Der Kurs SQL für Data Mining vermittelt grundlegende Abfrage- und Transformationsmethoden zur Vorbereitung und Analyse großer Datenbestände. Teilnehmende lernen, wie SQL genutzt wird, um Muster, Zusammenhänge und Strukturen in relationalen Daten zu identifizieren. Der Kurs zeigt zentrale Techniken, die Data-Mining-Prozessen vorgeschaltet sind.
1. Grundlagen - Datenbanken und Mining-Kontext2. Abfragen - Selektion, Filterung und Mustererkennung3. Verknüpfungen - Beziehungen und strukturierte Aufbereitung4. Anwendung - Datenanalyse und Vorbereitung1. Grundlagen - Datenbanken und Mining-Kontext
- Einordnung von SQL im Data-Mining-Prozess
- Aufbau relationaler Datenmodelle
- Überblick über Tabellen, Felder und Schlüssel
- Definition relevanter Datentypen für Mining-Aufgaben
2. Abfragen - Selektion, Filterung und Mustererkennung
- Auswahl und Bereinigung großer Datensätze
- Filterung durch Bedingungen und logische Ausdrücke
- Aggregation zur Bestimmung einfacher Muster
- Einsatz grundlegender Funktionen zur Datenuntersuchung
3. Verknüpfungen - Beziehungen und strukturierte Aufbereitung
- Nutzung von Joins zur Verknüpfung mehrerer Tabellen
- Anwendung einfacher CTEs zur Abfragegliederung
- Strukturierung von Daten für Clusterungs- oder Klassifikationsverfahren
- Aufbereitung von Variablen für weiterführende Analysen
4. Anwendung - Datenanalyse und Vorbereitung
- Erstellung kleiner Analyseabfragen für Mining-Aufgaben
- Erkennung einfacher Trends und Zusammenhänge
- Überprüfung der Datenqualität und Konsistenz
- Vorbereitung von Datensätzen für Mining-Werkzeuge