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Teilautomatisierte Datenqualitätsbewertung und Fehlerkorrektur zur Senkung der Einstiegshürde von Datenanalysemethoden

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dc.contributor.authorSchlunder,Philipp
dc.contributor.editorDemmler, Daniel
dc.contributor.editorKrupka, Daniel
dc.contributor.editorFederrath, Hannes
dc.date.accessioned2022-09-28T17:10:59Z
dc.date.available2022-09-28T17:10:59Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractZur Nutzung aktueller Methoden der Datenanalyse müssen Daten häufig zunächst aufbereitet werden. Hierzu werden Kenntnisse benötigt, die in viele Organisationen noch nicht vorliegen. Um diese Einstiegshürde zu verringern, wird ein Konzept zur interaktiven, teilautomatisierten Behebung von Datenqualitätsproblemen vorgestellt, dessen Anwendung weniger Vorkenntnisse bedarf, indem eine automatische Bewertung der Datenqualität und des Informationsgehalts bereitgestellt wird, mit der Option, erkannte Probleme durch verschiedene Ansätze direkt korrigieren zu lassen.de
dc.identifier.doi10.18420/inf2022_87
dc.identifier.isbn978-3-88579-720-3
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/39595
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik, Bonn
dc.relation.ispartofINFORMATIK 2022
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-326
dc.subjectDatenqualität
dc.subjectMaschinelles Lernen
dc.subjectKMU
dc.subjectEinstiegshürde
dc.titleTeilautomatisierte Datenqualitätsbewertung und Fehlerkorrektur zur Senkung der Einstiegshürde von Datenanalysemethodende
gi.citation.endPage1059
gi.citation.startPage1055
gi.conference.date26.-30. September 2022
gi.conference.locationHamburg
gi.conference.sessiontitleDatenqualität und Qualitätsmetriken in der Datenwirtschaft (DQ)

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P326 - INFORMATIK 2022 - Informatik in den Naturwissenschaften