Zusammenfassung In dieser Arbeit werden neue Kopplungsvarianten von Visualisierungstechniken und Data-Mining- Verfahren für die Datenanalyse vorgestellt. Die betrachteten Teilschritte der Analyse sind hierbei die Suche von Mustern, deren Transformation in formale Modelle und die Überprüfung dieser Modelle. Die Suche nach Mustern und deren Modellierung ist in diesen Technologien bisher nicht getrennt. In diesem Konzept werden die Aufgaben neu aufgeteilt: Die Suche und Identifizierung von Mustern übernimmt der Mensch mit Hilfe von interaktiven Visualisierungstechniken. Die Transformation der gefundenen Muster wird durch Data-Mining Verfahren übernommen. Diese Aufteilung nutzt die spezifischen Stärken von Mensch und Maschine besser. Der Mensch trägt mit seinem flexiblen und robusten Wahrnehmungssystem zu dieser Aufgabe bei; er wird gleichzeitig von der kognitiv anspruchsvolleren Aufgabe der Transformation der Muster entlastet. Die Maschine kann auch insbesondere komplexe Muster leichter in formale Modelle umformen. Wenn der Mensch die Interpretation ohne Hilfmittel oder Übung durchführen muß, können selten mehr als zwei bis dreidimensionale Muster interpretiert werden. In der Arbeit wird gezeigt, dass die Muster zehn- und mehrdimensionaler Zusammenhänge nicht nur dargestellt und wahrgenommen, sondern auch genutzt werden können. Durch die Aufteilung kann auch jene Schwäche automatischer Verfahren kompensiert werden, dass sie nur solche Muster finden, für deren Suche sie entwickelt wurden. Bei der Konstruktion der Modelle eliminiert die interaktive Vorgabe Mehrdeutigkeiten in den Mustern. Zur Überprüfung des konstruierten Modells wird daraus wieder ein Muster generiert, das mit den Mustern der Originaldaten visuell verglichen wird. Dies liefert qualitative Information über die Art des Modellierungsfehlers und die prinzipielle Eignung des automatischen Verfahrens, die quantitative Gütemaße allein nicht bereitstellen können. Zusammengenommen beschreibt das Konzept zwei Verbindungen zwischen visuell-interaktiven Techniken und automatischen Techniken in entgegengesetzte, sich ergänzende Richtungen. Mustererkennung, Interaktion und automatische Modellierung beschreiben den Weg von Muster zum Modell. Simulation, Feedback und visueller Abgleich beschreiben den Weg vom Modell zurück zum Muster. Das Modell der Daten wird in einem zyklischen, iterativen Prozess konstruiert, stetig überprüft und verfeinert. Um diese beiden Varianten der Kopplung von anderen, existierenden Verfahren abgrenzen zu können, wurde das allgemeine Modell des Visual-Analytics-Prozess verfeinert. Unabhängig von spezifischen Techniken wurden acht verschiedene Kopplungsvarianten identifiziert. Dabei werden sowohl bekannte Ansätze in die Systematik eingeordnet, als auch solche, die bisher nicht oder kaum in der Literatur umgesetzt werden.