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Optimaler Entscheidungsbaum: Pflichtenheft – It2010-g1

Optimaler Entscheidungsbaum: Pflichtenheft


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Aus It2010-g1
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(Einleitung)
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== Einleitung ==
 
== Einleitung ==
Entscheidungsbäume kommen in zahlreichen Bereichen zum Einsatz, zum Beispiel in der Stochastik, Entscheidungstheorie und im Data Mining.
 
<b>Dieses Kapitel sollte die Notwendigkeit des Systems beschreiben. Es sollte kurz seine Funktionen darlegen und erklären, wie es mit den anderen Systemen yusammenarbeiten wird. Außerdem sollte erläutert werden, wied das Sustem mit dem gesamtwirtschaftlichen oder strategischen Zielen des Unternehmens übereinstimmt, das die Software in Auftrag gibt.</b>
 
 
=== Allgemeines ===
 
=== Allgemeines ===
 
Ein Entscheidungsbaum ist ein speziell aufgebauter Baum aus der Graphentheorie. Im Gegensatz zu einem "normalen" Baum ist ein Entscheidungsbaum geordnet und gerichtet und dient dem Zweck Entscheidungsregeln darzustellen. Ein Entscheidungsbaum kann durch Algorithmen, aufbauend auf einer Datenbasis, erstellt werden. Aufgrund der Tatsache, dass diese Bäume Entscheidungsprobleme lösen oder bzw. vereinfachen können, wird diese Methode in vielen Bereichen verwendet. Hauptsächlich angewendet, wird ein Entscheidungsbaum beim Data-Mining, also der umfassenden Theroie der Datenauswertung, und auch in der Betriebswirtschaftslehre, um effektives Marketing zu betreiben, oder investment-Geschäfte zu bewerten. Durch die Allgemeinheit des Entscheidungsbaumes und der daraus resultierenden Einsatzgebiete gibt es viele weitere Bereiche, für die Entscheidungsbäume verwendet werden können.
 
Ein Entscheidungsbaum ist ein speziell aufgebauter Baum aus der Graphentheorie. Im Gegensatz zu einem "normalen" Baum ist ein Entscheidungsbaum geordnet und gerichtet und dient dem Zweck Entscheidungsregeln darzustellen. Ein Entscheidungsbaum kann durch Algorithmen, aufbauend auf einer Datenbasis, erstellt werden. Aufgrund der Tatsache, dass diese Bäume Entscheidungsprobleme lösen oder bzw. vereinfachen können, wird diese Methode in vielen Bereichen verwendet. Hauptsächlich angewendet, wird ein Entscheidungsbaum beim Data-Mining, also der umfassenden Theroie der Datenauswertung, und auch in der Betriebswirtschaftslehre, um effektives Marketing zu betreiben, oder investment-Geschäfte zu bewerten. Durch die Allgemeinheit des Entscheidungsbaumes und der daraus resultierenden Einsatzgebiete gibt es viele weitere Bereiche, für die Entscheidungsbäume verwendet werden können.
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Ein Entscheidungsbaum besteht aus Knoten und Blättern und muss einen Wurzelknoten besitzen und werden durch Kanten verbunden.
 
Ein Entscheidungsbaum besteht aus Knoten und Blättern und muss einen Wurzelknoten besitzen und werden durch Kanten verbunden.
 
Ein Knoten repräsentiert ein Attribut(-namen), Kanten die zulässigen Attributwerte und die Blätter zeigen die Attributwerte (meistens klassifiziert) eines Zielattributs an.
 
Ein Knoten repräsentiert ein Attribut(-namen), Kanten die zulässigen Attributwerte und die Blätter zeigen die Attributwerte (meistens klassifiziert) eines Zielattributs an.
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In diesem Pflichtenheft wird nun ein Programm beschrieben, dass einen Entscheidungsbaum auf Basis eines Datenstocks konstruieren kann. Dieses Programm ist als Auftragsarbeit von Hr. Prof. Dr. Höhne und Fr. Prof. Dr. Monett-Diaz zu sehen, bestimmte Funtktionen und Kriterien sind bereits vorgegeben.
 
=== Abgrenzungen ===
 
=== Abgrenzungen ===
 
==== Ausgangssituation ====
 
==== Ausgangssituation ====
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Im Auftrag von Hr. Prof. Dr. Höhne und Fr. Prof. Dr. Monett-Diaz wird ein Programm, im Rahmen des Moduls SWE-2, entwickelt, welches dazu dienen soll Entscheidungsbäume zu konstruieren und darzustellen. Als Datenbasis dienen Excel- und CSV-Dateien.
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Mit Hilfe dieser Daten soll dann ein "optimaler Entscheidungsbaum" aufgebaut werden, wobei zu beachten ist, dass der Begriff "optimal" nur relativ gesehen kann, und abhängig von gewähltem Algorhitmus und Art des Datenbestands abhängig ist.
 
==== Systemname ====
 
==== Systemname ====
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Aufgrund der Tatsache, dass ein Entscheidungsbaum nach bestimmten Regeln ''aufgebaut'' wird und der Anwender einen "Lerneffekt" aus diesem Baum ziehen kann, in dem Entscheidungen vereinfacht werden, wurde beschlossen das Projekt und das Programm "Baumschule - Optimale Entscheidungsbäume" zu bennen. Auch ein Bild, das später als Icon benutzt werden soll, wurde bereits in der Planungsphase entworfen.
 
==== Allgemeine Systembeschreibung ====
 
==== Allgemeine Systembeschreibung ====
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Das System bzw. das Programm bietet hauptsächlich drei grobe Funtkionen an:
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* Laden eines Datenbestands durch eine Datei (Excel bzw. CSV)
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* Erstellen eines Entscheidungsbaumes durch einen gegebenen Algorithmus
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* Präsentation des Ergebnisses
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Diese 3 Hauptfunktionen lassen sich näher beschreiben:
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* Es gibt eine graphische Benutzeroberfläche mit der der Endandwender alle Funktionen des Programms benutzen kann
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* Es gibt eine Funktion zum Laden einer Excel- oder CSV-Datei
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* Es gibt eine Funktion zum Speichern einer Excel- oder CSV-Datei
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* Geladene Tabellendaten können editiert werden.
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* Ein Baum kann automatisch generiert werden, ein ZielAttribut kann vorher gewählt werden.
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* Es können detaillierte Informationen über einen Baum angezeigt werden
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* Ein Baum kann individuell aufgebaut werden
 
==== Vorteile und Nutzen ====
 
==== Vorteile und Nutzen ====
 
=== Überblick über den Rest des Dokuments ===
 
=== Überblick über den Rest des Dokuments ===

Version vom 12. April 2012, 10:26 Uhr

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