https://wiki.hslu.ch/controlling/index.php?action=history&feed=atom&title=Datenaufbereitung_im_Text_Mining 2026-04-28T06:25:53Z Versionsgeschichte dieser Seite in Controlling-Wiki MediaWiki 1.44.2 https://wiki.hslu.ch/controlling/index.php?title=Datenaufbereitung_im_Text_Mining&diff=14560&oldid=prev 2020-10-16T05:48:21Z

<p><span class="autocomment">Stemming</span></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de-x-formal"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 16. Oktober 2020, 07:48 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l12">Zeile 12:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 12:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>   </div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>   </div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>====Stemming====</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>====Stemming====</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Die bei der Tokenization eruierten Wörter werden im <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Rahmen </del>des Stemmings <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">zu ihrem Wortstamm rückgebildet</del>. Das hat zur Folge, dass in der Pluralform vorkommende Nomen in dessen Singularform umgewandelt werden. Bei konjugierten Verben sowie gesteigerten Adjektiven (Komparativ oder Superlativ) findet eine Transformation in deren Grundform statt (Jo, 2019, S. 23-24; Walter, 2012, S. 700).</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Die bei der Tokenization eruierten Wörter werden im <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Prozessschritt </ins>des Stemmings <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">auf die grammatikalische Grundform zurückgebildet</ins>. Das hat zur Folge, dass in der Pluralform vorkommende Nomen in dessen Singularform umgewandelt werden. Bei konjugierten Verben sowie gesteigerten Adjektiven (Komparativ oder Superlativ) findet eine Transformation in deren Grundform statt (Jo, 2019, S. 23-24; Walter, 2012, S. 700).</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Stemming.png|miniatur|750px|zentriert|Abbildung 3: Stemming]]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Stemming.png|miniatur|750px|zentriert|Abbildung 3: Stemming]]</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;"> </del></div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>====Stoppwortbereinigung====</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>====Stoppwortbereinigung====</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>In der Token-Liste sind einige Wörter enthalten, welche lediglich eine grammatikalische Funktion erfüllen aber nicht helfen, den Inhalt des Textes auszudrücken. In diesem Teilschritt werden diese irrelevanten Stoppwörter aus der Liste entfernt. Typische Stoppwörter sind Artikel wie “der”, “die”, “das” sowie Konjunktionen wie “und”, “dass”, “aber”. Auch Präpositionen wie “in”, “von” und “zu” werden als irrelevant erachtet und entfernt (Walter, 2012, S. 700).</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>In der Token-Liste sind einige Wörter enthalten, welche lediglich eine grammatikalische Funktion erfüllen aber nicht helfen, den Inhalt des Textes auszudrücken. In diesem Teilschritt werden diese irrelevanten Stoppwörter aus der Liste entfernt. Typische Stoppwörter sind Artikel wie “der”, “die”, “das” sowie Konjunktionen wie “und”, “dass”, “aber”. Auch Präpositionen wie “in”, “von” und “zu” werden als irrelevant erachtet und entfernt (Walter, 2012, S. 700).</div></td></tr> </table>

Salis.Matteo https://wiki.hslu.ch/controlling/index.php?title=Datenaufbereitung_im_Text_Mining&diff=13460&oldid=prev 2019-12-15T10:09:34Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de-x-formal"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 15. Dezember 2019, 12:09 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">Zeile 1:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 1:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Aufgrund der Digitalisierung hat der Bestand an Datenmengen, besser bekannt als Big Data, enorm zugenommen. Dazu zählen auch unstrukturierte Datensätze wie zum Beispiel Lageberichte, Internetforen und Kundennachrichten. Text Mining bietet aufgrund von Algorithmen verschiedene Verfahren, um diese Daten zu analysieren (Kaiser, 2009, S. 91).  </div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Aufgrund der Digitalisierung hat der Bestand an Datenmengen, besser bekannt als Big Data, enorm zugenommen. Dazu zählen auch unstrukturierte Datensätze wie zum Beispiel Lageberichte, Internetforen und Kundennachrichten. Text Mining bietet aufgrund von Algorithmen verschiedene Verfahren, um diese Daten zu analysieren (Kaiser, 2009, S. 91).  </div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>In folgendem Eintrag wird nur auf den technischen Prozess der Datenaufbereitung für Text Mining eingegangen. Weitere Informationen zum Text Mining finden <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">sie </del>[[Text Mining|hier]].</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>In folgendem Eintrag wird nur auf den technischen Prozess der Datenaufbereitung für Text Mining eingegangen. Weitere Informationen zum Text Mining finden <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Sie </ins>[[Text Mining|hier]].</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==Prozess der Datenaufbereitung==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==Prozess der Datenaufbereitung==</div></td></tr> </table>

Samuel.Markwalder https://wiki.hslu.ch/controlling/index.php?title=Datenaufbereitung_im_Text_Mining&diff=13454&oldid=prev 2019-12-14T17:41:51Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de-x-formal"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 14. Dezember 2019, 19:41 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l8">Zeile 8:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 8:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>====Tokenization====</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>====Tokenization====</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Das System erkennt Sequenzen von aufeinanderfolgenden Buchstaben als Tokens. Diese Tokens werden mittels Leerschlägen oder Interpunktionszeichen voneinander getrennt. Im Rahmen der Tokenization werden somit<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">, </del>Texte in dessen Wörter zerlegt. Spezielle Zeichen sowie Ziffern werden während diesem Prozess entfernt und für die anschliessenden Schritte nicht mehr beachtet (Jo, 2019, S. 21-22).</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Das System erkennt Sequenzen von aufeinanderfolgenden Buchstaben als Tokens. Diese Tokens werden mittels Leerschlägen oder Interpunktionszeichen voneinander getrennt. Im Rahmen der Tokenization werden somit Texte in dessen Wörter zerlegt. Spezielle Zeichen sowie Ziffern werden während diesem Prozess entfernt und für die anschliessenden Schritte nicht mehr beachtet (Jo, 2019, S. 21-22).</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Tokenization.png|miniatur|750px|zentriert|Abbildung 2: Tokenization]]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Tokenization.png|miniatur|750px|zentriert|Abbildung 2: Tokenization]]</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>   </div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>   </div></td></tr> </table>

Viviane.Odermatt https://wiki.hslu.ch/controlling/index.php?title=Datenaufbereitung_im_Text_Mining&diff=13365&oldid=prev 2019-12-10T19:39:59Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de-x-formal"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 10. Dezember 2019, 21:39 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l21">Zeile 21:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 21:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==Literaturverzeichnis==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==Literaturverzeichnis==</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Jo, T. (2019). [https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-91815-0 Text Mining. Concepts, Implementation, and Big Data Challenge]. Cham: Springer.</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">* </ins>Jo, T. (2019). [https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-91815-0 Text Mining. Concepts, Implementation, and Big Data Challenge]. Cham: Springer.</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Kaiser, C. (2009). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250342_download&amp;client_id=hslu Opinion Mining im Web 2.0 - Konzept und Fallbeispiel.] HMD 268, S. 90-99.</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">* </ins>Kaiser, C. (2009). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250342_download&amp;client_id=hslu Opinion Mining im Web 2.0 - Konzept und Fallbeispiel.] HMD 268, S. 90-99.</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Walter, T. (2012). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250074_download&amp;client_id=hslu Controlling von Kundenmeinungen durch Text Mining]. Controlling: Vol. 24, S. 698-703.</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">* </ins>Walter, T. (2012). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250074_download&amp;client_id=hslu Controlling von Kundenmeinungen durch Text Mining]. Controlling: Vol. 24, S. 698-703.</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==Autoren==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==Autoren==</div></td></tr> </table>

Samuel.Markwalder https://wiki.hslu.ch/controlling/index.php?title=Datenaufbereitung_im_Text_Mining&diff=13358&oldid=prev 2019-12-10T19:29:26Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de-x-formal"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 10. Dezember 2019, 21:29 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l25">Zeile 25:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 25:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Kaiser, C. (2009). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250342_download&amp;client_id=hslu Opinion Mining im Web 2.0 - Konzept und Fallbeispiel.] HMD 268, S. 90-99.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Kaiser, C. (2009). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250342_download&amp;client_id=hslu Opinion Mining im Web 2.0 - Konzept und Fallbeispiel.] HMD 268, S. 90-99.</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Walter, T. (2012). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250074_download&amp;client_id=hslu Controlling von Kundenmeinungen durch Text Mining]. Controlling: Vol. 24, S. 698-703,</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Walter, T. (2012). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250074_download&amp;client_id=hslu Controlling von Kundenmeinungen durch Text Mining]. Controlling: Vol. 24, S. 698-703<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">.</ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">==Autoren==</ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Jana Kupper</ins>, <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Samuel Markwalder, Viviane Müller, Rina Preni</ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">[[Kategorie:Data Analytics]]</ins></div></td></tr> </table>

Samuel.Markwalder https://wiki.hslu.ch/controlling/index.php?title=Datenaufbereitung_im_Text_Mining&diff=13357&oldid=prev 2019-12-10T19:27:17Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de-x-formal"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 10. Dezember 2019, 21:27 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l4">Zeile 4:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 4:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==Prozess der Datenaufbereitung==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==Prozess der Datenaufbereitung==</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Der <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">[[</del>Text Mining<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">]] </del>Prozess umfasst sechs Teilschritte. Einer davon ist die Datenaufbereitung. Hierbei werden die unstrukturierten Daten einer sprachlichen Datenbereinigung durch den Computer unterzogen. Ziel dabei ist es, die wesentlichen Informationen aus den Texten zu filtern und, wie in Abbildung 1 dargestellt, aus den Texten reine Wortlisten zu erstellen. Dadurch können die Daten anschliessend durch den Computer analysiert werden (Jo, 2019, S. 19).</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Der Text Mining Prozess umfasst sechs Teilschritte. Einer davon ist die Datenaufbereitung. Hierbei werden die unstrukturierten Daten einer sprachlichen Datenbereinigung durch den Computer unterzogen. Ziel dabei ist es, die wesentlichen Informationen aus den Texten zu filtern und, wie in Abbildung 1 dargestellt, aus den Texten reine Wortlisten zu erstellen. Dadurch können die Daten anschliessend durch den Computer analysiert werden (Jo, 2019, S. 19).</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Datenaufbereitung im Text Mining.png|miniatur|750px|zentriert|Abbildung 1 Datenaufbereitung im Text Mining (in Anlehnung an Jo, 2019, S. 20)]]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Datenaufbereitung im Text Mining.png|miniatur|750px|zentriert|Abbildung 1 Datenaufbereitung im Text Mining (in Anlehnung an Jo, 2019, S. 20)]]</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> </table>

Samuel.Markwalder https://wiki.hslu.ch/controlling/index.php?title=Datenaufbereitung_im_Text_Mining&diff=13356&oldid=prev 2019-12-10T19:26:53Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de-x-formal"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 10. Dezember 2019, 21:26 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">Zeile 1:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 1:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Aufgrund der Digitalisierung hat der Bestand an Datenmengen, besser bekannt als Big Data, enorm zugenommen. Dazu zählen auch unstrukturierte Datensätze wie zum Beispiel Lageberichte, Internetforen und Kundennachrichten. Text Mining bietet aufgrund von Algorithmen verschiedene Verfahren, um diese Daten zu analysieren (Kaiser, 2009, S. 91).  </div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Aufgrund der Digitalisierung hat der Bestand an Datenmengen, besser bekannt als Big Data, enorm zugenommen. Dazu zählen auch unstrukturierte Datensätze wie zum Beispiel Lageberichte, Internetforen und Kundennachrichten. Text Mining bietet aufgrund von Algorithmen verschiedene Verfahren, um diese Daten zu analysieren (Kaiser, 2009, S. 91).  </div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>In folgendem Eintrag wird <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">jedoch </del>nur auf den technischen Prozess der Datenaufbereitung eingegangen. Weitere Informationen zum Text Mining finden sie [[Text Mining|hier]].</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>In folgendem Eintrag wird nur auf den technischen Prozess der Datenaufbereitung <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">für Text Mining </ins>eingegangen. Weitere Informationen zum Text Mining finden sie [[Text Mining|hier]].</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==Prozess der Datenaufbereitung==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==Prozess der Datenaufbereitung==</div></td></tr> </table>

Samuel.Markwalder https://wiki.hslu.ch/controlling/index.php?title=Datenaufbereitung_im_Text_Mining&diff=13355&oldid=prev 2019-12-10T19:26:00Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de-x-formal"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 10. Dezember 2019, 21:26 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">Zeile 1:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 1:</td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Aufgrund der Digitalisierung hat der Bestand an Datenmengen, besser bekannt als Big Data, enorm zugenommen. Dazu zählen auch unstrukturierte Datensätze wie zum Beispiel Lageberichte, Internetforen und Kundennachrichten. Text Mining bietet aufgrund von Algorithmen verschiedene Verfahren, um diese Daten zu analysieren (Kaiser, 2009, S. 91). In <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">nachfolgendem </del>Eintrag wird jedoch nur auf den technischen Prozess der Datenaufbereitung eingegangen. Weitere Informationen zum Text Mining finden sie [[Text Mining|hier]].</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Aufgrund der Digitalisierung hat der Bestand an Datenmengen, besser bekannt als Big Data, enorm zugenommen. Dazu zählen auch unstrukturierte Datensätze wie zum Beispiel Lageberichte, Internetforen und Kundennachrichten. Text Mining bietet aufgrund von Algorithmen verschiedene Verfahren, um diese Daten zu analysieren (Kaiser, 2009, S. 91).  </div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>In <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">folgendem </ins>Eintrag wird jedoch nur auf den technischen Prozess der Datenaufbereitung eingegangen. Weitere Informationen zum Text Mining finden sie [[Text Mining|hier]].</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==Prozess der Datenaufbereitung==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==Prozess der Datenaufbereitung==</div></td></tr> </table>

Samuel.Markwalder https://wiki.hslu.ch/controlling/index.php?title=Datenaufbereitung_im_Text_Mining&diff=13353&oldid=prev 2019-12-10T19:24:40Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de-x-formal"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 10. Dezember 2019, 21:24 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">Zeile 1:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 1:</td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Aufgrund der Digitalisierung hat der Bestand an Datenmengen, besser bekannt als Big Data, enorm zugenommen. Dazu zählen auch unstrukturierte Datensätze wie zum Beispiel Lageberichte, Internetforen und Kundennachrichten. Text Mining bietet aufgrund von Algorithmen verschiedene Verfahren, um diese Daten zu analysieren (Kaiser, 2009, S. 91).  </div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Aufgrund der Digitalisierung hat der Bestand an Datenmengen, besser bekannt als Big Data, enorm zugenommen. Dazu zählen auch unstrukturierte Datensätze wie zum Beispiel Lageberichte, Internetforen und Kundennachrichten. Text Mining bietet aufgrund von Algorithmen verschiedene Verfahren, um diese Daten zu analysieren (Kaiser, 2009, S. 91)<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">. In nachfolgendem Eintrag wird jedoch nur auf den technischen Prozess der Datenaufbereitung eingegangen. Weitere Informationen zum Text Mining finden sie [[Text Mining|hier]]</ins>.</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==Prozess der Datenaufbereitung==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==Prozess der Datenaufbereitung==</div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l21">Zeile 21:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 21:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Jo, T. (2019). [https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-91815-0 Text Mining. Concepts, Implementation, and Big Data Challenge]. Cham: Springer.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Jo, T. (2019). [https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-91815-0 Text Mining. Concepts, Implementation, and Big Data Challenge]. Cham: Springer.</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Kaiser, C. (2009). Opinion Mining im Web 2.0 - Konzept und Fallbeispiel. HMD 268, S. 90-99.</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Kaiser, C. (2009). <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">[https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250342_download&amp;client_id=hslu </ins>Opinion Mining im Web 2.0 - Konzept und Fallbeispiel.<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">] </ins>HMD 268, S. 90-99.</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Walter, T. (2012). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250074_download&amp;client_id=hslu Controlling von Kundenmeinungen durch Text Mining]. Controlling: Vol. 24, S. 698-703,</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Walter, T. (2012). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250074_download&amp;client_id=hslu Controlling von Kundenmeinungen durch Text Mining]. Controlling: Vol. 24, S. 698-703,</div></td></tr> </table>

Samuel.Markwalder https://wiki.hslu.ch/controlling/index.php?title=Datenaufbereitung_im_Text_Mining&diff=13345&oldid=prev 2019-12-10T19:19:41Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de-x-formal"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 10. Dezember 2019, 21:19 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">Zeile 1:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 1:</td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Aufgrund der Digitalisierung hat der Bestand an Datenmengen, besser bekannt als Big Data, enorm zugenommen. Dazu zählen auch unstrukturierte Datensätze wie zum Beispiel Lageberichte, Internetforen und Kundennachrichten. Text Mining bietet aufgrund von Algorithmen verschiedene Verfahren, um diese Daten zu analysieren (Kaiser, 2009, S. 91). </ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">==Prozess der Datenaufbereitung==</ins></div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Der [[Text Mining]] Prozess umfasst sechs Teilschritte. Einer davon ist die Datenaufbereitung. Hierbei werden die unstrukturierten Daten einer sprachlichen Datenbereinigung durch den Computer unterzogen. Ziel dabei ist es, die wesentlichen Informationen aus den Texten zu filtern und, wie in Abbildung 1 dargestellt, aus den Texten reine Wortlisten zu erstellen. Dadurch können die Daten anschliessend durch den Computer analysiert werden (Jo, 2019, S. 19).</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Der [[Text Mining]] Prozess umfasst sechs Teilschritte. Einer davon ist die Datenaufbereitung. Hierbei werden die unstrukturierten Daten einer sprachlichen Datenbereinigung durch den Computer unterzogen. Ziel dabei ist es, die wesentlichen Informationen aus den Texten zu filtern und, wie in Abbildung 1 dargestellt, aus den Texten reine Wortlisten zu erstellen. Dadurch können die Daten anschliessend durch den Computer analysiert werden (Jo, 2019, S. 19).</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Datenaufbereitung im Text Mining.png|miniatur|750px|zentriert|Abbildung 1 Datenaufbereitung im Text Mining (in Anlehnung an Jo, 2019, S. 20)]]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:Datenaufbereitung im Text Mining.png|miniatur|750px|zentriert|Abbildung 1 Datenaufbereitung im Text Mining (in Anlehnung an Jo, 2019, S. 20)]]</div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l17">Zeile 17:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 20:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Jo, T. (2019). [https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-91815-0 Text Mining. Concepts, Implementation, and Big Data Challenge]. Cham: Springer.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Jo, T. (2019). [https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-91815-0 Text Mining. Concepts, Implementation, and Big Data Challenge]. Cham: Springer.</div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Kaiser, C. (2009). Opinion Mining im Web 2.0 - Konzept und Fallbeispiel. HMD 268, S. 90-99.</ins></div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Walter, T. (2012). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250074_download&amp;client_id=hslu Controlling von Kundenmeinungen durch Text Mining]. Controlling: Vol. 24, S. 698-703,</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Walter, T. (2012). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4250074_download&amp;client_id=hslu Controlling von Kundenmeinungen durch Text Mining]. Controlling: Vol. 24, S. 698-703,</div></td></tr> </table>

Samuel.Markwalder