Was ist Data Mining?

Inhaltsübersicht

Einleitung: In einer Welt, in der sich Technologie und Wissenschaft ständig weiterentwickeln, scheint es immer einen Weg zu geben, die neuesten Entwicklungen zu nutzen, um unsere Arbeit schneller und einfacher zu machen. 

Aber was wäre, wenn wir Ihnen sagen würden, dass es eine Anwendung gibt, die die Art und Weise, wie Sie Geschäfte machen, revolutionieren könnte?

Wie wäre es, wenn wir Ihnen sagen würden, dass es einen besseren Weg gibt, Menschen dabei zu helfen, etwas über die Produkte und Dienstleistungen zu erfahren, die sie wollen oder brauchen, indem sie Informationen aus einer Vielzahl von Quellen im Internet sammeln?

Was wäre, wenn wir Ihnen sagen würden, dass es einen Weg gibt, diese Daten zu analysieren, um Muster zu finden, die Ihnen helfen, die Wünsche Ihrer Kunden zu verstehen?

Nun, es gibt ein solches Werkzeug, das für Sie und Ihr Unternehmen das Beste sein könnte, was Ihnen seit dem Internet passiert ist. Es heißt Data Mining. 

Data Mining ist eine Reihe von statistischen Techniken, die zur Analyse großer Datenmengen eingesetzt werden, und wird oft mit Mustererkennung in Verbindung gebracht. Im Zusammenhang mit Marketing und UnternehmensanalytikData Mining bezieht sich auf Techniken, mit denen sich Muster in Datensätzen erkennen lassen. Diese Techniken werden auch als statistisches Lernen, prädiktive Modellierung, maschinelles Lernen oder Wissensentdeckung in Datenbanken bezeichnet.

Gründe, warum Data Mining wichtig ist

Analytik ist ein wesentlicher Bestandteil eines erfolgreichen Unternehmens, und Data Mining ist eine der Hauptkomponenten. Es ist wichtig zu wissen, wie man Daten nutzt und welche Arten von Informationen man sammelt.

Bei Data Mining geht es nicht nur um das Sammeln und Analysieren von Daten. In einer Welt der großen Daten gibt es unzählige Möglichkeiten für Unternehmen, Trends und Verhaltensweisen zu nutzen, die zur Umsatzsteigerung und zum Aufbau eines Wettbewerbsvorteils beitragen können.

Data Mining dient dazu, Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen, die zur Verbesserung eines Geschäftsmodells oder zum besseren Verständnis der Kunden eingesetzt werden können. Betrachten Sie dies aus der Sicht eines Werbetreibenden. Werbung ist eine großartige Möglichkeit, eine bestimmte Gruppe von Menschen anzusprechen, die wahrscheinlich ein bestimmtes Verhalten an den Tag legen oder ein bestimmtes Produkt kaufen werden. Aber woher wissen Sie, welche Gruppen am ehesten eine solche Aktion durchführen werden?

Hier kommt das Data Mining ins Spiel. Es kann einem Werbetreibenden dabei helfen, festzustellen, welche Personengruppen am ehesten zu einer bestimmten Aktion bereit sind, und dann eine gezielte Werbekampagne auf der Grundlage dieses Wissens aufzubauen. Dies ist besonders hilfreich, wenn es darum geht, Menschen mit geringem Werbebewusstsein anzusprechen. Aber es geht nicht immer um Werbung. Data Mining kann auch eingesetzt werden, um das Kundenverhalten zu untersuchen und Unternehmen dabei zu helfen, ihre Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle zu verbessern. So lässt sich beispielsweise die Wahrscheinlichkeit künftiger Verkäufe vorhersagen oder ein neues Produkt oder eine neue Funktion ermitteln, die den Umsatz steigern wird.

Data Mining bietet Unternehmen auch die Möglichkeit, die Leistungen ihrer aktuellen und potenziellen Kunden zu analysieren und zu bewerten. Diese Analysen können Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen über die von ihnen eingesetzten Marketingstrategien und die von ihnen angebotenen Dienstleistungen oder Produkte zu treffen. Es ist auch ein integraler Bestandteil eines Betrugsmanagementprogramms, das Geschäftsanwendungen wie Betrugserkennung, Risikomanagement, Cybersicherheitsplanung und mehr unterstützt.

Prozess des Data Mining

Der Data-Mining-Prozess umfasst in der Regel die Analyse eines großen Datensatzes, um Muster, Beziehungen und Trends in den Daten zu finden. Es wird in der Regel verwendet, um neue Informationen aus vorhandenen Daten zu ermitteln. Es gibt viele verschiedene Arten von Data Mining, und ein erfahrener Data Scientist kann diese Techniken nutzen, um wertvolle Informationen zu finden. 

Data Mining ist auch eine Aufgabe, die Datenkenntnisse voraussetzt. Sie kann von Datenwissenschaftlern ausgeführt werden, die als Bürger in Organisationen arbeiten, oder von datenversierten Geschäftsanalysten, Führungskräften und Arbeitern, die als Data Miner fungieren.

Zu den Kernelementen des Data Mining gehören Statistik und maschinelles Lernen sowie Datenverwaltungsaufgaben, die zur Vorbereitung der Daten für die Analyse durchgeführt werden. ML-Algorithmen und künstliche Intelligenz werden eingesetzt, um einen Großteil des Prozesses zu automatisieren, sodass es einfacher ist, riesige Datenmengen wie Kundendatenbanken, Transaktionsdatensätze und Protokolldateien von Websites, mobilen Apps und Sensoren zu analysieren.

Der Prozess des Data Mining umfasst vier Hauptphasen:

  1. Datenerhebung

Dies ist der erste Schritt im Prozess des Data Mining. Um Daten zu sammeln, müssen Sie bestimmte Werkzeuge, Techniken und Geräte verwenden. Die gebräuchlichsten Methoden der Datenerhebung sind Interviews, Umfragen, Fragebögen, Beobachtungen, Fokusgruppen usw. Diese verschiedenen Arten von Datenerfassungsmethoden werden in fast jeder Art von Forschung eingesetzt.

  1. Vorbereitung der Daten

Die gesammelten Daten werden dann in eine für die Analyse geeignete Form gebracht. Die Datenaufbereitung kann das Bereinigen, Kodieren und Umwandeln der Daten umfassen. Die Datenvorbereitung kann auch das Zusammenführen von Daten aus mehreren Datenquellen umfassen. Dieser Schritt kann je nach Art der aufzubereitenden Daten vom Datenwissenschaftler oder vom Datenbankadministrator durchgeführt werden.

Die Datenvorbereitung umfasst die Untersuchung Ihrer Daten und die Behebung von Datenfehlern und Problemen wie Rechtschreibfehlern, Formatierungsproblemen und fehlenden oder fehlerhaften Informationen.

Der nächste Schritt in der Datenvorbereitung ist die Anwendung von Datentransformationen, die die Datensätze konsistenter machen. Es sei denn, ein Datenwissenschaftler möchte die Daten für eine bestimmte Anwendung analysieren.

  1. Auswertung der Daten

Nachdem die Daten gesammelt und aufbereitet wurden, wählt ein Datenwissenschaftler die geeignete Technik für das Mining der Daten aus. Anschließend implementiert er sie in einen oder mehrere Algorithmen, um den Mining-Prozess durchzuführen. Algorithmen für das maschinelle Lernen müssen oft auf Beispieldatensätzen trainiert werden, um die gesuchten Informationen zu finden, bevor sie auf dem gesamten Datensatz ausgeführt werden.

  1. Datenanalyse und Datenauswertung

Die Ergebnisse des obigen Schritts (Mining-Prozess) werden dann zur Erstellung von Analysemodellen verwendet. Sie helfen, die Entscheidungsfindung und andere geschäftliche Maßnahmen. Ein Datenwissenschaftler oder ein Datenanalyseteam muss mit Geschäftsführern zusammenarbeiten, um die Daten zu interpretieren und die Ergebnisse den Nutzern zu vermitteln. Oft erstellen Datenwissenschaftler Visualisierungen und nutzen Techniken des Data Storytelling, um ihre Geschichten zu erzählen.

Data-Mining-Techniken

Verschiedene Methoden und Techniken können verwendet werden, um Daten für verschiedene Datenwissenschaft Anwendungen. Die Mustererkennung ist ein häufiger Anwendungsfall für Data Mining. Sie wird durch mehrere Techniken ermöglicht, z. B. Merkmalsextraktion und -auswahl, Clustering, Klassifizierung usw.

Zu den gängigen Data-Mining-Techniken gehören die folgenden Arten:

1. Clustering: Unter Clustering versteht man die Gruppierung von Daten in Clustern oder Klassen. Sie werden verwendet, um aussagekräftige Muster in Daten zu erkennen, z. B. Gruppen verwandter Daten, die für die Zusammenfassung und Klassifizierung nützlich sein können. Der K-means-Algorithmus ist einer der am häufigsten verwendeten Clustering-Algorithmen.

2. Klassifizierung: Die Klassifizierung beinhaltet die Zuordnung bekannter Kategorien zu Objekten im Datensatz. Sie wird verwendet, um Muster zu erkennen, die die Daten mit bekannten oder erwarteten Kategorien in Verbindung bringen. Die Klassifizierung ist nützlich, um große Datenmengen zusammenzufassen und Muster, z. B. Trends in den Daten, zu erkennen. Der Naive-Bayes-Algorithmus ist einer der gängigsten Klassifizierungsalgorithmen.

3. Regression: Regression ist der Prozess der Vorhersage eines Wertes aus einer Reihe von Werten, die als Merkmale bezeichnet werden. Regression kann zur Schätzung von Werten eines unbekannten Parameters verwendet werden, indem eine Funktion gefunden wird, die am besten zu den beobachteten Werten passt. Die Regression wird häufig verwendet, um den Wert einer abhängigen Variable aus den Werten unabhängiger Variablen vorherzusagen.

4. Vereinigung: Assoziation bezieht sich auf den Grad der Korrelation zwischen zwei oder mehr Variablen. Die Assoziation kann verwendet werden, um den Wert einer Variablen anhand der Werte anderer Variablen vorherzusagen. Diese Technik ist nützlich, wenn die Daten spärlich sind und nicht viele Werte für jede Variable enthalten.

5. Vorhersage: Predictive Analytics ist der Prozess der Erstellung von Modellen, die zur Vorhersage künftiger Ergebnisse auf der Grundlage vergangener Ergebnisse verwendet werden können. Dazu werden Algorithmen, Statistiken und Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt. Der Prozess umfasst auch die Modellvalidierung und die Modellauswahl.

6. Optimierung: Optimierung ist die Suche nach der besten Lösung für ein Problem. Sie beinhaltet den Einsatz mathematischer Techniken wie lineare Programmierung, quadratische Programmierung usw.

Vorteile von Data Mining

Data Mining kann für Ihr Unternehmen sehr profitabel sein und ermöglicht es Ihnen, verborgene Muster und Trends in Ihrem Datensatz aufzudecken. Diese Informationen können Ihrem Unternehmen bei der Vorhersage künftiger Entwicklungen helfen, so dass Sie die Entscheidungsfindung und die strategische Planung Ihres Unternehmens verbessern können.

Einige der spezifischen Vorteile von Data Mining sind:

- Entdeckung neuer Märkte und Möglichkeiten: Wenn Sie fortgeschrittene Techniken wie Data Mining anwenden, können Sie unbekannte oder ungesehene Muster und Trends in Ihrem Datensatz erkennen, was Ihnen helfen wird, neue Märkte und Möglichkeiten zu entdecken.

- Verbesserung der Produktentwicklung: Data Mining wird von Herstellern eingesetzt, um die Qualität ihrer Produkte und die Art und Weise, wie sie vermarktet werden, zu verbessern. Durch die Anwendung dieser Technik können Sie die Bedürfnisse Ihrer Kunden besser verstehen und die Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit Ihres Produkts verbessern.

- Vorhersage des Verbraucherverhaltens: Data Mining ist eine sehr beliebte Strategie, die von Big-Data-Start-ups eingesetzt wird, um Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen. Data-Mining-Techniken helfen Unternehmen zu verstehen, wie Kunden mit ihren Produkten und Dienstleistungen interagieren. Data-Mining-Algorithmen werden eingesetzt, um Kunden auf der Grundlage ihres Kaufverhaltens, ihrer demografischen Daten und anderer Faktoren zu klassifizieren oder zu gruppieren. Mit diesem Wissen können Unternehmen Anzeigen und Werbeaktionen besser auf bestimmte Verbrauchergruppen ausrichten. 

- Verbessern Sie Ihre Geschäftsentscheidungen: Sie können Data Mining auch nutzen, um fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen, indem Sie Muster und Trends in Ihrem Datensatz entdecken. Sie können Data Mining zum Beispiel einsetzen, um die Käufe Ihrer Kunden zu analysieren und vorherzusagen, welche Kunden wahrscheinlich mehr Artikel kaufen werden, oder um zu ermitteln, wann der beste Zeitpunkt für die Einführung eines neuen Produkts oder einer neuen Dienstleistung ist.

- Verbesserung der Qualität Ihrer Arbeitskräfte: Mit Hilfe von Data Mining lässt sich herausfinden, welche Fähigkeiten die Mitarbeiter für die Ausführung bestimmter Aufgaben benötigen. Dies kann Ihnen dabei helfen, die richtigen Mitarbeiter für die jeweilige Aufgabe einzustellen oder Mitarbeiter aufgrund ihrer Leistung zu befördern. 

- Entdeckung neuer Produkte und Dienstleistungen: Data Mining hilft bei der Entdeckung neuer Produkte und Dienstleistungen für Ihr Unternehmen, die noch nicht auf dem Markt sind. 

- Analyse der Wirksamkeit von Marketingstrategien: Sie können Data Mining nutzen, um die Marketingstrategien Ihres Unternehmens zu analysieren. Diese Informationen können Sie dann nutzen, um Ihre aktuellen Marketingkampagnen zu verbessern oder neue Kampagnen zu entwickeln. 

- Nutzung der Daten zur Vorhersage künftiger Ereignisse und Markttrends: Data Mining ist ein hervorragendes Instrument für die Vorhersage von Verkäufen und Produktnachfrage. Es kann Ihnen helfen, die Zukunft vorherzusagen und Pläne zur Anpassung an neue Trends und Situationen zu erstellen. 

- Verringerung des mit Geschäftsentscheidungen verbundenen Risikos: Data Mining ermöglicht es Ihnen, bessere Entscheidungen über Ihr Unternehmen zu treffen, indem Sie Muster in Ihrem Datensatz erkennen, die Ihnen dabei helfen zu bestimmen, ob Ihr Unternehmen gefährdet ist oder nicht. 

Verwendung von Data Mining

Einige der spezifischen Anwendungen von Data Mining sind:

  • Gesundheitswesen: Data Mining wird für eine Vielzahl von Analyseanwendungen im Gesundheitswesen eingesetzt. Beispiele sind die Vorhersage von Krankenhausrückübernahmen, die Identifizierung und Verfolgung von Krankheitsausbrüchen, die Vorhersage von Patientenergebnissen und die Analyse von Trends im Arzneimittelverkauf.
  • Industrielle Automatisierung: Data Mining wird auch in industriellen Kontrollsystemen zur Überwachung und Steuerung von Industriemaschinen eingesetzt. Der Prozess wird gewöhnlich als "maschinelles Lernen" bezeichnet.
  • Telekommunikation: Telekommunikationsunternehmen nutzen Data-Mining-Techniken, um Muster im Anrufverkehr zu erkennen, die zur Verbesserung des Kundendienstes genutzt werden können.
  • Einzelhandel: Einzelhändler nutzen Data Mining, um das Verbraucherverhalten vorherzusagen und zu analysieren, welche Produkte sich am ehesten verkaufen lassen. Versicherungen: Versicherungsunternehmen nutzen Data Mining, um die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses oder eines Schadensfalls vorherzusagen. Andere: Auch in anderen Branchen wird Data Mining eingesetzt. So wird Data Mining beispielsweise eingesetzt, um die Wahrscheinlichkeit eines Erdbebens in einer bestimmten Region vorherzusagen, die Wahrscheinlichkeit eines Produktausfalls vorherzusagen oder Aktienkurse zu analysieren.
  • Pharmazeutische Industrie: Die pharmazeutische Industrie setzt Data Mining ein, um neue Einsatzmöglichkeiten für bestehende Medikamente zu finden. Sie setzt Data Mining auch ein, um neue Kombinationen von Medikamenten und deren Dosierung zu entdecken, die bei der Behandlung von Krankheiten wirksamer sind.
  • Finanz- und Versicherungsbranche: Die Finanzdienstleistungsbranche nutzt Data Mining, um das Kundenverhalten vorherzusagen und Betrug aufzudecken. Außerdem wird Data Mining eingesetzt, um Kreditkartenangebote auszuwählen, die von den Kunden mit hoher Wahrscheinlichkeit angenommen werden. Versicherungsunternehmen setzen Data Mining ein, um betrügerische Ansprüche zu erkennen und das Risiko bestimmter Versicherungsnehmer oder Gruppen von Versicherungsnehmern zu bewerten.

Prädiktive Analytik 

Es handelt sich dabei um ein Instrument, das je nach Branche auf verschiedene Weise eingesetzt werden kann. Die Grundidee der prädiktiven Analyse besteht darin, Modelle zu erstellen, die anhand historischer Daten das Ergebnis für neue Fälle vorhersagen, und diese Vorhersagen dann zur Verbesserung der Entscheidungsfindung zu nutzen. Diese Methode kann Ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, wenn es um die Vorhersage von Umsätzen, Gewinnen, Marketingausgaben usw. geht. 

Unter prädiktiver Analyse versteht man die Analyse von Daten, um künftige Verhaltensweisen und Ergebnisse vorherzusehen. So können wir die Wahrscheinlichkeit vorhersagen, dass ein Ereignis eintritt oder dass etwas in der Zukunft geschieht. Die prädiktive Analytik besteht aus drei Teilen: Daten, Analyse und Interpretation. Diese Komponenten arbeiten zusammen, um auf der Grundlage historischer Daten Prognosemodelle zu erstellen.

Data Warehousing

Bevor wir uns mit den Einzelheiten des Data Warehousing befassen, sollten wir einen Blick darauf werfen, wie das Data Warehousing überhaupt entstanden ist. Dieser Prozess begann in den 1950er Jahren, als Unternehmen begannen, Computer zur Verarbeitung von Zahlen einzusetzen. Aber die Computer waren nicht leistungsfähig genug, um alle Zahlen eines Unternehmens zu speichern. Daher war es sinnvoll, die Daten zu lagern, damit Analysten diese Zahlen nutzen konnten. Heute ist Data Warehousing ein wichtiger Bestandteil von BI (Business Intelligence), mit dessen Hilfe Geschäftsanwender einen 360-Grad-Blick auf die Daten erhalten, die sie für ihre Entscheidungen benötigen.

 In den Anfängen des Data Warehousing lag das Hauptaugenmerk auf den Kosten für die Datenspeicherung. Viele Data-Warehouses verwenden einen spaltenbasierten Ansatz für die Speicherung (a la traditionelle RDBMS), was bedeutet, dass Abfragen sehr schnell sind. Das liegt daran, dass die Datenbankmaschine einfach eine Zeile nach der anderen liest. Leider geht dieser Ansatz auf Kosten des Speicherplatzes, weshalb viele Unternehmen auf NoSQL und ähnliche Ansätze umsteigen, bei denen die Datenspeicherung billiger und flexibler ist. 

Es ist wichtig zu wissen, dass Data Mining viel Speicherplatz benötigt. Außerdem ist für Data Mining eine hohe Rechenleistung erforderlich. Um die Daten zu schürfen, muss der Computer mit verschiedenen Programmen für die Datenanalyse geladen werden. Data Warehousing trägt dazu bei, dass die Daten für künftige Analysen verfügbar sind. Es ist nützlich, um den Überblick über alle Aktivitäten und Ereignisse in einer Organisation zu behalten.

Data Warehousing speichert große Mengen an Informationen in einem Repository, so dass die Daten leicht abgerufen werden können. Die meisten Unternehmen verwenden heute Data Warehouses, um Informationen über Kunden und andere Aspekte ihres Geschäfts zu speichern. Es enthält alle Daten aus den transaktionalen Systemen, die zur Beantwortung von Fragen und zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen benötigt werden. 

Data Warehousing beinhaltet die Integration von Informationen aus vielen heterogenen Quellen. Es kann verwendet werden, um Daten aus mehreren Quellen in einer einzigen Datenbank zu konsolidieren. Ein typisches Data Warehouse ist eine Sammlung von Datenbanken, die historische Informationen über die Geschäftsabläufe eines Unternehmens enthalten.

Letzte Worte

Data Mining ist nichts Neues oder Unbekanntes in der Wirtschaft. Es gibt es schon seit geraumer Zeit und es hat sich für verschiedene Unternehmen, auch für kleine, als nützlich erwiesen. Es hat einen großen Einfluss auf den Entscheidungsfindungsprozess, weshalb die Bedeutung von Data Mining nicht zu übersehen ist.

Heutzutage verlassen sich Unternehmen mehr denn je auf Data-Mining-Techniken, um sich einen Vorteil gegenüber ihren Konkurrenten zu verschaffen. Unternehmen haben damit begonnen, Data-Mining-Techniken anzuwenden, um Erkenntnisse zu gewinnen, die in unstrukturierten Daten verborgen sind. Das Hauptziel dieser Techniken besteht darin, künftige Trends und Muster vorherzusagen und Vorhersagen zu treffen.

Sie haben einen großen Einfluss auf den Entscheidungsprozess, weshalb die Bedeutung von Data Mining nicht zu übersehen ist. Es kann auch den Entscheidungsträgern helfen, das Beste aus den vorhandenen Daten herauszuholen. Für jede Art von Unternehmen kann es die Qualität der angebotenen Dienstleistungen verbessern und die Produktivität steigern.

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