// Frage: Data Mining Basics
::Data Mining Basics::Was ist Data Mining? {
=Ein Prozess zur Entdeckung von Mustern, Zusammenhängen oder Trends in großen Datenmengen.
#Richtig, Data Mining ist ein Prozess, bei dem Muster, Zusammenhänge oder Trends in großen Datenmengen entdeckt werden.
~Eine Methode zur physischen Gewinnung von Rohstoffen aus der Erde.
#Das beschreibt den Bergbau, nicht Data Mining.
~Eine Technik zur Erstellung von Websites.
#Das ist eine falsche Beschreibung von Data Mining.
~Ein mathematisches Verfahren zur Lösung von Differentialgleichungen.
#Das beschreibt ein anderes mathematisches Konzept, nicht Data Mining.
}

// Frage: Data Mining Methoden
::Data Mining Methods::Welche der folgenden Methoden sind typische Data-Mining-Techniken? {
=Klassifizierung, Clustering und Assoziationsanalyse.
#Richtig, Klassifizierung, Clustering und Assoziationsanalyse sind typische Data-Mining-Techniken.
~Korrelation, Regression und Normalisierung.
#Das sind statistische Methoden, aber nicht spezifisch für Data Mining.
~Algorithmen, Variablen und Matrizen.
#Das sind allgemeine Begriffe, aber keine spezifischen Data-Mining-Methoden.
~Diagramme, Tabellen und Grafiken.
#Das sind Visualisierungswerkzeuge, aber keine Data-Mining-Methoden.
}

// Frage: Data Mining Anwendungen
::Data Mining Applications::Welche der folgenden Bereiche profitieren typischerweise von Data Mining-Anwendungen? {
=Marketing, Gesundheitswesen und Finanzwesen.
#Richtig, Marketing, Gesundheitswesen und Finanzwesen sind typische Bereiche, die von Data Mining-Anwendungen profitieren.
~Landwirtschaft, Bauwesen und Raumfahrt.
#Obwohl Daten in diesen Bereichen genutzt werden können, sind sie nicht typische Anwendungsgebiete für Data Mining.
~Kunst, Literatur und Musik.
#Data Mining wird in diesen kreativen Bereichen weniger verwendet.
~Sport, Unterhaltung und Mode.
#Obwohl Daten in diesen Bereichen genutzt werden können, sind sie nicht typische Anwendungsgebiete für Data Mining.
}

// Frage: Data Mining Werkzeuge
::Data Mining Tools::Welche der folgenden Tools werden häufig für Data Mining verwendet? {
=IBM SPSS Modeler, Weka und RapidMiner.
#Richtig, IBM SPSS Modeler, Weka und RapidMiner sind häufig verwendete Tools für Data Mining.
~Microsoft Word, Excel und PowerPoint.
#Das sind Bürosoftwareanwendungen, aber keine Data-Mining-Tools.
~Adobe Photoshop, Illustrator und InDesign.
#Das sind Grafikdesign-Softwareanwendungen, aber keine Data-Mining-Tools.
~Autodesk AutoCAD, Revit und Maya.
#Das sind CAD- und 3D-Modellierungssoftwareanwendungen, aber keine Data-Mining-Tools.
}

// Frage: Data Mining Vorteile
::Data Mining Benefits::Was sind typische Vorteile von Data Mining? {
=Entdeckung von versteckten Mustern, Vorhersage zukünftiger Trends, Verbesserung der Entscheidungsfindung.
#Richtig, typische Vorteile von Data Mining sind die Entdeckung versteckter Muster, die Vorhersage zukünftiger Trends und die Verbesserung der Entscheidungsfindung.
~Erhöhung der Hardwaregeschwindigkeit, Vereinfachung von Algorithmen, Reduzierung von Daten.
#Das sind zwar mögliche positive Auswirkungen von Data Mining, aber keine typischen Vorteile.
~Steigerung der Arbeitsplatzsicherheit, Verbesserung der Mitarbeiterzufriedenheit, Senkung der Produktionskosten.
#Diese sind nicht typisch für die Vorteile von Data Mining.
~Erhöhung der Rohstoffproduktion, Senkung des Energieverbrauchs, Verbesserung der Transporteffizienz.
#Diese sind nicht typisch für die Vorteile von Data Mining.
}