Die Abbildungen sind lediglich grob den Originalen aus der Klausur nachempfunden. Die Aufgabenstellungen waren in der Klausur ähnlich ausschweifend wie in den Übungsblättern und sind hier gekürzt.

==== Aufgabe 1 ====
Die Definition von Data Mining befasst sich mit „Interessantheit“ von Daten. Welche Eigenschaften machen „Interessantheit“ aus?

==== Aufgabe 2 ====
Beschreiben Sie kurz die Funktion folgender R-Funktionen.
  * ''abline''
  * ''ecdf''
  * ''ifelse''
  * ''merge''
  * ''outer''
  * ''reshape''
  * ''with''
  * ''table''

==== Aufgabe 3 ====
In welche Anzahl von Gruppen sollten diese Fälle unterteilt werden? Entscheiden Sie aufgrund des folgenden Dendrogramms und geben Sie für jede Gruppe die zugehörigen Fälle an. Hier wurde ein __agglomeratives__ Verfahren mit __complete-linkage__ gewählt. Was bedeuten diese zwei Begriffe?

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==== Aufgabe 4 ====
Welches Problem ergibt sich, wenn man die Funktion „lm“ auf den folgenden Daten ausführt? Welches alternative Vorhersagemodell eignet sich hier besser? Wie lautet die entsprechende R-Funktion?

{{:pruefungen:nebenfach:data_mining_r_daten_ausschnitt.png?nolink&300|}}

==== Aufgabe 5 ====
Bennen Sie die folgenden Diagramme! 
Diese Diagramme stellen entweder kategorische __oder__ metrische Merkmale und einzelne __oder__ mehrere Merkmale dar. Tragen sie für jeden Diagrammtyp die passenden Eigenschaften für die Merkmale ein.

{{:pruefungen:nebenfach:data_mining_diagrams.png?nolink|}}

==== Aufgabe 6 ====
Manche Prädiktionsmodelle liefern Ereigniswahrscheinlichkeiten. Mithilfe von __Kalibrierung__ und __Trennung__ lassen sich diese Eintrittswahrscheinlichkeiten bewerten. Geben Sie jeweils die Definition und ein Beispiel für einen Test oder eine Grafik dafür an.

==== Aufgabe 7 ====
Erklären Sie (ggf. anhand einer Zeichnung) wie die Fakten und Dimensionen des Star-Schemas in einem Datawarehouse aufgebaut sind.

==== Aufgabe 8 ====
Wie kann Bootstrapping in Verbindung mit einem Prädiktionsmodell genutzt werden? Welche Vorteile und welche Nachteile entstehen hierbei?

==== Aufgabe 9 ====
Berechnen Sie Sensitivität und Spezifität. 

{{:pruefungen:nebenfach:data_mining_table1.png?nolink&300|}}

==== Aufgabe 10 ====
Berechnen sie jeweils ein Häufigkeitsmaß und Assoziationsmaß. Schützt nach diesen Erkenntnissen die Einnahme des Präparats vor einem erneuten Herzinfarkt?

{{:pruefungen:nebenfach:data_mining_diagram2.png?nolink&300|}}

==== Aufgabe 11 ====
Beim mittleren Arteriellen Druck werden auch Schwankungen miteinberechnet. Welche statistischen oder grafischen Verfahren gibt es, die jeweils kurzfristige Schwankungen und Dauer eines zu niedrigen Blutdrucks feststellen?