2014-04-282020-01-042022-11-252020-01-042022-11-252011https://orlis.difu.de/handle/difu/221469An Fallbeispielen wird demonstriert, wie Data Mining in der Praxis angewendet werden kann. Als Datensätze werden der Mikrozensus Verkehr 2005 und Raumstrukturdaten des Bundesamtes für Statistik verwendet. Die Fallbeispiele behandeln die Analyse der Häufigkeit von Wegeketten, die Vorhersage der Anzahl Wegeketten pro Person und Tag, die Klassifikation nach Mobilitätstypen sowie die Vorhersage des Mobilitätstyps einer Person aufgrund sozio-demographischer Merkmale und Raumstrukturinformationen zu den Wohn- und Zielorten. Aus der grossen Vielfalt von Software-Lösungen für Data Mining wird eine Auswahl proprietärer und frei verfügbarer Pakete, welche für den Einsatz in der Verkehrsplanung als grundsätzlich geeignet beurteilt werden, grob und ohne Wertung beschrieben. Die Studie kommt zum Schluss, dass Data Mining in der Verkehrsplanung sicher nutzbringend anwendbar ist, dass aber nicht - wie vielleicht erhofft - automatisch auf alle Fragen gute Antworten erwartet oder ohne Dazutun des Anwenders aus vorhandenen Datensätzen neue Erkenntnisse gewonnen werden können.Graue LiteraturDM14040452VerkehrsverhaltenVerkehrssystemVerkehrsplanungVerkehrsmittelwahlVerkehrsstatistikDatenerhebungEmpirische UntersuchungDatenauswertungData Mining