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Eines der Verfahren des Data Mining im Rahmen des Knowledge Discovery in Databases ist die Assoziationsanalyse, mit deren Hilfe strukturelle Zusammenhänge in Datenbasen aufgedeckt werden können. Problematisch wird diese bei der Durchsuchung von massenhaften Datenbeständen, da sich der Zeitaufwand hierbei beachtlich erhöht. Um dieser Problematik entgegenzuwirken, wird statt des gesamten Datenbestandes schlichtweg eine Stichprobe untersucht. In diesem Zusammenhang beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit den vorgestellten Verfahren zur Assoziationsanalyse auf Stichprobenbasis. Dazu wird, neben einer chronologischen Entwicklung seit Einführung der stichprobenbasierten Assoziationsanalyse, auch der aktuelle Stand der Forschung zusammengefasst.

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Julia Pannicke, B.Sc.: Studium der Medienwirtschaft an der TU-Ilmenau, seit 2009 Masterstudium der Medienwirtschaft an der TU-Ilmenau mit dem Schwerpunkt strategisches Management, wissenschaftliche Hilfskraft an der TU-Ilmenau, Institut für Volkswirtschaftslehre, Fachgebiet Wirtschaftstheorie

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