Was ist Data Mining?

Data Mining umfasst eine Reihe von Phasen, von der Datenerfassung über die Visualisierung bis hin zur Extraktion nützlicher Informationen aus riesigen Datensätzen. Data-Mining-Techniken werden eingesetzt, um Beschreibungen und Vorhersagen über einen Zieldatensatz zu erstellen, wie oben beschrieben. Muster, Verbindungen und Korrelationen werden von Datenwissenschaftlern zur Beschreibung von Daten genutzt. Sie verwenden außerdem Klassifizierungs- und Regressionsalgorithmen zur Klassifizierung und Gruppierung von Daten sowie zur Identifizierung von Ausreißern für Anwendungsfälle wie die Spam-Erkennung.

Das Festlegen von Zielen, die Datenerfassung und -vorbereitung, die Implementierung von Data-Mining-Algorithmen und die Auswertung der Ergebnisse sind die vier Schlüsselphasen im Data Mining.

1. Ziele festlegen:

Dies ist möglicherweise das schwierigste Element des Data-Mining-Prozesses, und viele Unternehmen übersehen diese entscheidende Phase. Datenwissenschaftler und Unternehmensverantwortliche müssen zusammenarbeiten, um die geschäftliche Herausforderung zu definieren, die die Datenabfragen und Parameter für ein bestimmtes Projekt leiten wird. Analysten müssen möglicherweise weitere Untersuchungen durchführen, um den Geschäftskontext vollständig zu verstehen.

2. Datenerfassung und -vorbereitung:

Sobald der Umfang des Problems bestimmt ist, können Datenwissenschaftler leichter ermitteln, welche Datenmenge ihnen helfen wird, die wesentlichen Geschäftsfragen zu beantworten. Sie bereinigen die Daten nach der Erfassung und entfernen Störungen wie Duplikate, fehlende Zahlen und Ausreißer. Je nach Datensatz kann ein zusätzlicher Schritt erforderlich sein, um die Anzahl der Dimensionen zu reduzieren, da zu viele Merkmale jede nachfolgende Berechnung verlangsamen können. Um optimale Genauigkeit in jedem Modell zu gewährleisten, werden Datenwissenschaftler versuchen, die wichtigsten Prädiktoren beizubehalten.

3. Implementierung von Data-Mining-Algorithmen:

Datenwissenschaftler können interessante Datenverknüpfungen untersuchen, wie sequenzielle Muster, Assoziationsregeln oder Korrelationen, abhängig von der Art der Forschung. Während hochfrequente Muster ein breiteres Anwendungsspektrum bieten, können Datenvariationen manchmal faszinierender sein und potenzielle Betrugsbereiche aufdecken.

4. Auswertung der Ergebnisse:

Nachdem die Daten aggregiert wurden, müssen die Ergebnisse untersucht und verstanden werden. Bei der Fertigstellung der Ergebnisse sollten diese gültig, einzigartig, wertvoll und leicht verständlich sein. Wenn dieses Kriterium erfüllt ist, können Organisationen diese Informationen nutzen, um neue Strategien zu entwickeln, die ihnen helfen, ihre Ziele zu erreichen.

Einsatz von Data Mining: Telekommunikation, Medien und Technologie

In einem überfüllten Markt mit hartem Wettbewerb liegen die Antworten häufig in Ihren Kundendaten. Analytische Modelle können Unternehmen aus Telekommunikation, Medien und Technologie helfen, große Mengen von Kundendaten zu verstehen, sodass sie das Kundenverhalten vorhersagen und hochgradig zielgerichtete und relevante Werbung schalten können.

Fertigungssektor

Früherkennung von Problemen, Qualitätssicherung und Investitionen in den Markenwert sind ebenso entscheidend wie die Abstimmung der Lieferpläne mit den Nachfrageprognosen. Hersteller können den Verschleiß und die Wartung von Produktionsanlagen vorhersagen, was ihnen ermöglicht, die Betriebszeit zu maximieren und den Produktionsplan einzuhalten.

Bildungswesen

Lehrkräfte können die Leistung von Schülern vorhersagen, bevor diese das Klassenzimmer betreten, indem sie einheitliche, datengestützte Perspektiven auf die Schülerentwicklung nutzen und Interventionsstrategien planen, um sie auf Kurs zu halten. Data Mining ermöglicht es Lehrkräften, auf Schülerdaten zuzugreifen, Erfolgsniveaus vorherzusagen und Kinder oder Schülergruppen zu identifizieren, die zusätzliche Unterstützung benötigen.

Versicherung

Versicherungsunternehmen können schwierige Herausforderungen wie Betrug, Compliance, Risikomanagement und Kundenfluktuation mit analytischem Fachwissen bewältigen. Unternehmen haben Data-Mining-Techniken genutzt, um Produkte unternehmensübergreifend besser zu bepreisen und neue Wege zu entdecken, wettbewerbsfähige Produkte für ihre bestehende Kundenbasis anzubieten.

Bankwesen

Banken können automatisierte Algorithmen nutzen, um ihre Kundenbasis und die Milliarden von Transaktionen, die das Finanzsystem ausmachen, besser zu verstehen. Finanzdienstleistungsunternehmen können Data Mining nutzen, um Marktrisiken besser zu verstehen, Betrug schneller zu erkennen, regulatorische Compliance-Pflichten zu verwalten und die Rendite ihrer Marketingausgaben zu maximieren.

Einzelhandel

Da im Einzelhandel enorme Datenmengen aus Verkäufen, Kaufhistorien von Kunden, Produkttransporten, Verbrauch und Dienstleistungen gesammelt werden, hat Data Mining viele Anwendungsmöglichkeiten in der Einzelhandelsbranche. Aufgrund der wachsenden Bequemlichkeit, Verfügbarkeit und Beliebtheit des Internets ist es nur logisch, dass die Menge der gesammelten Daten weiterhin erheblich zunehmen wird. Große Kundendatenbanken können Ihnen helfen, Beziehungen zu verbessern, Marketingkampagnen zu optimieren und den Umsatz zu schätzen, indem verborgene Kundenintelligenz aufgedeckt wird. Einzelhändler können dank präziserer Datenmodelle gezielter marketingwirksam vorgehen und das Angebot finden, das den größten Einfluss auf Kunden hat.

Data-Mining-Techniken

Data Mining ist besonders effektiv, wenn eine oder mehrere der folgenden Techniken eingesetzt werden:

1. Musterverfolgung

Muster beobachten. Das Erlernen der Mustererkennung in Ihren Datensätzen ist einer der grundlegendsten Data-Mining-Ansätze. Es handelt sich häufig um die Identifizierung einer periodischen Anomalie in Ihren Daten oder um das Ebbe-und-Flut-Prinzip einer bestimmten Variablen im Zeitverlauf. Beispielsweise können Sie feststellen, dass der Umsatz eines bestimmten Produkts unmittelbar vor den Feiertagen steigt oder dass wärmeres Wetter mehr Besucher auf Ihre Website zieht.

2. Klassifizierung

Die Klassifizierung ist eine fortgeschrittenere Data-Mining-Technik, bei der Sie verschiedene Attribute in erkennbare Gruppen einteilen müssen, die Sie dann für weitere Schlussfolgerungen oder die Ausführung einer bestimmten Aufgabe verwenden können. Genau hier ist Klassifier sehr hilfreich. Klassifier hilft dabei, Texte und Daten zu klassifizieren, um Erkenntnisse zu gewinnen. Möglicherweise können Sie einzelne Verbraucher basierend auf Daten zu ihrem finanziellen Hintergrund und ihrer Kaufhistorie als 'niedrige', 'mittlere' oder 'hohe' Kreditrisiken einstufen. Diese Klassifizierungen können dann genutzt werden, um noch mehr über diese Kunden zu erfahren.

3. Vorhersage

Da es zur Vorhersage der Arten von Daten verwendet wird, die in der Zukunft auftreten werden, ist die Vorhersage einer der wichtigsten Data-Mining-Ansätze. In vielen Fällen reicht es aus, vergangene Trends zu beobachten und zu verstehen, um eine vernünftige Prognose darüber zu erstellen, was in der Zukunft eintreten wird. Sie können beispielsweise die Kredithistorie und frühere Transaktionen eines Verbrauchers prüfen, um festzustellen, ob dieser in Zukunft ein Kreditrisiko darstellt.

4. Ausreißererkennung

Anomalieerkennung (auch als Ausreißererkennung bekannt) ist der Prozess der Identifizierung ungewöhnlicher Dinge, Ereignisse oder Beobachtungen, die Verdacht erregen, indem sie stark von den übrigen Daten abweichen. Es gibt zwei Arten von Ausreißern: univariate und multivariate. Univariate Ausreißer können erkannt werden, wenn man sich eine Verteilung von Werten in einem einzelnen Merkmalsraum ansieht. Im n-dimensionalen Raum können multivariate Ausreißer erkannt werden (von n Merkmalen). Das menschliche Gehirn hat Schwierigkeiten, Verteilungen in n-dimensionalen Räumen zu betrachten, weshalb wir ein Modell trainieren müssen, das dies für uns übernimmt.

Klassifier und Data Mining

Data Mining hat im gegenwärtigen Zustand eine sehr große Bedeutung erlangt. Die technologische Welt hat übernommen, und mit Klassifier können Sie ebenfalls Teil dieser Welt sein. Wir können Ihnen bei der Analyse qualitativer Daten helfen. Klassifier ist eine Online-Textanalyseplattform mit einfachen KI-Funktionen, die Ihnen helfen, sofort mit qualitativen Daten zu starten. Mit automatisierten Funktionen und maschinellem Lernen können Sie analysieren, was immer Sie möchten. Überlassen Sie uns die repetitiven Aufgaben und erstellen Sie noch heute ein Modell mit uns, um Ihre Arbeit zu erleichtern und das Beste aus den Produkt-Feedbackdaten herauszuholen.

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