RapidMiner im akademischen Einsatz - Documentation - Rapid
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2. Die Anwendungsfälle<br />
Abbildung 2.11: Die gesamte Verarbeitungslogik als eigener Prozess<br />
unterliegenden Daten oder werden diese ergänzt, können Sie den Bericht durch<br />
erneutes Ausführen des Prozesses schnell aktualisieren, insbesondere bei vollautomatischer<br />
Ausführung in <strong>Rapid</strong>Analytics.<br />
Selbstverständlich ist es auch möglich, Prognosemodelle, wie sie in Abschnitt 2.1<br />
verwendet wurden, auf diese Daten anzuwenden. So wäre es <strong>im</strong> vorliegenden Anwendungsfall<br />
beispielsweise sinnvoll, mittels einer linearen Regression den Einfluss<br />
der Jahrgangsstufe auf die gewählten Antworten zu ermitteln oder ähnliche<br />
Zusammenhänge mit Hilfe von bayesschen Verfahren zu extrahieren. Wie sie sehen,<br />
sind die Möglichkeiten praktisch unbegrenzt. Wenn Sie <strong><strong>Rapid</strong>Miner</strong> ausprobieren,<br />
werden Sie sicher schnell eigene Ideen entwickeln und umsetzen können.<br />
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