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Definition - Was bedeutet Spatial Data Mining?
Spatial Data Mining ist die Anwendung von Data Mining auf räumliche Modelle. Beim Geodaten-Mining verwenden Analysten geografische oder räumliche Informationen, um Business Intelligence oder andere Ergebnisse zu erzielen. Dies erfordert spezielle Techniken und Ressourcen, um die geografischen Daten in relevante und nützliche Formate zu bringen.Techopedia erklärt Spatial Data Mining
Zu den Herausforderungen bei der Gewinnung von Geodaten gehören das Identifizieren von Mustern oder das Auffinden von Objekten, die für die Fragestellungen des Forschungsprojekts relevant sind. Analysten durchsuchen möglicherweise ein großes Datenbankfeld oder einen anderen extrem großen Datensatz, um mithilfe von GIS / GPS-Tools oder ähnlichen Systemen nur die relevanten Daten zu finden.
Eine interessante Sache am Begriff "Geodaten-Mining" ist, dass er im Allgemeinen verwendet wird, um nützliche und nicht triviale Muster in Daten zu finden. Mit anderen Worten, das einfache Erstellen einer visuellen Karte mit geografischen Daten wird von Experten möglicherweise nicht als räumliches Data Mining angesehen. Das Hauptziel eines Geodaten-Mining-Projekts ist die Unterscheidung der Informationen, um reale, umsetzbare Muster für die Darstellung zu erstellen, unter Ausschluss statistischer Übereinstimmungen, randomisierter räumlicher Modelle oder irrelevanter Ergebnisse. Ein Weg, wie Analysten dies tun können, besteht darin, Daten zu kämmen, um genaue Vergleiche zwischen verschiedenen geografischen Standorten zu erhalten.
