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Erweiterung des Multi Attribute Data Mining zur Prozessanalyse

Peschek, Jens (2010):
Erweiterung des Multi Attribute Data Mining zur Prozessanalyse.
Darmstadt, TU, Diplomarbeit, 2010, [Master Thesis]

Abstract

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Analyse von Projektdaten, die im Rahmen des Projektmanagements generiert wurden. Ziel dabei ist es, systematische Problemstellen zu identifizieren und daraus für zukünftige Projekte zu lernen und Konsequenzen ziehen zu können. Der verwendete Ansatz ist ein Data Mining-Verfahren, genauer gesagt ein Item Set Mining in Kombination mit einem Association Rule Mining. Um den Besonderheiten der vorliegenden Problematik gerecht werden zu können, müssen diese zu einem Multi Attribute Mining ausgedehnt werden. Dieses wird hier um die Verwendung von allgemeinen Relationen zur Gruppierung über diese Attribute erweitert. Auch eine Implementierung des neuen Ansatzes wird vorgestellt. The presented thesis deals with the analysis of project data that were generated within the scope of project management. Our aim is the identification of systematic problem sites in order to learn for future projects and to take consequences if necessary. The approach used here is a data mining method, more precisely item set mining and association rule mining. In order to meet the specifics of the considered problem, these have to be extended to multi attribute mining. This multi attribute mining is stretched to the usage of relations for the grouping of these attributes. An implementation of the new approach is also part of the thesis.

Item Type: Master Thesis
Erschienen: 2010
Creators: Peschek, Jens
Title: Erweiterung des Multi Attribute Data Mining zur Prozessanalyse
Language: German
Abstract:

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Analyse von Projektdaten, die im Rahmen des Projektmanagements generiert wurden. Ziel dabei ist es, systematische Problemstellen zu identifizieren und daraus für zukünftige Projekte zu lernen und Konsequenzen ziehen zu können. Der verwendete Ansatz ist ein Data Mining-Verfahren, genauer gesagt ein Item Set Mining in Kombination mit einem Association Rule Mining. Um den Besonderheiten der vorliegenden Problematik gerecht werden zu können, müssen diese zu einem Multi Attribute Mining ausgedehnt werden. Dieses wird hier um die Verwendung von allgemeinen Relationen zur Gruppierung über diese Attribute erweitert. Auch eine Implementierung des neuen Ansatzes wird vorgestellt. The presented thesis deals with the analysis of project data that were generated within the scope of project management. Our aim is the identification of systematic problem sites in order to learn for future projects and to take consequences if necessary. The approach used here is a data mining method, more precisely item set mining and association rule mining. In order to meet the specifics of the considered problem, these have to be extended to multi attribute mining. This multi attribute mining is stretched to the usage of relations for the grouping of these attributes. An implementation of the new approach is also part of the thesis.

Uncontrolled Keywords: Project management, Data mining, Graphical interactive user interfaces
Divisions: 20 Department of Computer Science
20 Department of Computer Science > Interactive Graphics Systems
Date Deposited: 12 Nov 2018 11:16
Additional Information:

57 S.

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