Einen ersten Ansatz haben wir mittels der Analyse aufbauend auf OLAP Cubes vorgestellt (Barzen 2015). Dieser Ansatz erlaubt multidimensionale Abfragen auf den Kostümdatenbestand, beschränkt sich allerdings auf die Analyse der Kostümdaten durch konkrete Abfragen. Bei konkreten Abfragen nicht vermutete Zusammenhänge im Datenbestand können dabei nicht identifiziert werden. Um solche Zusammenhänge der Daten sichtbar zu machen, gewinnen besonders in Industrie und Naturwissenschaften Techniken aus dem Bereich des Data Minings an Gewicht. Diese erlauben mögliche „Auffälligkeiten“ oder Cluster in Datensätzen zu finden. Was wir in diesem Poster vorstellen möchten, ist eine Werkzeugumgebung, die verschiedene Algorithmen und entsprechende Visualisierungen der Analyseergebnisse zur Identifikation von „Kostümmusterkandidaten“ unterstützt. Dem vorgegebenen Umfang geschuldet, beschränken wir uns in diesem Abstrakt auf das Vorstellen einer der angewandten Methoden: Wie kann man die Ähnlichkeit der Daten selektiv auswerten um durch die Visualisierung ähnlicher Ausprägungen von Kostümen aus dem Lösungsrepository Hinweise auf Kostümmuster zu erhalten?