812398 Data mining and data management in aquatic ecology (in Eng.)
- Art
- Vorlesung und Übung
- Semesterstunden
- 1
- Vortragende/r (Mitwirkende/r)
- Straif, Michael , Melcher, Andreas
- Organisation
- Angeboten im Semester
- Sommersemester 2025
- Unterrichts-/ Lehrsprachen
- Englisch
- Lehrinhalt
-
Formulierung wissenschaftlicher Fragestellungen
Systematische Datenerfassung, digitale Datenerhebung: Räumliche Daten (georeferenzierte Daten), zeitliche Daten (Zeitreihen)
Datentypen und -formate: Metrische, ordinal skalierte Daten, kategorische Daten
Datenmanagement: Datenbankstruktur, Datenbanksoftware (Excel, Access), Datenimport und -export, Integration unterschiedlicher räumlicher und zeitlicher Maßstäbe
Sie lernen, in welchen Situationen und unter welchen Voraussetzungen unterschiedliche statistische Verfahren angewendet werden, welche Informationen Sie mit diesen Verfahren aus Ihren Daten erhalten und wie Sie die Ergebnisse interpretieren.
Sie lernen verschiedene Analysesoftware kennen (SPSS, R).
Datenbereinigung: Automatisiertes Fehlerfinden und -bereinigen
Verteilung der Daten überprüfen
Grafische Lösungen finden
Datenreduktion mit der Faktorenanalyse
• Hintergrund und Durchführung der Faktorenanalyse
• Interpretation der Ergebnisse
• Speicherung der Faktorwerte
Einführung in die Anwendungsmöglichkeiten der Clusteranalyse
• Was ist die Clusteranalyse?
• Bestimmung der Zahl der relevanten Cluster
• Speicherung der Clusterzugehörigkeiten
• Bewertung von Gruppenunterschieden
Entscheidungsbäume
• Komplexe Methoden aus Statistik und Data Mining zur Charakterisierung von Segmenten
• Hintergrund und Einführung in die Analyse mit Entscheidungsbäumen
• CHAID- und C&RT-Algorithmus
• Split-Kriterien, Chi2-Maß und Gini-Index
• Validierung der Ergebnisse / Gains Charts
Präsentation von Ergebnissen (Powerpoint)
- Inhaltliche Voraussetzungen (erwartete Kenntnisse)
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Statistische Grundkenntnisse
- Lehrziel
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Nach Abschluss dieser Vorlesungseinheit sind die StudentInnen grundsätzlich in der Lage selbstständig multidimensionales ökolgisches Monitoring und wissenschaftliche Untersuchungen im Bereich der angewandten Gewässerökologie durchzuführen zu analysieren und kritisch zu diskutieren.
Im speziellen erzielen sie Fähigkeiten und Kompetenzen in folgenden Bereichen:
Erstellen und Anwenden von Untersuchungsdesign, Feldprotokoll,
Datenverwaltung und multivariate Datenanalyse,
Vorbereitung für wissenschaftliches Arbeiten (Master- und Dissertationsarbeiten)
Eigenständige PC-Arbeit mit adäquater Datenbank- & Stat.-Software
Kennen lernen umfassender Anwendungsbeispiele
Noch mehr Informationen zur Lehrveranstaltung, wie Termine oder Informationen zu Prüfungen, usw.
finden Sie auf der Lehrveranstaltungsseite in BOKUonline.