungen valide Aussagen zu erhalten, bedarf es einheitlicher Auffassungen
zentraler Begriffe. Insbesondere für den Begriff des Data Mining gibt es unterschiedliche
Abgrenzungen und Auslegungen. Für die Durchführung der Interviews wurden folgende
Definitionen zugrunde gelegt (für eine ausführliche Behandlung der Grundlagen des Data
Mining siehe z. B. [HaTF01; BeLi00; BeHa99; BeST00; WiFr00; Hand02]):
-
Unter Knowledge Discovery in Databases (KDD) wird in Anlehnung an [FPSU96] der
nichttriviale Prozess der Identifikation gültiger, neuartiger, potenziell nützlicher und
letztlich verständlicher Muster in (großen) Datenbeständen verstanden.
-
Data Mining lässt sich als ein Schritt im KDD-Prozess betrachten, in dem Data Mining-Methoden zur Musterentdeckung eingesetzt werden. Vielfach wird Data Mining
ebenfalls als ein Prozess beschrieben, der sich im Wesentlichen mit dem des KDD
deckt. Zahlreiche Autoren verwenden die Begriffe KDD und Data Mining synonym
(siehe dazu [AdZa96, 5; CHSV97, 12; BeST00, 116; Säub00, 9]). Um Missverständnisse und Abgrenzungsprobleme zu vermeiden, wurde für die Befragung eine weite
Begriffsauslegung gewählt, d. h. die Begriffe wurden ebenfalls synonym verwendet.
-
Unter Web Mining wird allgemein die Anwendung von Data Mining-Methoden auf im
Web erfasste Daten verstanden [BeWe99, 426]. Dabei wird in der Regel zwischen Web
Content Mining, Web Structure Mining und Web Usage Mining unterschieden, wobei
zahlreiche Autoren sich auf das Web Usage Mining konzentrieren. Oftmals werden die
Begriffe Web Mining und Web Usage Mining synonym verwendet (z. B. [Deck03, 67;
SäHu03]), sodass auch hier von einer engen Begriffsauslegung abgesehen wurde.
-
Beim Text Mining handelt es sich um eine vergleichsweise junge Forschungsrichtung
[MeBe00, 165]. Hierunter fasst man Ansätze zur Analyse von in Texten enthaltenen Informationen zusammen [DöGS01, 466]. Eine zentrale Rolle spielt dabei die sog. Feature Extraction, d. h. die Zerlegung von Texten in Worte, die Reduktion der Worte auf
Stammformen, die Normalisierung mit Hilfe linguistisch motivierter Heuristiken etc.
[DöGS01, 469f.; MeBe00, 166]. Im Anschluss an die Extraktion von Informationselementen können dann Data Mining-Methoden zur Anwendung kommen, um beispielsweise Texte zu gruppieren oder zu klassifizieren. Im Gegensatz zum Web Mining ist
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3
das Text Mining noch nicht so weit entwickelt und bekannt (siehe auch die Ergebnisse
in Kapitel 3.4).
1.2.2 Methoden
Das Gebiet des Data Mining kann als sehr breit gefächert bezeichnet werden. Entsprechend
umfangreich ist das Spektrum der Methoden, die dem Data Mining zugerechnet werden
können. [Küst01, 95f.] unterscheidet allein sechs Disziplinen, aus denen die Methoden
stammen:
-
Traditionelle Statistik und Datenanalyse, insbesondere die Regressions-, Faktoren-,
Cluster-, Diskriminanz- und Zeitreihenanalyse einschließlich der Prognostik und der
robusten Statistik.
-
Künstliche Intelligenz, insbesondere das maschinelle Lernen, künstliche neuronale Netze, evolutionäre Algorithmen, intelligente Agentensysteme und probabilistische Expertensysteme (bayesianische Netze).
-
Traditionelle Mustererkennung (Pattern Recognition).
-
Datenbanktheorie und -praxis, insbesondere Assoziationsnetze und On-Line Analytical
Processing (OLAP).
-
Computerlinguistik und Information Retrieval, insbesondere Text Mining und fallbasiertes Schließen.
-
Computergraphik, insbesondere Visualisierungsmethoden.
Data Mining-Methoden stellen demzufolge nicht zwingend Neuentwicklungen dar, sondern sind in der Regel konsequente Weiterentwicklungen bekannter Ansätze, die auf umfangreiche Datensätze aus bestehenden Datenbanken angewendet werden [Küst01, 124].
Auf Grund der großen und sich ständig verändernden Anzahl an Methoden bietet es sich
an, die Methoden anhand der jeweiligen Zielsetzung zu gruppieren. Zentrale Bedeutung
haben dabei die folgenden Gruppen:
-
Assoziations- und Sequenzanalyse: Mit Hilfe von Assoziationsanalysen lassen sich sog.
Assoziationsregeln generieren, anhand derer sich Zusammenhänge zwischen Objekten
erkennen und beschreiben lassen. Mit Hilfe spezieller Maße – in den meisten Fällen
werden der Support-, der Confidence- und der Lift-Wert verwendet – lässt sich beurteilen, inwieweit die gefundenen Zusammenhänge als auffällig angesehen werden können
(siehe ergänzend [Boll96; HeHi01; Adam01]). Ein typisches Anwendungsgebiet sind
Warenkorbanalysen. Sofern Objekte bzw. Objektkombinationen mit Zeitstempeln versehen sind, lassen sich Sequenzanalysen durchführen, d. h. es werden zeitbezogene
bzw. zeitraumbezogene Zusammenhänge aufgedeckt (siehe zur Vertiefung z. B.
[Zaki01; SrAg96; PHMZ00; Adam01]). Ein typischer Anwendungsfall ist die Untersuchung von Nutzungsdaten aus dem Internet.
-
Gruppierung bzw. Clustering: Hierunter versteht man Verfahren zur Zusammenfassung
ähnlicher Objekte zu Gruppen. Ziel ist es, dass sich die Objekte innerhalb der Gruppen
möglichst ähnlich sind und sich zwischen den Gruppen möglichst stark unterscheiden.
Für die Bestimmung der Ähnlichkeiten gibt es eine Vielzahl von Maßen und Metriken,
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4
die je nach verfolgtem Analyseziel und je nach Datencharakteristik zum Einsatz kommen. Ähnlich vielfältig ist die Menge vorhandener Clusterverfahren (siehe zur Vertiefung z. B. [BEPW00; Bach02]). Die mit Hilfe von Clusteranalysen ermittelten Gruppen
können entweder zur Datenbeschreibung eingesetzt werden oder dienen als Basis für
weitere, gruppenspezifische Auswertungen.
-
Klassifikation: Ziel der Klassifikation ist es, Modelle bzw. Funktionen zu finden, mit
deren Hilfe Datenobjekte vorher identifizierten Klassen zugeordnet werden können.
Die Ableitung eines Modells basiert in der Regel auf einer Menge von Objekten, für
die die jeweilige Klassenzuordnung bekannt ist (siehe zur Vertiefung z. B. [BoAr01;
HaTF01]). Mit Hilfe des zu ermittelnden Modells sollen Objekte klassifiziert werden,
für die keine Klassenzuordnung bekannt ist. Die Modelle können mit Hilfe von Diskriminanzanalysen (siehe z. B. [BoAr01]), Entscheidungsbäumen (siehe z. B.
[BFOS84; HaTF01]) oder neuronalen Netzen (siehe z. B. [PoSi01]) ermittelt werden.
-
Regression: Mit Hilfe der Regressionsanalyse sollen funktionale Abhängigkeiten zwischen den Variablen eines Datensatzes bestimmt werden. Die derart ermittelten Modelle dienen der Schätzung bzw. der Vorhersage von Variablenwerten. Zur Repräsentation
der Abhängigkeiten gibt es neben linearen auch nicht-lineare (z. B. quadratische, logistische oder Poisson) Regressionsansätze (siehe zur Vertiefung [ChHP00; AlSk99;
Kraf99]).
Neben den hier genannten Gruppen von Methoden gibt es weitere Ansätze aus den Bereichen Zeitreihenanalyse, Visualisierung und bzw. Evolutionäre Algorithmen (einen Überblick gibt beispielsweise [Küst01]).
Als typische Data Mining-Methoden werden in der Literatur üblicherweise Verfahren der
Regressions-, der Cluster- und der Diskriminanzanalyse sowie Entscheidungsbaumverfahren bzw. maschinelles Lernen, künstliche neuronale Netze und Assoziationsanalyseverfahren genannt (siehe zu den Grundlagen der Methoden beispielsweise [BEPW00; BeLi97;
HaKa01]). Dies bestätigen auch die Ergebnisse der vorliegenden Befragung – jede dieser
Methoden wird von mindestens fünf der befragten Lehrstühle in der Forschung und/oder in
der Lehre eingesetzt (siehe auch Kapitel 3.2.3).
1.2.3 Softwaretools
Parallel zur Neu- und Weiterentwicklung von Data Mining-Methoden wurden von mehreren Anbietern entsprechende Software-Produkte entwickelt. Grundsätzlich lässt sich dabei
unterscheiden zwischen von Grund auf neu entwickelten bzw. eigenständigen Data Mining-Produkten (z. B. IBM Intelligent Miner, SPSS Clementine, SPSS AnswerTree, Prudsys Discoverer, WEKA) und Produkten, in die Data Mining-Methoden integriert wurden
oder die um neue Schnittstellen und Benutzeroberflächen ergänzt wurden (z. B. SAS Enterprise Miner, Insightful Miner). Bei einer weiteren Gruppe von Produkten handelt es sich
um klassische Statistik-Pakete, die für Data Mining-Aufgaben eingesetzt werden (z. B.
SPSS, S-PLUS). Auf die genannten Produkte wird im Folgenden jeweils kurz eingegangen. Die Angaben basieren zum Teil auf einer Internet-Recherche. Die entsprechenden
Internet-Adressen befinden sich im Anhang.
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Vollständig neu entwickelte Produkte
-
Mit dem IBM Intelligent Miner for Data handelt es sich um eine ursprünglich auf DB2
aufsetzende Lösung für komplexe Analysen großer Datenmengen, die für eine Vielzahl
an Plattformen verfügbar ist (u. a. Windows NT/2000, AIX, OS/400, OS/390). Folgende Methoden stehen u. a. zur Verfügung: Neuronale Netze, Clustering-Verfahren, Assoziations-/Sequenzanalyse, Radial Basis-Funktionen, Entscheidungsbäume. Endbenutzerschnittstellen und programmierbare Schnittstellen ermöglichen die Anpassung
des Mining-Prozesses an verschiedene Benutzergruppen. Darüber hinaus bietet IBM
Anwendungslösungen an, die auf dem Intelligent Miner aufbauen und vorgefertigte
Spezialisierungen beinhalten.
-
SPSS Clementine ist eine Data Mining-Plattform, die den gesamten Analyseprozess
durch eine grafische Programmieroberfläche unterstützt. Das Tool läuft auf zahlreichen
Plattformen (u. a. Windows NT/2000, Windows XP, Sun Solaris, HP UX, AIX
HP 9000, AS400). Neben umfangreichen Datenimport- und Aufbereitungsprozeduren
stehen Neuronale Netze, Entscheidungsbäume, Regressionsanalyse, Faktorenanalyse,
Assoziations-/Sequenzanalyse und Clustering-Verfahren zur Verfügung. Für die Verarbeitung großer Datenmengen gibt es eine Client/Server-Version.
-
SPSS AnswerTree ist ein relativ verbreitetes Tool zur Erstellung von Entscheidungsbäumen. Es stehen insgesamt vier Algorithmen zur Verfügung. Das Tool bietet verschiedene Datenimport-Möglichkeiten und Schnittstellen an und steht auch als
Client/Server-Version zur Verfügung.
-
Der Prudsys Discoverer bietet in erster Linie einen universellen Ansatz zur Erzeugung
von linearen und nichtlinearen Entscheidungsbäumen (siehe dazu [ItST01]) sowie ein
Sparse Grids-Klassifikationsverfahren vor allem für große Datenmengen. Das Tool unterstützt verschiedene Datenbankformate und läuft ausschließlich auf WindowsSystemen. Mit dem Discoverer können sowohl automatisch als auch interaktiv Data
Mining-Modelle erstellt werden. Weitere Verfahren, wie z. B. Clustering-Verfahren,
Zeitreihenanalyse und Assoziations-/Sequenzanalyse, sind in weiteren PrudsysProdukten enthalten.
-
Die Java-basierte Entwicklungsumgebung WEKA (The Waikato Environment for
Knowledge Analysis) stellt als open source-Software eine Besonderheit unter den
Software-Produkten dar (siehe auch [WiFr00]). Sie bestand unrsprünglich aus einer
Ansammlung von Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens für die Lösung von Data Mining-Problemen. WEKA beinhaltet Tools zur Datenaufbereitung,
Klassifikation, Regression, Clustering, Assoziationsanalyse und Visualisierung. Die
Algorithmen können entweder direkt auf einen Datensatz angewendet werden oder über Java Code aufgerufen werden. Zudem können eigene Ansätze des maschinellen
Lernens implementiert werden. In jedem Fall benötigt WEKA eine Java RuntimeUmgebung.
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Um Data Mining-Funktionalitäten erweiterte Produkte
-
Der SAS Enterprise Miner ist eine Data Mining-Lösung, die auf verschiedenen Modulen des sog. SAS-Systems basiert. Die Definition von Data Mining-Prozessen wird
durch eine grafische Benutzeroberfläche unterstützt, wobei die Struktur an die sog.
SEMMA-Methodologie angelehnt ist. Zusammen mit SAS Data Warehouse-Lösungen
und OLAP-Techniken entsteht eine Lösung, die das gesamte Spektrum des Knowledge
Discovery abdeckt. Als Methoden stehen u. a. Neuronale Netze, Entscheidungsbäume,
Regressionsanalyse, Memory Based Reasoning, Clustering-Verfahren, Assoziations-/Sequenzanalyse und Zeitreihenanalyse zur Verfügung. Darüber hinaus kann auf
zahlreiche weitere statistische Verfahren, wie z. B. Verfahren der deskriptiven Statistik,
multivariate Verfahren und Visualisierungsmöglichkeiten zurückgegriffen werden. Das
Programmpaket ist individuell anpassbar bzw. programmierbar, läuft unter verschiedenen Betriebssystemen und kann sowohl auf PCs, auf Großrechnern und in ClientServer-Umgebungen genutzt werden.
-
Der Insightful Miner ist ebenfalls eine prozessorientierte Data Mining-Lösung, die auf
dem Statistikpaket S-PLUS basiert und um weitere Funktionalitäten ergänzt wurde.
Der Insightful Miner ist für Windows- und Unix-Systeme verfügbar (u. a. Windows NT/2000/XP, Sun Solaris) und bietet zahlreiche Datenbank-Schnittstellen sowie
Import-Möglichkeiten für verschiedene Dateiformate. Das Programm ermöglicht die
Erstellung neuer Anwendungen und die Anpassung an individuelle Bedürfnisse. Als
Methoden stehen u. a. Neuronale Netze, Entscheidungsbäume, Regressionsanalyse,
Clustering-Verfahren, Assoziations-/Sequenzanalyse und Zeitreihenanalyse zur Verfügung. Darüber hinaus kann weitere in S-PLUS verfügbare Verfahren zurückgegriffen
werden.
Statistik-Pakete
-
SPSS ist eine weit verbreitete Statistik-Software, die aus verschiedenen Modulen besteht und als Einzelplatzversion unter verschiedenen Windows-Systemen lauffähig ist.
Ähnlich wie SAS umfasst SPSS eine Fülle statistischer Analysemethoden. Neben Verfahren der Regressions-, Cluster- und Diskriminanzanalyse steht eine Vielzahl weiterer
statistischer Methoden zur Verfügung, wie z. B. Verfahren der deskriptiven Statistik,
multivariate Verfahren und Visualisierungsmöglichkeiten. Als Client Server-Version
läuft die Software unter Windows und Unix (z. B. Sun Solaris, Linux). Zusätzlich gibt
es Programmiermöglichkeiten, um Analyseschritte (teilweise) zu automatisieren. Darüber hinaus bietet SPSS vorgefertigte Spezialisierungen bzw. Branchenlösungen an.
-
S-PLUS ist ein Statistik-Paket, das unter Windows- und Unix-Systemen genutzt werden kann. Schnittstellen zu zahlreichen, verbreiteten Datenbanken- und Dateiformaten
sind vorhanden. Ähnlich wie SAS und SPSS stellt S-PLUS neben Verfahren der
Regressions-, Cluster- und Diskriminanzanalyse eine Vielzahl statistischer Methoden
zur Verfügung, wie z. B. Verfahren der deskriptiven Statistik, multivariate Verfahren
und Visualisierungsmöglichkeiten. Bereits existierende Methoden können modifiziert
werden, neue Methoden können in einer speziellen Programmiersprache implementiert
werden.
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2 Angaben zur Durchführung der Erhebung
Als Auskunftspersonen wurden ausschließlich Wissenschaftler aus der Betriebswirtschaftslehre, der Wirtschaftsinformatik, der Informatik und der Statistik in Betracht gezogen, da
nach Einschätzung der Autoren in diesen Fachrichtungen ein erheblicher Anteil der Entwicklung und Anwendung von Data Mining-Methoden stattfindet. Forscher anderer Fachrichtungen, wie z. B. Medizin, Biologie (Genomforschung) und Astronomie, wurden nicht
befragt, da die Data Mining-Fragestellungen dieser Bereiche zum Teil innerhalb der Statistik und der allgemeinen Informatik bzw. in Spezialgebieten (z. B. Bio- und MedizinInformatik) behandelt werden. Zudem wurde unterstellt, dass die auf die Unternehmenspraxis bezogenen Fragen bereits von Vertretern der hier betrachteten Fachrichtungen beantwortet werden können.
Für die Befragung von Wissenschaftlern sprach, dass sich diese generell mit dem Einsatz
und Nutzen von Data Mining-Methoden beschäftigen und sich eher mit der Bedeutung des
Data Mining als Disziplin auseinandersetzen, als es von Vertretern aus der Unternehmenspraxis zu erwarten wäre. Nachteilig ist möglicherweise, dass sich die Ergebnisse nur auf
relativ wenige Auskunftspersonen stützen, die zudem nicht die Bedeutung für die Unternehmenspraxis abschätzen können. Den Ergebnissen in Kapitel 3.3 kann jedoch entnommen werden, dass die befragten Personen überwiegend Praxiserfahrungen vorweisen können.
Als Erhebungsform wurde die Durchführung telefonischer Interviews mit schriftlicher Ankündigung bzw. Terminvereinbarung gewählt (siehe Anhang). Dadurch konnte die Antwortbereitschaft positiv beeinflusst werden. Zudem konnten während der Interviews einzelne Fragen erläutert und somit Missverständnisse ausgeräumt werden. In zwei Fällen
wurde aus Termingründen der Interviewleitfaden (siehe Anhang) als Fragebogen versendet
und von den Auskunftspersonen schriftlich beantwortet. Die Befragung wurde ab Mitte
November 2002 bis Mitte Januar 2003 durchgeführt.
3 Ergebnisse
3.1 Zusammensetzung der Stichprobe
Insgesamt wurden 51 Lehrstühle aus den Bereichen Betriebswirtschaft, Wirtschaftsinformatik, Informatik und Statistik ausgewählt (siehe Anhang). Ausschlaggebend für die Auswahl war die Forschungs- und Lehrtätigkeit im Bereich Data Mining, d. h. ein Lehrstuhl
gelangte genau dann in die Auswahl, wenn zwischen dem WS 2000/01 und dem
WS 2002/03 Lehrveranstaltungen (Vorlesungen, Übungen, Seminare) mit Bezug zum Data
Mining stattgefunden haben bzw. von Mitarbeitern des Lehrstuhls einschlägige Publikationen erschienen sind. Von den ausgewählten Lehrstühlen nahmen 22 an der Befragung teil,
wobei entweder der Lehrstuhlinhaber oder ein benannter Mitarbeiter die Antworten gegeben hat. Dies entspricht einem Rücklauf von 43%. Die Verteilung auf die einzelnen Bereiche kann Tabelle 1 entnommen werden (aus Anonymitätsgründen wurden die Lehrstühle
in Gruppen zusammengefasst). Für die Überprüfung, ob die Häufigkeiten von den erwarteten Häufigkeiten abweichen (H1-Hypothese) oder nicht (H0-Hypothese), wurde ein Chi-
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Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
Quadrat-Anpassungstest durchgeführt. Da in drei der fünf Gruppen die erwartete Häufigkeit weniger als fünf beträgt und damit eine wesentliche Voraussetzung der asymptotischen Standardmethode nicht erfüllt ist, wurde die in dem SPSS-Zusatzmodul „Exact
Tests“ implementierte Variante verwendet. Dabei ergab sich ein Chi-Quadrat-Wert von
0,425 und eine exakte Signifikanz von 0,983, sodass die H0-Hypothese nicht abgelehnt
werden kann. Daher wird davon ausgegangen, dass die Stichprobe für die zugrunde gelegte
Grundgesamtheit repräsentativ ist.
Informatik
Tabelle 1: Stichprobenzusammensetzung
Lehrstuhlbezeichnung
Statistik
Betriebswirtschaft
Wirtschaftsinformatik
Datenbanken
Künstliche Intelligenz, Neuroinformatik, Natürlichsprachliche
Systeme etc.
Gesamt
N
10
4
9
12
Erwartete Häufigkeit
4,314
1,725
3,882
5,177
Stichprobenhäufigkeit
5
2
4
4
16
6,902
7
51
22
22
Im Weiteren werden die Ergebnisse der Befragung vorgestellt und diskutiert. Es handelt
sich in erster Linie um deskriptive Auswertungen zur Beschreibung des Meinungsbilds
zum Data Mining und des Status quo. Da nur eine relativ kleine Stichprobe vorliegt, wurde
von der Anwendung komplexerer Auswertungsmethoden abgesehen.
3.2 Data Mining in Forschung und Lehre
3.2.1
Data Mining in der Forschung
Um die Bedeutung des Data Mining aus Sicht der Befragten zu erfahren, sollten diese die
Relevanz für die Forschung insgesamt und für die eigene Forschung bewerten (Bild 1). Erwartungsgemäß stellte sich heraus, dass 12 von 22 Befragten die Bedeutung des Data Mining in der eigenen Forschung als eher oder als sehr bedeutend betrachten und weitere fünf
Befragte zumindest eine mittlere Bedeutung angeben. In Bezug auf die gesamte Forschungslandschaft liegt der Schwerpunkt der Einschätzungen bei einer mittleren Bedeutung. Dies lässt auf eine Spezialisierung der befragten Lehrstühle in Richtung Data Mining
schließen.
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
9
Bedeutung der Data Mining-Forschung
10
8
6
insgesamt
am Lehrstuhl
4
2
feh
len
d
M
itte
l
Eh
er
be
de
ute
nd
Se
hr
be
de
ute
nd
Eh
er
ge
rin
g
Se
hr
ge
rin
g
0
Bild 1: Bedeutung der Data Mining-Forschung
Neben der aktuellen Bedeutung sollten die Befragten auch die künftige Bedeutung des Data Mining in der Forschung (und der Lehre) einschätzen (siehe Tabelle 2). Nahezu einhellig sind die Befragten der Meinung, dass die Bedeutung leicht zunehmen wird. Als Gründe
für die leichte Zunahme wurden weiterhin steigende Datenmengen, Verbesserungen der
Methoden und die Orientierung des Forschungs- und Lehrangebots an der (steigenden)
Nachfrage aus der Unternehmenspraxis angegeben. Gegen ein starkes Wachstum wurde
angeführt, dass die Bedeutung bereits als hoch anzusehen sei und daher nicht mehr stark
wachsen könne. Entsprechend könne davon ausgegangen werden, dass im Bereich des Data Mining keine neuen Stellen an den Lehr- und Forschungseinrichtungen geschaffen werden, da das Hochschulangebot schon weitgehend ausreiche, um den Bedarf in der Lehre zu
decken.
Tabelle 2: Künftige Bedeutung des Data Mining in Forschung und Lehre
„[...] Die Bedeutung
des Data Mining an
den Lehr- und ForHäufigkeit
schungseinrichtungen
wird ...“
Prozent
Stark zurückgehen
0
0,0
Leicht abnehmen
2
9,1
Gleich bleiben
2
9,1
Leicht zunehmen
16
72,7
Stark wachsen
1
4,5
Fehlend
1
4,5
22
100,0
10
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
Um die Bedeutung des Data Mining für die eigene Forschungsarbeit durch zusätzliche Indikatoren zu erfassen, sollten die Befragten angeben, wie viele Diplomarbeiten bzw. Dissertationen im Bereich des Data Mining betreut wurden (Tabelle 3) und ob bzw. in welchem Ausmaß publiziert wird (Tabelle 4).
Tabelle 3: Anzahl Diplomarbeiten und Dissertationen in den letzten zwei Jahren
Maximum Mittelwert
N
Minimum
Anzahl Diplomarbeiten
20
0
20
Anzahl Dissertationen
20
0
7
Median
Modus
6
4
5
1,8
1
1
Im Schnitt ergeben sich pro Lehrstuhl in etwa drei Diplomarbeiten und eine Dissertation
pro Jahr (Anm.: Die Angaben bezogen sich auf einen Zeitraum von zwei Jahren). Auf
Grund der erheblichen Spannweite bei den Angaben, die sich vermutlich auf die unterschiedliche Auslegung des Begriffes Data Mining zurückführen lässt, bietet sich die Betrachtung des Medians und des Modus an. Diesen beiden, gegen Extremwerte deutlich unempfindlicheren Maßzahlen zufolge wurden an den befragten Lehrstühlen in einem Zeitraum von zwei Jahren im Bereich des Data Mining ca. vier bis fünf Diplomarbeiten und
eine Dissertation betreut. Dies ist aus Sicht der Autoren ein durchaus plausibles Bild.
Tabelle 4: Publikationsaktivitäten im Bereich des Data Mining
„Werden an Ihrem Lehrstuhl
Publikationen zu diesem Thema
[Data Mining] erstellt?“
Häufigkeit
Prozent
Gar nicht
1
4,5
Selten
6
27,3
Regelmäßig
7
31,8
Häufig
6
27,3
Durchgehend
1
4,5
Fehlend
1
4,5
22
100,0
Die Forschungsaktivitäten lassen sich zusätzlich an der Anzahl der Publikationen in diesem Bereich ablesen (siehe Tabelle 4). Bei der entsprechenden Frageformulierung wurde
bewusst nicht danach gefragt, auf welchen Zeitraum sich die Angaben beziehen, um Zuordnungsprobleme zu vermeiden. Trotz der dadurch verursachten Unschärfe lässt sich feststellen, dass der Großteil der befragten Lehrstühle regelmäßig oder häufig zu diesem Thema publiziert. Dieses Ergebnis deckt sich mit der Feststellung von Säuberlich, dass die
Veröffentlichungsaktivitäten im Bereich des Data Mining stark zunehmen bzw. zugenommen haben [Säub00, 51]. Somit verwundert es nicht, dass lediglich ein Lehrstuhl nicht zu
diesem Thema publiziert hat.
Um einen Eindruck zu erhalten, inwieweit im Rahmen der Forschungsarbeit SoftwareTools eingesetzt werden, sollten die Befragten entsprechende Angaben zum SoftwareEinsatz machen. Dabei stellte sich heraus, dass bei 20 Lehrstühlen ein oder mehrere Tools
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11
verwendet werden. Ein Lehrstuhl setzt keine Software ein, da keine adäquate Software für
die Textanalyse existiert. An einem weiteren Lehrstuhl wird keine aktive Forschung im
Bereich des Data Mining betrieben und somit keine Software für diesen Zweck eingesetzt.
Offensichtlich beschränken sich die befragten Lehrstühle nicht ausschließlich auf die Behandlung theoretischer Aspekte des Data Mining, sondern wenden mit Hilfe geeigneter
Tools Data Mining-Methoden an (siehe zum Softwareeinsatz und zu präferierten Methoden
Kapitel 3.2.3). Zum Einsatz kommen dabei neben Standardapplikationen (siehe Kapitel 3.2.3) auffällig oft auch Eigenentwicklungen, wobei diese vor allem im Bereich der
Informatik verbreitet sind. Dort setzen sieben von elf Lehrstühlen Eigenentwicklungen ein,
während es nur zwei von elf Lehrstühlen in den anderen Disziplinen sind. Auf Nachfrage
wurde dies damit begründet, dass vorhandene Software-Produkte entweder methodische
Defizite aufweisen oder nicht erschwinglich sind.
3.2.2
Data Mining in der Lehre
Ähnlich wie zu der Bedeutung des Data Mining in der (eigenen) Forschung sollten die Befragten einschätzen, welche Rolle das Data Mining in der Lehre einnimmt (siehe Tabelle 5). Dabei stellte sich heraus, dass weniger als ein Fünftel der Befragten die Bedeutung
als gering oder sehr gering und die Hälfte als eher oder sehr bedeutend beurteilt. Erwartungsgemäß hat das Data Mining für die befragten Lehrstühle eine tendenziell höhere Bedeutung.
Tabelle 5: Bedeutung des Data Mining in der Lehre
„Welchen Stellenwert räumen
Sie der Data Mining Lehre an
Ihrem Lehrstuhl ein?“
Häufigkeit
Prozent
Sehr gering
1
4,5
Eher gering
3
13,6
Mittel
7
31,8
Eher bedeutend
8
36,4
Sehr bedeutend
3
13,6
22
100,0
Um die Bedeutung des Data Mining in der Lehre mit Hilfe zusätzlicher Fragestellungen
ermessen zu können, wurden entsprechende (offene) Fragen zum zeitlichen Umfang Data
Mining-bezogener Lehrveranstaltungen und zur Lehrerfahrung (Anzahl der Jahre seit
erstmaligem Angebot einer einschlägigen Lehrveranstaltung) gestellt (Tabelle 6). Dabei
stellte sich heraus, dass an den Lehrstühlen im Mittel vor 5,09 Jahren die erste Lehrveranstaltung mit Bezug zum Data Mining angeboten wurde.
Bezüglich der Summe der Semesterwochenstunden, die die Lehrstühle im Bereich des Data Mining anbieten, ergibt sich ein Mittelwert von 5,00 bzw. ein Median von 4,00 Stunden
(Tabelle 6). Auf Grund der Verzerrung des Mittelwerts durch Extremwerte wird für die
vorliegenden Daten der Median präferiert. Der Wert von 4 Semesterwochenstunden korrespondiert mit den Angaben zum Lehrveranstaltungsangebot. Wie Bild 2 entnommen
12
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
werden kann, handelt es sich bei den Lehrveranstaltungen in erster Linie um Vorlesungen
zum Data Mining mit dazugehöriger Übung. In wenigen Fällen beschränkt sich das Angebot auf Vorlesungen ohne Übung (inkl. Schwerpunktübungen mit Vorlesungscharakter)
bzw. in einem Fall um eine Übung ohne Vorlesung. Einige Lehrstühle bieten zusätzlich
oder alternativ Veranstaltungen zur explorativen Datenanalyse und zur multivariaten Statistik an, die jedoch einen Bezug zum Data Mining aufweisen. Unter Sonstiges wurden in
erster Linie Seminarveranstaltungen zum Data Mining zusammengefasst. Derartige Veranstaltungen boten 9 der 22 Lehrstühle an.
Tabelle 6: Lehrerfahrungen und Lehrumfang
Anz. gültige
Minimum Maximum Mittelwert
Werte
Lehrerfahrung in Jahren
22
1
12
5,09
Semesterwochenstunden
22
1
18
5,00
Median
Modus
5,00
4,00
5
4
22
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
nur VL
nur Übung
VL+Übung
Veranstaltung
mit Data
Mining-Bezug
Sonstiges
Bild 2: Lehrveranstaltungstypen im Bereich Data Mining
Die Lehrveranstaltungen werden überwiegend entweder jedes (11 Lehrstühle) oder zumindest jedes zweite Semester (9 Lehrstühle) angeboten (Fragestellung „In welchem Semesterrhythmus werden diese Veranstaltungen angeboten?“).
Tabelle 7: Adressatenkreise von Lehrveranstaltungen zum Data Mining
„Sind diese Veranstaltungen
an Ihrem Lehrstuhl für alle
Studenten Ihrer Fakultät belegbar oder handelt es sich um
Spezialveranstaltungen?“
Häufigkeit
Prozent
Schwerpunktintern
3
13,6
Fakultätsintern
6
27,3
Fakultätsübergreifend
13
59,1
22
100,0
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
13
Nur selten werden die Data Mining-Veranstaltungen als Spezialveranstaltungen einem
begrenzten Kreis von Studierenden zugänglich gemacht. Mehr als vier Fünftel der befragten Lehrstühle bieten die Lehrveranstaltungen entweder innerhalb der eigenen Fakultät
oder sogar fakultätsübergreifend an. Dies weist darauf hin, dass das Data Mining als für
einen breiten Hörerkreis relevant betrachtet wird.
Ähnlich wie im Bereich der Forschung sollten die Befragten angeben, welche Data Mining-Methoden und welche Software-Tools im Rahmen der Lehre behandelt bzw. eingesetzt werden. Die Ergebnisse werden ausführlich in Kapitel 3.2.3 behandelt. Hervorzuheben ist, dass von den 22 befragten Lehrstühlen insgesamt 90 Methoden genannt wurden
(Mehrfachnennungen möglich). Dies entspricht vier bis fünf unterrichteten Methoden je
Lehrstuhl. Typische Methoden eines BWL-Lehrstuhls sind beispielsweise die Assoziationsanalyse, Entscheidungsbäume, die Clusteranalyse und neuronale Netze.
Bezüglich der eingesetzten Software-Produkte konnte festgestellt werden, dass in der Lehre die Rolle kommerzieller Produkte deutlich größer ist als in der Forschung (siehe zu den
weiteren Ergebnissen Kapitel 3.2.3).
Der Einsatz von Software-Produkten in der Lehre setzt die Verwendung geeigneter Beispiele bzw. Datensätze voraus. Daher sollten die Befragten angeben, welcher Art die für
Lehrzwecke verwendeten Daten sind (siehe Tabelle 8). Während zwei Lehrstühle keinerlei
Beispiele benutzen, da keine Software eingesetzt wird, kommen bei 20 Lehrstühlen mehr
oder weniger große Datensätze bzw. Zahlenbeispiele zum Einsatz. Bei mehr als der Hälfte
der Lehrstühle werden Datensätze mit mehreren Tausend Beobachtungen bearbeitet. Sechs
Lehrstühle setzen Datensätze mit immerhin bis zu tausend Beobachtungen ein und zwei
Lehrstühle beschränken sich auf die Verwendung von Zahlenbeispielen. Als Gründe für
die Verwendung von Zahlenbeispielen bzw. die Beschränkung auf kleine Datensätze wurden in vier Fällen zeitliche Restriktionen und in zwei Fällen ein erwarteter geringer Nutzen
angeführt. In zwei Fällen befand sich die Verwendung von konkreten, größeren Datensätzen in der Planung.
Tabelle 8: Verwendung von Datensätzen in der Lehre
„In welchem Umfang wird bei
Ihnen eine Bearbeitung konkreter Datensätze im Unterricht durchgeführt?“
Häufigkeit
Prozent
Keine Beispiele
2
9,1
Zahlenbeispiele
2
9,1
Kleine Datensätze
6
27,3
Große Datensätze
12
54,5
22
100,0
14
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
3.2.3
Kombinierte Betrachtungen
Im Folgenden wird genauer auf den Einsatz von Methoden und Software-Produkten eingegangen, wobei eine kombinierte Betrachtung von Forschung und Lehre erfolgt.
Bei den Methoden gibt es sowohl in der Forschung als auch in der Lehre eindeutige Favoriten (Bild 3). Offensichtlich kommt Clusteranalyseverfahren, Ansätzen der Assoziationsanalyse, Entscheidungsbäumen und Neuronalen Netzen eine zentrale Bedeutung zu. Interessanterweise hat die Diskriminanzanalyse bei acht Lehrstühlen einen festen Platz in der
Lehre, spielt aber keine Rolle im Rahmen der Forschung.
In Bezug auf die Rolle der Data Mining-Methoden in der Forschung wurde bei der Befragung nicht hinterfragt, welchen Anteil dabei die (Weiter-)Entwicklung von Methoden und
welchen Anteil die Anwendung bzw. der Vergleich von Methoden ausmacht. Für weitere
Untersuchungen ergibt sich daraus beispielsweise die Frage, bei welchen Methoden große
(Weiter-)Entwicklungspotenziale gesehen werden.
22
20
18
16
14
12
Forschung
10
Lehre
8
6
4
2
So
ns
tig
es
Cl
us
ter
As
an
so
aly
zia
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tio
En
ns
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lys
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Ne
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Vi
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su
od
ali
en
sie
ru
ng
sm
eth
.
0
Bild 3: Data Mining-Methoden in Forschung und Lehre
Wie Bild 4 entnommen werden kann, ergibt sich bezüglich des Software-Einsatzes im Gegensatz zum Methodeneinsatz ein etwas ausgeglicheneres Bild. Während in der Forschung
auffällig häufig eigene Software-Entwicklungen zum Einsatz kommen, dominieren in Lehre und Forschung der SAS Enterprise Miner, der IBM Intelligent Miner, S-PLUS und
SPSS Clementine. Bemerkenswert ist zudem der relativ häufige Einsatz der Open SourceSoftware WEKA für Forschungszwecke.
15
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
10
8
6
Forschung
Lehre
4
2
W
Eig
ek
a
en
eS
oft
wa
re
ke
ine
So
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Plu
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En
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ell
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M
ine
r
Ca
rt
0
Bild 4: Software-Einsatz in Forschung und Lehre
Vier Lehrstühle setzen in der Lehre keine Software ein. Als Gründe gaben zwei Lehrstühle
in einer zusätzlichen offenen Frage an, dass der Einsatz geplant sei. Ein Lehrstuhl hält die
Nutzung für zu zeitaufwändig, und ein weiterer gab als Gründe hohen Zeitaufwand und
hohe Kosten an. Ein Lehrstuhl nutzt keine Software in der Forschung und gab als Grund
an, dass es keine passende Software für spezielle Textanwendungen gäbe.
Dass die meisten Lehrstühle im Rahmen der Lehre Software-Produkte einsetzen, deutet auf
eine überwiegend anwendungsorientierte Ausbildung hin. Dies bestätigen auch die Angaben zu der Frage, ob im Rahmen der Lehre größere Datensätze bearbeitet werden (siehe
Kapitel 3.2.2).
Aus der Vielzahl der existierenden Methoden im Data Mining bzw. in der Datenanalyse
wird in Zukunft einigen eine zunehmende oder abnehmende Rolle zukommen. Auf die
entsprechende Frage, welche Methoden in Zukunft an Bedeutung gewinnen oder verlieren
werden, wurde allen voran Neuronalen Netzen (fünf Mal), außerdem der Assoziationsanalyse und den Entscheidungsbäumen (je drei Mal) sowie Visualisierungsmethoden (zwei
mal) eine steigende Bedeutung bescheinigt. Als Gründe wurden unter anderem Veränderungen hinsichtlich Datenqualität und Rechnerleistung sowie Neu- und Weiterentwicklungen von Methoden genannt. Eine abnehmende Bedeutung wurde lediglich bei der Diskriminanzanalyse gesehen. Begründet wurde dies unter anderem damit, dass die „klassische“
Diskriminanzanalyse durch neuere und bezüglich der Anwendung und Interpretation einfachere Verfahren ersetzt werden wird.
Im Rahmen einer offenen Frage wurden die Befragungsteilnehmer gebeten, interessante
bzw. künftige Anwendungsgebiete des Data Mining zu nennen. Eine Übersicht über die
Antworten enthält Tabelle 9. Neben den auch in der Literatur häufig genannten Anwendungen fiel bei den Antworten auf, dass mehrfach die Auswertung von Bilddaten genannt
wurde.
16
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
Tabelle 9: Anwendungsgebiete des Data Mining
Fachrichtung
Anwendungsgebiet
Astronomie
Satellitenaufnahmen
Biologie
Biotechnologie, Proteinanalyse, Genomanalyse/DNA
Wirtschaftswissenschaften
Scannerdatenanalyse, Frühwarnsysteme, Prognostik, Marketinganalysen, Kundenbewertung, Qualitätssicherung, Finanzdatenanalyse,
E-Commerce
Medizin
Diagnostik, Auswertung medizinischer Bilder
Chemie
Analyse chemischer Reaktionsdaten
Informatik
Softwareentwicklung, Bild-/Personenerkennung, Webdatenanalyse
Übergreifende
Anwendungen
Dokumentenrecherche, Auswertung von
Experimenten,
Visualisierung
3.3 Data Mining in der Unternehmenspraxis
Zur Beantwortung der eingangs gestellten Frage zur Rolle des Data Mining in der Unternehmenspraxis sollten die Auskunftspersonen Angaben zu eigenen Praxiserfahrungen machen, die Praxisrelevanz des Data Mining beurteilen und zu einigen Aussagen Stellung
nehmen.
3.3.1
Praxisorientierung der Befragten
Zunächst wurden die Interviewteilnehmer gefragt, ob und wie häufig sie mit Unternehmen
zusammenarbeiten (Tabelle 10). Da zu vermuten war, dass die Personen die Frage nach der
konkreten Anzahl durchgeführter Projekte nur recht ungenau oder überhaupt nicht beantworten, wurde eine unscharfe Formulierung gewählt. Auch wenn dadurch die genaue Anzahl durchgeführter Praxisprojekte offen bleibt, wird deutlich, dass die befragten Personen
nahezu durchweg über Praxiserfahrungen verfügen. Daher kann davon ausgegangen werden, dass die Wissenschaftler in der Lage sind, die Rolle des Data Mining in der Unternehmenspraxis zu beurteilen.
Tabelle 10: Projekte in Zusammenarbeit mit der Praxis
Bearbeiten Sie Projekte in Zusammenarbeit mit der Praxis?
Anzahl
sehr selten
3
gelegentlich
5
regelmäßig
10
häufig
2
ständig
1
keine Angabe
1
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
3.3.2
17
Bedeutung des Data Mining in der Unternehmenspraxis
Die Befragten bescheinigen dem Data Mining überwiegend eine mittlere Bedeutung in der
Unternehmenspraxis (Tabelle 11). Mögliche Ursachen für diese Einschätzung sind die
mangelnde Verfügbarkeit geeigneter, strukturierter Daten, die falsche Einschätzung der
Anforderungen und Potenziale des Data Mining und Enttäuschungen über erzielte Resultate (siehe dazu auch die Begründungen zur Einschätzung der künftigen Bedeutung des Data
Mining in Kapitel 4). Zudem ist davon auszugehen, dass das Data Mining nur für spezielle
Aufgabenstellungen und -bereiche der Unternehmenspraxis besonders geeignet ist. Auch
dies dürfte ein Grund für die geschätzte mittlere Bedeutung in der Unternehmenspraxis
sein. Die vorliegende Befragung beantwortet jedoch nicht abschließend, für welche Praxisanwendungen das Data Mining als besonders bedeutend angesehen wird. Diesbezüglich
müsste eine gezielte Befragung durchgeführt werden bzw. kann auf die eingangs erwähnten Untersuchungen von [Hilb02; HiMW02a-c; Küpp99] zurückgegriffen werden.
Tabelle 11: Rolle des Data Mining in der Praxis
Die Rolle des Data
Mining in der Praxis
ist...
Anzahl
kaum wahrnehmbar
0
eher untergeordnet
4
mittel
14
bedeutend
4
sehr bedeutend
0
10
8
ist nur eine Modeerscheinung
6
es wird mehr versprochen als
gehalten werden kann
4
kann mehr als Praktiker
denken
2
0
Absolut
nicht
Eigentlicht Teils, teils
nicht
Im
Absolut ja
Großen
und
Ganzen ja
Bild 5: Aussagen zur Rolle des Data Mining in der Unternehmenspraxis
Zusätzlich sollten die Auskunftspersonen angeben, inwieweit sie ausgewählten Aussagen
zur Praxistauglichkeit des Data Mining zustimmen (Bild 5). Auffällig ist, dass immerhin
18
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
acht Personen sowohl der Aussage, dass beim Data Mining mehr versprochen wird als
gehalten werden kann, als auch der Aussage, dass Data Mining mehr kann als Praktiker
denken, zustimmen (gekennzeichneter Bereich in Tabelle 12). Die Zustimmung zu beiden
Aussagen stellt jedoch keinen Widerspruch dar, sondern legt eher die Vermutung nahe,
dass zumindest aus Sicht dieser Personen bislang über das Data Mining ein falsches Bild
vermittelt wurde. Diese Vermutung wird dadurch relativiert, dass sich die Wissenschaftler
überwiegend nicht der Aussage anschlossen, dass es sich mit dem Data Mining um eine
Modeerscheinung handelt (Bild 5). Dies deckt sich mit der überwiegend getroffenen Einschätzung, dass die Bedeutung des Data Mining entweder zunehmen oder zumindest gleich
bleiben wird (Bild 6).
Tabelle 12: Ausgewählte Aussagen zur Rolle des Data Mining in der Unternehmenspraxis
Data Mining kann mehr als die meisten Praktiker denken.
Absolut Eigentlich Teils, teils Im Großen Absolut ja
nicht
nicht
und Ganzen ja
Es wird oft
Absolut nicht
mehr versprochen als Eigentlich nicht
gehalten
werden kann. Teils, teils
1
1
Im Großen und
Ganzen ja
2
Absolut ja
2
Gesamt
0
4
2
2
2
6
2
3
2
9
1
2
5
6
7
22
5
10
8
6
4
2
0
Leicht abnehmen
Gleich bleiben
1
1
Die Bedeutung des Data Mining in der Praxis wird ...
Stark
zurückgehen
Gesamt
Leicht zunehmen Stark wachsen
Bild 6: Künftige Bedeutung des Data Mining in der Unternehmenspraxis
19
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
3.4 Nutzen und Bedeutung des Web Mining und des Text Mining
Sowohl in der Forschung als auch in der Unternehmenspraxis wird gegenwärtig der Nutzen
des Web Mining und des Text Mining untersucht und diskutiert. Daher wurden die Wissenschaftler zu ihrer Meinung zur aktuellen und zur künftigen Bedeutung dieser Spezialisierungen bzw. Erweiterungen des Data Mining befragt.
Auffällig ist, dass sieben Personen die Frage, ob sie sich bereits einmal mit dem Text Mining beschäftigt haben, verneinten (siehe Bild 7). Mit dem Web Mining haben sich dagegen zwei Personen noch nicht beschäftigt.
Bei der Beurteilung des Nutzens des Web Mining fällt auf, dass immerhin acht Personen
dem Web Mining eindeutig einen Nutzen bescheinigen, weitere sechs Personen sehen nur
teilweise einen Nutzen. Demgegenüber schätzen sechs Personen den Nutzen als gering bis
sehr gering ein. Bei der Beurteilung des Text Mining scheint – unabhängig von der großen
Anzahl an Personen, die kein Urteil abgeben konnten – Unsicherheit zu herrschen, da zwar
sieben Personen teilweise einen Nutzen darin sehen, sich aber jeweils vier Personen für
einen eher geringen Nutzen bzw. für einen eher positiven Nutzen aussprechen (Bild 7).
10
8
6
Web Mining
Text Mining
4
2
0
Sehr geringer Eher geringer Teilweise von Durchaus
Nutzen
Nutzen
Nutzen
von Nutzen
Von großem
Nutzen
noch nicht
damit
beschäftigt
Bild 7: Nutzen des Web Mining und des Text Mining
In Bezug auf die Bewertung der künftigen Bedeutung des Web Mining und des Text Mining ist festzustellen, dass immerhin elf Befragte einen Nutzenzuwachs für das Web Mining sehen, während sieben Personen eine gleich bleibende Bedeutung erwarten (Bild 8).
Beim Text Mining sprechen sich ebenfalls die meisten Befragten für eine zunehmende
bzw. gleich bleibende Bedeutung aus.
Vermutlich ist aus Sicht der Befragten die Forschung und Entwicklung beim Web Mining
im Gegensatz zum Text Mining weiter fortgeschritten, sodass sich die Mehrheit eine Meinung zur aktuellen und künftigen Bedeutung des Web Mining gebildet hat, während ein
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
20
großer Teil noch keine Meinung zum Text Mining äußern konnte. Nach Einschätzung der
Befragten wird die Bedeutung des Web Mining und des Text Mining in Zukunft deutlich
bzw. leicht zunehmen. Dies legt die Vermutung nahe, dass die Befragten zurzeit noch nicht
endgültig vom Nutzen des Web Mining und des Text Mining überzeugt sind, aber von der
Weiterentwicklung der Methoden und von erfolgreichen Anwendungen ausgehen, sodass
der Nutzen bzw. die Bedeutung wachsen wird.
10
8
Bedeutung
des Web
Mining wird ...
6
4
Bedeutung
des Text
Mining wird ...
2
feh
len
d
St
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zu
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kg
eh
en
Le
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Gl
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ht
ch
da
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m
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ch
äft
igt
0
Bild 8: Künftige Bedeutung des Web Mining und des Text Mining
4 Fazit und Ausblick
Die vorgestellten Ergebnisse zeigen, dass sich das Data Mining in Forschung und Lehre
sowie in der Unternehmenspraxis etabliert (hat). In Anbetracht zahlreicher Forschungsprojekte, Publikationen und Softwaretools, die in den 90er Jahren im Bereich des Data Mining
zu verzeichnen waren, entstand zunächst der Eindruck einer „Anfangseuphorie“. Einschlägigen Publikationen (z. B. [BeLi00]) zufolge eröffneten sich völlig neue Möglichkeiten,
um beispielsweise aus Kunden- und Zugriffsdaten im Web Einsichten in Verhaltensweisen
und Wirkungszusammenhänge zu erhalten. Allerdings lassen sich auch mit Hilfe von Data
Mining-Ansätzen nicht ohne Weiteres automatisch vollkommen neue Erkenntnisse gewinnen [Deck03, 76ff.], sodass sich mittlerweile eine Zurückhaltung bei den Versprechungen
und Erwartungen beobachten lässt. Dies bestätigen die vorliegenden Befragungsergebnisse, insbesondere die Einschätzungen zum Web Mining und zum Text Mining. Auch die
Aussagen der befragten Lehrstühle in Bezug auf die künftige Bedeutung des Data Mining
insgesamt und in Bezug auf Forschung und Lehre sind eher zurückhaltend (siehe Bild 9).
In einer offenen Frage wurden zusätzlich die Gründe für die jeweiligen Urteile abgefragt,
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
21
die Tabelle 13 entnommen werden können. Bemerkenswert ist, dass trotz der Vielfalt der
Argumente nahezu einhellig die Meinung herrscht, dass die Bedeutung des Data Mining
tendenziell zunehmen oder zumindest gleich bleiben wird.
22
20
18
16
14
insgesamt
12
10
in Forschung und
Lehre
8
6
4
2
Bild 9: Künftige Bedeutung des Data Mining
feh
len
d
St
ark
zu
rüc
kg
eh
en
Le
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ta
bn
eh
m
en
G
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ch
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eh
m
en
St
ark
wa
ch
se
n
0
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
22
Tabelle 13: Begründungen für die Einschätzung der künftigen Bedeutung des Data Mining
Die Bedeutung
des Data Mining Begründung
insgesamt wird ...
stark zurückgehen Es fehlt ein gemeinsames Verständnis, was Data Mining eigentlich ist, deshalb bleibt Data
Mining ein typischer Hype-Begriff.
gleich bleiben
Wer es einsetzt, wird die Grenzen erkennen, wer noch nicht, wird sich viel versprechen. Die
Wirkung hält sich die Waage.
gleich bleiben
Data Mining kehrt wieder zurück zur Statistik.
gleich bleiben
Die Euphorie sinkt, Arbeit an Etablierung in Softwaretools und Realisierung.
gleich bleiben
Nichts wirklich neues, Verfahren sind mathematisch lange bekannt.
leicht zunehmen
Hängt von der Anwendungsentwicklung ab, im Kontext wichtig.
leicht zunehmen
Datenmengen steigen.
leicht zunehmen
Versprechungen können durch verfügbare Produkte nicht gehalten werden, automatische
Analyse nicht machbar, mehr Handarbeit, als die meisten Anwender glauben.
leicht zunehmen
noch kein Flächendeckender Einsatz, Daten nicht in guter Form, mit zunehmender Eignung
steigt Bedeutung sprunghaft an.
leicht zunehmen
Menge der erfassten Daten steigt immer weiter an.
leicht zunehmen
Expertenwissen nötig, Datenmengen, -wissen steigt.
leicht zunehmen
Datenmengen steigen, Handhabung der Software wird besser.
leicht zunehmen
Datenverarbeitungsentwicklung, leistungsfähige Algorithmen, gute Interpretierbarkeit.
leicht zunehmen
Bedeutung kommt in Wellen, Konkretisierung in Spezialgebieten, Verfahrensforschung.
leicht zunehmen
Optimierungszwang für Unternehmen aus der Kostensituation.
stark wachsen
In vielen Anwendungsgebieten, insbesondere in der Wirtschaft, hat man das Potenzial noch
nicht erkannt.
stark wachsen
Entwicklung des Internets (Suchmaschinen), der Fernerkundung (z. B. Kontrollen durch
Satelliten), Automatisierung in der Medizin, Prognosen in der Wirtschaft.
stark wachsen
Datenmengen steigen, daher Bedarf nach effizienten Analyseinstrumenten größer.
stark wachsen
Bessere Definition sorgt für Gesamtansicht, bessere Datenerfassung, Ausbau der Thematik.
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
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Küsters, U.; Meyer, M.; Wilde, K.D. (Hrsg.): Handbuch Data Mining im Marketing.
Wiesbaden 2001, S. 95-130.
[MeBe00] Meier, M.; Beckh, M.: Text Mining. In: Wirtschaftsinformatik 42 (2000) 2,
S. 165-167.
[MeGr97] Meta Group: Data Mining: Trends, Technology, and Implementation Imperatives. Meta Group Study 1997, http://www.hpcwire.com/dsstar/97/1104/100028.html,
Abruf am: 24.07.2003.
[PHMZ00] Pei, J.; Han, J.; Mortazavi-Asl, B.; Zhu, H.: Mining Access Patterns Efficiently
from Web Logs. In: Proc. Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data
Mining 2000.
[PoSi01] Poddig, T.; Sidorovitch, I.: Künstliche Neuronale Netze: Überblick,
Einsatzmöglichkeiten und Anwendungsprobleme. In: Hippner, H.; Küsters, U.; Meyer,
M.; Wilde, K. D. (Hrsg.): Handbuch Data Mining im Marketing. Wiesbaden 2001,
S. 363-402.
[Säub00] Säuberlich, F.: KDD und Data Mining als Hilfsmittel zur Entscheidungsunterstützung. Frankfurt u. a. 2000.
[SäHu03] Säuberlich, F.; Huber, K.-P.: A Framework for Web Usage Mining Anonymous
Logfile Data. In: Schwaiger, M.; Opitz, O. (eds.): Exploratory Data Analysis in Empirical Research. Berlin et al. 2003, S. 309-318.
[SrAg96] Srikant, R.; Agrawal, R.: Mining Sequential Patterns: Generalizations and
Performance Improvements. In: Proc. of the Fifth Internationall Conference on
Extending Database Technology (EDBT), Avignon, France 1996.
[StHa02] Stahlknecht, P.; Hasenkamp, U.: Einführung in die Wirtschaftsinformatik. Berlin 2000.
[VoGu01] Voß, S.; Gutenschwager, K.: Informationsmanagement. Berlin et al. 2001.
[WiFr00] Witten, I. H.; Frank, E.: Data Mining – Practical Machine Learning Tools and
Techniques with Java Implementations. San Francisco 2000.
[Zaki01] Zaki, M. J.: SPADE: An Efficient Algorithm for Mining Frequent Sequences. In:
Machine Learning, 42 (2001) 1/2, S. 31-60.
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
Anhang I: Adressen der Softwareanbieter
(letzer Abruf am 26.08.2003)
-
IBM Intelligent Miner
http://www-5.ibm.com/de/entwicklung/produkte/im4d.html
-
SAS Enterprise Miner
http://www.sas.com/technologies/analytics/datamining/miner/
-
SPSS
http://www.spss.com/de/module/base.htm
-
SPSS Clementine
http://www.spss.com/de/module/clement.htm
-
SPSS Answer Tree
http://www.spss.com/de/module/answer.htm
-
S-Plus
http://www.s-plus.com/products/splus/default.asp
-
S-Plus Insightful Miner
http://www.s-plus.com/products/iminer/default.asp
-
Prudsys Discoverer
http://www.prudsys.de/Produkte/Softwarepakete/Discoverer/
-
WEKA
http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/
26
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
27
Anhang II: Ankündigungsschreiben bzw. -E-Mail
Sehr geehrte/-r /Frau/Herr Professor ..................,
ich schreibe zurzeit an meiner Diplomarbeit zum Thema „Data Mining in Forschung und Lehre
im deutschsprachigen Raum1“ am Lehrstuhl für empirische Forschung und quantitative Unternehmensplanung (Professor Manfred Schwaiger) an der LMU München unter der Betreuung
von Dr. Matthias Meyer. In diesem Zusammenhang möchte ich mit ausgewiesenen Experten
dieses Themengebietes ein Telefoninterview durchführen. Mit Hilfe dieser Studie sollen Aussagen zur zukünftigen Bedeutung des Data Mining gewonnen werden.
Hierbei bitte ich Sie um Ihre Unterstützung bei der Durchführung dieses Projektes. Die Fragen,
die gestellt werden sollen, beziehen sich zum einen auf die Gestaltung der Lehre, zum anderen
auf die gegenwärtige Forschung, sowie auf Ihre ganz persönliche Meinung nach der zukünftigen Entwicklung des Data Mining. Selbstverständlich wird Ihre Anonymität gewahrt. Das Telefoninterview wird ca. 20 Minuten in Anspruch nehmen.
Für Ihre Unterstützung wäre ich sehr dankbar. Ich werde versuchen, Sie in den nächsten Tagen
telefonisch zu erreichen. Sollten Sie selbst verhindert sein oder aus anderen Gründen an der Befragung nicht teilnehmen können, wäre ich Ihnen dankbar, wenn Sie mir einen geeigneten Ansprechpartner nennen könnten. Terminwünsche oder inhaltliche Fragen nehme ich jederzeit
gerne entgegen ([email protected]). Bei Interesse lasse ich Ihnen die Ergebnisse der Studie
gerne zukommen.
Mit freundlichen Grüßen
Max Lüling
1
Anmerkung: Das Thema wurde im Laufe der Arbeit in „Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland“ geändert.
28
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
Anhang III: Interviewleitfaden
Teil 1: Lehre
Zunächst möchte ich Ihnen einige Fragen zur Lehre im Bereich Data Mining an Ihrem
Lehrstuhl stellen.
1. Wurde an Ihrem Lehrstuhl in jüngerer Vergangenheit wenigstens eine Lehrveranstaltung mit Data Mining bezogenem Inhalt angeboten?
ja
nein
Falls ja => 2., falls nein => Ende Teil 1, weiter mit Teil 2A
2. Wann wurde an Ihrem Lehrstuhl die erste Data Mining bezogene Lehrveranstaltung angeboten?
.................................................................................................................................
3. Welcher Art sind die Data Mining bezogenen Veranstaltungen Ihres Lehrstuhls?
Data Mining-Vorlesung
Data Mining verwandte Vorlesung
Übungsveranstaltung
sonstige, nämlich ..........................................
4. Welche Methoden behandeln Sie in der Lehre schwerpunktmäßig?
Entscheidungsbäume
Assoziationsanalyse
Regression
Clusteranalyse
neuronale Netze
Diskriminanzanalyse
Regelbasierte Verfahren
................................
...................................
5. Welchen Stellenwert räumen Sie der Data Mining-Lehre an Ihrem Lehrstuhl
ein?
sehr gering
eher gering
mittel
eher bedeutend
sehr bedeutend
6. Wie viele Semesterwochenstunden umfassen alle Data Mining bezogenen Veranstaltungen Ihres Lehrstuhls zusammen?
.................................................................................................................................
7. In welchem Semesterrhythmus werden diese Veranstaltungen angeboten?
jedes Semester
alle zwei Semester
alle drei Semester
sonstiges, nämlich ...........................................................................................
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Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
8. Sind diese Veranstaltungen an Ihrem Lehrstuhl für alle Studenten Ihrer Fakultät belegbar oder handelt es sich um Spezialveranstaltungen?
für Studenten aller Fakultäten
nur für Fakultätsangehörige
nur für Fakultätsangehörige innerhalb eines bestimmten Schwerpunktes
............................................
9. Wird bei Ihnen im Unterricht mit Software gearbeitet?
ja
nein
Falls ja => 10., falls nein => 11.
10. Welche Software verwenden Sie in der Lehre?
Clementine (SPSS)
Enterprise Miner (SAS)
Darwin (Th.Mach.)
Intelligent Miner (IBM)
S Plus
Cart
Insightful Miner
Dicoverer (PrudSys)
................................
Weiter mit 12.
11. Warum verwenden Sie keine Software im Unterricht?
zu geringer Leistungsumfang
zu hohe Kosten
zu zeitaufwendig
sonstiges, nämlich ............................................................................................
12. In welchem Umfang wird bei Ihnen eine Bearbeitung konkreter Datensätze im
Unterricht durchgeführt?
gar nicht
Zahlenbeispiele zum Verständnis
kleinere Datensätze als Beispiel
Datensätze mehrerer Tausend Daten zur Bearbeitung
Falls Letzteres => Ende Teil 1 und weiter mit Teil 2A, sonst => 13.
13. Warum führen Sie keine Bearbeitung größerer Datensätze im Unterricht
durch?
.................................................................................................................................
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
30
Teil 2: Forschung
Im zweiten Teil will ich Ihnen einige Fragen in Bezug auf die Forschung im Bereich Data
Mining, im besonderen an Ihrem Lehrstuhl, sowie über Ihre ganz persönliche Meinung
über eine mögliche zukünftige Rolle des Data Mining stellen.
A: Aktuell
Zuerst werde ich Sie über die momentane Rolle der Arbeit im Forschungsgebiet Data Mining, insbesondere an Ihrem Lehrstuhl, fragen.
1. Beschäftigt sich Ihr Lehrstuhl auch über die Lehre hinaus mit dem Themenkomplex Data Mining?
ja
nein
Falls ja => 2., falls nein => Ende Teil 2A, weiter mit 2B
2. Wurden zu diesem Thema in den letzten zwei Jahren Diplomarbeiten oder sogar Dissertationen an Ihrem Lehrstuhl durchgeführt?
ja
nein
Falls ja => 3., falls nein => 4.
3. Wie viele Diplomarbeiten und wie viele Dissertationen wurden in den letzten
zwei Jahren an Ihrem Lehrstuhl durchgeführt?
.... Diplomarbeiten
.... Dissertationen
4. Werden an Ihrem Lehrstuhl Publikationen zu diesem Thema erstellt?
Gar nicht
selten
regelmäßig
häufig
durchgehend
5. Wie beurteilen Sie die Bedeutung der Data Mining-Forschung an Ihrem Lehrstuhl?
sehr gering
eher gering
mittel
eher bedeutend
sehr bedeutend
6. Wie beurteilen Sie die Bedeutung der Data Mining-Forschung in der gesamten
Forschungslandschaft?
sehr gering
eher gering
mittel
eher bedeutend
sehr bedeutend
7. Verwenden Sie Software in Ihrer Forschungsarbeit im Data Mining?
ja
nein
Falls ja => 8., falls nein => 9.
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Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
8. Welche Software verwenden Sie?
Clementine (SPSS)
Enterprise Miner (SAS)
Intelligent Miner (IBM)
S Plus
Insightful Miner
Weiter mit 10.
Dicoverer (PrudSys)
Darwin
Cart
................................
9. Warum verwenden Sie keine Software in der Data Mining-Forschung?
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
10. Welchen Methoden des Data Mining sprechen Sie eine besonders wichtige Rolle in der Forschung Ihres Lehrstuhl zu?
Entscheidungsbäume
Assoziationsanalyse
Regression
Clusteranalyse
neuronale Netze
Diskriminanzanalyse
Regelbasierte Verfahren
.................................
.................................
11. Welche Anwendungsbereiche spielen Ihrer Meinung nach in der Forschung
eine besonders wichtige Rolle?
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
12. Bearbeiten Sie Projekte in Zusammenarbeit mit der Praxis?
sehr selten
gelegentlich
regelmäßig
häufig
ständig
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
32
Teil 2: Forschung
B: Zukünftig
Dann würde ich gerne Ihre ganz persönliche Meinung über eine mögliche zukünftige Rolle
des Data Mining erfragen.
1. Einerseits wird dem Data Mining in der Literatur vielfach ein Bedeutungszuwachs für die Zukunft prognostiziert, andererseits wird gesagt, Data Mining
wäre in seinen Möglichkeiten schon jetzt überschätzt.
Wie ist Ihre Meinung dazu?
Die Bedeutung des Data Mining wird insgesamt...
stark zurückgehen
leicht abnehmen
leicht zunehmen
stark wachsen
in etwa gleich bleiben
2. Aus welchem Grund sind Sie dieser Auffassung?
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
3. Zwar wird bereits an vielen Universitäten im Themenkomplex Data Mining
gelehrt und geforscht, dennoch stellen diese zahlenmäßig bei weitem den geringeren Teil aller Universitäten.
Was denken Sie über die zukünftige Entwicklung der Bedeutung des Data Mining an den Lehr- und Forschungseinrichtungen?
Die Bedeutung des Data Mining an den Lehr und Forschungseinrichtungen wird...
stark zurückgehen
leicht abnehmen
leicht zunehmen
stark wachsen
in etwa gleich bleiben
4. Aus welchem Grund sind Sie dieser Auffassung?
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
33
5. Können Sie sich Methoden des Data Mining vorstellen, denen in Zukunft eine
bedeutend größere oder geringere Aufmerksamkeit zukommen wird?
ja
nein
Falls ja => 6., falls nein => 7.
6. Welche Methoden werden Ihrer Meinung nach in Zukunft an Bedeutung gewinnen oder verlieren und aus welchem Grund?
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
7. Können Sie sich Anwendungsbereiche (beispielsweise Medizin, Biologie, Wirtschaftswissenschaften, Astronomie) vorstellen, in denen Data Mining in Zukunft eine bedeutend größere Rolle zukommt?
ja
nein
Falls ja => 8., falls nein => Ende Teil 2 und weiter mit Teil 3
8. Welche Anwendungsbereiche könnten Sie sich vorstellen und aus welchem
Grund?
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
9. Denken Sie dabei an bestimmte Fachgebiete (beispielsweise Marketing als
Fachgebiet innerhalb der Wirtschaftswissenschaften, oder Pharmazie als
Fachgebiet innerhalb der Medizin)?
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
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Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
Teil 3: Data Mining in der Praxis, Web Mining und Text Mining
Im dritten und letzten Teil möchte ich Ihre Meinung über Web Mining und Text Mining
einholen, da diese Themen in der jüngeren Literatur besonders oft erwähnt werden. Außerdem würde ich gerne Ihre Meinung über die Rolle des Data Mining in der Praxis erfahren.
1. Haben Sie sich schon einmal mit Web Mining beschäftigt?
ja
nein
Falls ja => 2., falls nein => 5.
2. Wie schätzen Sie den momentanen Nutzen des Web Mining ein?
sehr geringer Nutzen
eher geringer Nutzen
teilweise von Nutzen
durchaus von Nutzen
von großem Nutzen
3. Wie ist Ihre Meinung über die zukünftige Rolle des Web Mining?
Die Bedeutung des Web Mining [in der Praxis] wird...
stark zurückgehen
leicht abnehmen
leicht zunehmen
stark wachsen
in etwa gleich bleiben
4. Aus welchem Grund sind Sie dieser Auffassung?
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
Durch Text Mining werden die, typischerweise unstrukturierten, Daten eines Textes analysiert, um nützliche Informationen zu extrahieren.
5. Haben Sie sich schon einmal mit Text Mining beschäftigt?
ja
nein
Falls ja => 6., falls nein => 9.
6. Wie schätzen Sie den momentanen Nutzen des Text Mining ein?
sehr geringer Nutzen
eher geringer Nutzen
teilweise von Nutzen
durchaus von Nutzen
von großem Nutzen
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Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
7. Wie ist Ihre Meinung über die zukünftige Rolle des Text Mining?
Die Bedeutung des Text Mining [in der Praxis] wird...
stark zurückgehen
leicht abnehmen
leicht zunehmen
stark wachsen
in etwa gleich bleiben
8. Aus welchem Grund sind Sie dieser Auffassung?
......................................................................................................................................
......................................................................................................................................
......................................................................................................................................
Zum Abschluss ist noch Ihre persönliche Meinung zum Data Mining in der Praxis gefragt.
9. Wie beurteilen Sie die momentane Rolle des Data Mining in der Praxis?
Die Rolle des Data Mining in der Praxis ist...
kaum wahrnehmbar
eher untergeordnet
keine unwichtige, aber auch keine wichtige
eine bedeutende
eine sehr bedeutende
10. Über Data Mining in der Praxis gibt es sehr verschiedene Meinungen. Bitte
äußern Sie Ihre Zustimmung oder Ablehnung zu den folgenden.
+
Data Mining in der Praxis ist nur eine Modeerscheinung.
Mit Data Mining wird oft mehr versprochen, als gehalten werden kann.
Data Mining kann mehr, als die meisten Praktiker denken.
stimme voll zu / stimme im Großen und Ganzen zu / teils, teils / stimme eigentlich nicht
zu / stimme absolut nicht zu
11. Was denken Sie über die zukünftige Rolle des Data Mining in der Praxis?
Die Bedeutung des Data Mining in der Praxis wird...
stark zurückgehen
leicht abnehmen
leicht zunehmen
stark wachsen
Ende des Interviews
in etwa gleich bleiben
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
36
Anhang IV: Liste der angefragten Lehrstühle
Prof. Dr. Hans-Jürgen Appelrath, Informationssysteme, Universität Oldenburg
Prof. Dr. Michael Bastian, Wirtschaftsinformatik und Operations Research, RWTH Aachen
Prof. Dr. Ralph Bergmann, Daten und Wissensmanagement, Universität Hildesheim
Prof. Dr. Wilfried Brauer, Theoretische Informatik u. Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, TU München
Prof. Dr. Alejandro Buchmann, Datenbanken und verteilte Systeme, TU Darmstadt
Prof. Dr. Joachim Buhmann, Mustererkennung und Bildverarbeitung, Universität Bonn
Prof. Dr. Peter Chamoni, Wirtschaftsinformatik und Operation Research, Universität Duisburg
Prof. Dr. Reinhold Decker, Betriebswirtschaftslehre und Marketing, Universität Bielefeld
Prof. Dr. Horst Degen, Statistik und Ökonometrie, Universität Düsseldorf
Prof. Dr. Werner Dilger, Künstliche Intelligenz, TU Chemnitz
Prof. Dr. Bernd Erichson, Marketing, Universität Magdeburg
Prof. Dr. Roland Gabriel, Wirtschaftsinformatik, Universität Bochum
Prof. Dr. Wolfgang Gaul, Marketing, Marktforschung und Unternehmensplanung, TU Karlsruhe
Prof. Dr. Ulrich Güntzer, Datenbanken und Informationssysteme, Universität Tübingen
Prof. Dr. Wolfgang Härdle, Statistik und Ökonometrie, HU Berlin
Prof. Dr. Matthias Jarke, Informationssysteme, RWTH Aachen
Prof. Dr. Daniel A. Keim, Datenbanken und Visualisierung, Universität Konstanz
Prof. Dr. Ulrich Kockelkorn, Statistik und Wirtschaftsmathematik, TU Berlin
Prof. Dr. Rudolph Kruse, Neuronale Netze und Fuzzy Systeme, Universität Magdeburg
Prof. Dr. Ulrich Küsters, Statistik und quantitative Methoden der Wirtschaftswissenschaften, KU Eichstätt
Prof. Dr. Egbert Lehmann, Abteilung für Intelligente Systeme, Universität Stuttgart
Prof. Dr. Hans-Joachim Lenz, Produktion, Wirtschaftsinformatik und Operations Research, FU Berlin
Prof. Dr. Peter Lockemann, Systeme der Informationsverwaltung, TU Karlsruhe
Prof. Dr. Wolfgang Menzel, Natürlichsprachige Systeme, Universität Hamburg
Prof. Dr. Katharina Morik, Künstliche Intelligenz, Universität Dortmund
Prof. Dr. Werner Neubauer, Statistik und Mathematik, Universität Frankfurt
Prof. Dr. Otto Opitz, Statistik und mathematische Wirtschaftstheorie, Universität Augsburg
Prof. Dr. Günther Palm, Neuroinformatik, Universität Ulm
Prof. Dr. Frank Puppe, Künstliche Intelligenz und angewandte Informatik, Universität Würzburg
Prof. Dr. Svetlozar Rachev, Ökonometrie und Statistik, TU Karlsruhe
Prof. Dr. Luc de Raedt, Maschinelles Lernen und Natürlichsprachliche Systeme, Universität Freiburg
Prof. Dr. Rolf-Dieter Reiss, Statistik und Data Mining, Universität Siegen
Prof. Dr. Ulrich Rendtel, Statistik und Mathematik, Universität Frankfurt
Prof. Dr. Michael M. Richter, Künstliche Intelligenz: Wissensbasierte Systeme, Universität Kaiserslautern
Prof. Dr. Helge Ritter, Neuroinformatik, Universität Bielefeld
Prof. Dr. Johannes Ruhland, Wirtschaftsinformatik, Universität Jena
Prof. Dr. Torsten Schaub, Wissensverarbeitung und Informationssysteme, Universität Potsdam
Prof. Dr. Manfred Schwaiger, Empirische Forschung und Unternehmensplanung, Universität München
Prof. Dr. Myra Spiliopoulou, Wirtschaftsinformatik des E-Business, Handelshochschule Leipzig
Prof. Dr. Rudi Studer, Wissensmanagement, TU Karlsruhe
Prof. Dr. Bernhard Thalheim, Datenbank- und Informationssysteme, BTU Cottbus
Prof. Dr. Rainer Thome, Wirtschaftsinformatik, Universität Würzburg
Prof. Dr. Alfred Ultsch, Neuroinformatik und Künstliche Intelligenz, Universität Marburg
Prof. Dr. Antony Unwin, Rechnerorientierte Statistik und Datenanalyse, Universität Augsburg
Meyer, M.; Lüling, M.: Data Mining in Forschung und Lehre in Deutschland
Prof. Dr. Bernd Walter, Datenbanken und Informationssysteme, Universität Trier
Prof. Dr. Gerhard Weikum, Database and Information Systems, Universität Saarbrücken
Prof. Dr. Klaus D. Wilde, Wirtschaftsinformatik, KU Eichstätt
Prof. Dr. Manfred Wolff, Wirtschaftsinformatik, Universität Wuppertal
Prof. Dr. Stefan Wrobel, Wissensentdeckung und maschinelles Lernen, Universität Bonn
Prof. Dr. Fritz Wysotzki, Methoden der künstlichen Intelligenz, TU Berlin
Prof. Dr. Roberto Zicari, Datenbanken und Informationssysteme, Universität Frankfurt
37
Schriften zur Empirischen Forschung und Quantitativen Unternehmensplanung
Heft 1/1999
Rennhak, Carsten H.: Die Wirkungsweise vergleichender Werbung unter
besonderer Berücksichtigung der rechtlichen Rahmenbedingungen in
Deutschland
Heft 2/2000
Rennhak, Carsten H. / Kapfelsberger, Sonja: Eine empirische Studie zur
Einschätzung vergleichender Werbung durch Werbeagenturen und
werbetreibende Unternehmen in Deutschland
Heft 3/2001
Schwaiger, Manfred: Messung der Wirkung von Sponsoringaktivitäten im
Kulturbereich – Zwischenbericht über ein Projekt im Auftrag des AKS /
Arbeitskreis Kultursponsoring
Heft 4/2001
Zinnbauer, Markus / Bakay, Zoltàn: Preisdiskriminierung mittels
internetbasierter Auktionen
Heft 5/2001
Meyer, Matthias, / Weingärtner, Stefan / Jahke, Thilo / Lieven, Oliver:
Web Mining und Personalisierung in Echtzeit
Heft 6/2002
Meyer, Matthias / Müller, Verena / Heinold, Peter: Internes Marketing im
Rahmen der Einführung von Wissensmanagement
Heft 7/2002
Meyer, Matthias / Brand, Florin: Kundenbewertung mit Methoden des Data
Mining (Arbeitstitel)
Heft 8/2002
Schwaiger, Manfred: Die Wirkung des Kultursponsoring auf die Mitarbeitermotivation – 2. Zwischenbericht über ein Projekt im Auftrag des AKS /
Arbeitskreis Kultursponsoring
Heft 9/2002
Schwaiger, Manfred: Die Zufriedenheit mit dem Studium der
Betriebswirtschaftslehre an der Ludwig-Maximilians- Universität München –
eine empirische Untersuchung
Heft 10/2002
Eberl, Markus / Zinnbauer, Markus / Heim, Martina: Entwicklung eines
Scoring-Tools zur Messung des Umsetzungsgrades von CRM-Aktivitäten –
Design des Messinstrumentes und Ergebnisse der Erstmessung am
Beispiel des deutschen Automobilmarktes –
Heft 11/2002
Festge, Fabian / Schwaiger, Manfred: Direktinvestitionen der deutschen
Bau- und Baustoffmaschinenindustrie in China – eine Bestandsaufnahme
Heft 12/2002
Zinnbauer, Markus / Eberl, Markus: Bewertung von CRM-Aktivitäten aus
Kundensicht
Heft 13/2002
Zinnbauer, Markus / Thiem, Alexander: e-Paper: Kundenanforderungen an
das Zeitungsmedium von morgen – eine empirische Studie
Heft 14/2003
Bakay, Zoltàn / Zinnbauer, Markus: Der Einfluss von E-Commerce auf den
Markenwert
Heft 15/2003
Meyer, Matthias / Lüling, Max: Data Mining in Forschung und Lehre in
Deutschland
Heft 16/2003
Steiner-Kogrina, Anastasia / Schwaiger, Manfred: Eine empirische
Untersuchung der Wirkung des Kultursponsorings auf die Bindung von
Bankkunden
ISSN 1438-6925