Der Prozess, der es einem Unternehmen erlaubt, nützliche Informationen zu gewinnen, die entweder erklärend oder vorausschauend sind. Dabei werden Daten genutzt, die im Lauf der Zeit mithilfe von Techniken und Tools gesammelt wurden.
Inhalt
Data Mining
Data Mining ist der Prozess zur Identifikation von Informationen in einem Datenset; es wird auch als Knowledge Discovery in Databases (KDD) bezeichnet. Sie können zwei Ergebnisse durch Data Mining erzielen: Ihre Daten beschreiben oder Prognosen anhand Ihrer Daten treffen.
Der erste und wohl komplizierteste Schritt beim Data Mining besteht darin, ein Geschäftsziel festzulegen. Dieser Schritt ist auch der kritischste. Wenn Sie nicht wissen, wonach Sie suchen, wird es schwierig, die Arten, Algorithmen und Modelle von Machine Learning (ML) auszuwählen, die Ihnen die benötigten Informationen liefern.
Data Mining kann im Vertrieb und Marketing nützlich sein, weil ein Unternehmen dadurch seine Kunden besser verstehen und sein Marketing entsprechend anpassen kann. Schulen und Universitäten können damit ihre Schüler, Schülerinnen und Studierenden besser verstehen. Dazu dienen Informationen wie die in einem virtuellen Klassenzimmer verbrachte Zeit, die Anzahl der Tastenanschläge, die gleichzeitig belegten Kurse oder die Klassen mit den besten Testergebnissen.
Auch Unternehmen können Data Mining verwenden, um Vorgänge zu optimieren, indem sie unter anderem Herstellung, Montage, Fehler und Ausfälle besser verstehen. Es hilft auch bei der Betrugserkennung. Banken können mithilfe von Data Mining nach Betrugsmustern oder sogar nach dem Geschäft suchen, das kompromittiert wurde.
Im zweiten Schritt bereiten Sie Ihre Daten vor. Wenn Sie Ihr Ziel kennen, können Ihre Data Scientists den entsprechenden Datensatz bestimmen, sodass Ihr Unternehmen von den resultierenden Informationen profitieren kann. Data Scientists müssen in diesem zweiten Schritt die Daten, Duplikate, fehlenden Informationen und Ausreißer bereinigen. Andernfalls könnten die genannten Punkte verhindern, dass Ihre Data-Mining-Algorithmen und -Tools die benötigten Ergebnisse liefern.
Der dritte Schritt dient dazu, das Modell zu erstellen und nach Mustern zu suchen. An dieser Stelle kommen die folgenden Techniken und Tools ins Spiel. Data Mining könnte Deep-Learning-Algorithmen mit überwachten oder nicht überwachten Lernmethoden verwenden.
Im vierten und letzten Schritt werten Sie die durch Data Mining generierten Ergebnisse aus, um Änderungen vorzunehmen oder Maßnahmen zu ergreifen, die für Ihr Unternehmen nützlich sind.
Data Mining – Techniken
Data Scientists und Unternehmen können durch Data-Mining-Techniken große Datenmengen besser nutzen. Zu den Techniken gehören Folgende:
- Die Mustererkennung ist eine grundlegende Technik zur Identifikation von Mustern, etwa erhöhten Umsätzen mit Schneeschaufeln im Fall eines bevorstehenden Sturms. Allerdings sind die Dinge, nach denen Sie suchen, nicht so offensichtlich.
- Durch Klassifizierung, eine weitere Technik, können Daten in verschiedene Kategorien eingeteilt und klassifiziert werden. Beispielsweise können Sie Bankkunden anhand ihres bisherigen finanziellen Hintergrunds als Kreditkartenkunden mit niedrigem, mittlerem oder hohem Risiko klassifizieren.
- Die Zuordnung ist eine weitere Methode in Bezug auf die Mustererkennung. Sie sucht nach Variablen, die in bestimmten Momenten verknüpften sind. Ein Beispiel wäre die Erkenntnis, dass ein Kunde, der Nudeln in seinen Einkaufswagen legt, als Nächstes eine Soße auswählt. Oder dass er nach der Soße Parmesan auswählt.
- Das Erkennen von Ausreißern ist eine weitere Data-Mining-Methode, die nach Ausnahmen oder Anomalien sucht. Ein Beispiel hierfür wäre ein massiver Umsatzanstieg durch weibliche Kundinnen in einem typischen Männergeschäft im Juni, der darauf zurückzuführen ist, dass Frauen ein oder zwei Wochen vor dem Vatertag Geschenke für die Väter kaufen.
- Clustering ist eine weitere Technik, die der Klassifizierungstechnik ähnelt. Hierbei werden Daten aufgrund ihrer Ähnlichkeit gruppiert. Kunden könnten nach Einkaufshäufigkeit oder verfügbarem Einkommen verknüpft werden.
- Bei der Regression handelt es sich um die Fähigkeit, einen Wert anhand bisheriger Werte zu prognostizieren. Die Regression ermittelt einen zeitraumbasierten Durchschnitt, da Werte wie der Immobilienpreis verglichen mit dem aktuellen Durchschnittspreis zeitweise ein wenig steigen oder fallen.
- Die Prognose ist eine Data-Mining-Technik, durch die Unternehmen Werte prognostizieren können.
Data Mining – Tools
Data-Mining-Tools sind entscheidend dafür, die Auswirkung von Data Mining auf die Produktivität des Unternehmens zu verbessern. Einige der aktuell besten Tools sind:
- MonkeyLearn
- RapidMiner Studio
- Sisense for Cloud Data Teams
- Alteryx Designer
- Qlik Sense
- Orange
MonkeyLearn ist ein Textanalysetool. Damit können Sie Stimmungen wie negative Online-Rezensionen erkennen oder die Kennzeichnungs- und Weiterleitungsprozesse für Ihre Tickets automatisieren.
RapidMiner Studio ist eine Open-Source-Plattform, die eine Drag-and-Drop-Schnittstelle bietet, mit der Nicht-Programmierer ihren Anwendungsfall anpassen können. Die Plattform kann zur Betrugserkennung oder Kundenfluktuation verwendet werden. Für Programmierer gibt es R- und Python-Erweiterungen zur Anpassung von Data Mining. Obendrein gibt es eine hervorragende Support-Community.
Mit Sisense für Cloud Data Teams können Teams zusammenarbeiten, um Informationen aus ihren Daten zu extrahieren, unabhängig vom technischen Kenntnisstand der Teammitglieder.
Alteryx Designer ermöglicht es Datenanalysten, ihre Daten mit einem einzigen Tool vorzubereiten, zu kombinieren und zu analysieren.
Qlik Sense ist eine Visualisierungssoftware mit „beeindruckenden Diagrammen und Grafiken“. Es ermöglicht die Analyse mehrerer Datenquellen mit Drag-and-Drop-Funktionalität.
Fernando Cardoso ist Vice President of Product Management bei Trend Micro. Er konzentriert sich auf die hoch dynamische Welt der KI und Cloud. Seine Laufbahn begann er als Network und Sales Engineer. In dieser Zeit entwickelte er seine Kompetenzen in den Bereichen Rechenzentren, Cloud, DevOps und Cybersicherheit weiter – Bereiche, denen nach wie vor seine Leidenschaft gilt.
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Was ist Data Mining?
Data Mining ist der Prozess der Analyse großer Datensätze, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu entdecken, die Vorhersagen und Geschäftsentscheidungen unterstützen.
Was ist Data Mining und warum ist es schlecht?
Data Mining extrahiert Erkenntnisse, aber ist schlecht, wenn Datenschutz verletzt, Daten missbraucht oder Zustimmung ignoriert wird.
Ist Data Mining illegal?
Data Mining ist legal bei ethischer Nutzung und Zustimmung; illegal bei Datenschutzverletzungen oder Missbrauch persönlicher Informationen.
Was sind die 7 Schritte des Data Mining?
Schritte sind Datenbereinigung, Integration, Auswahl, Transformation, Mustererkennung, Bewertung und Präsentation für umsetzbare Erkenntnisse.
Welche Software wird für Data Mining verwendet?
Beliebte Tools sind RapidMiner, Weka, SAS, KNIME, Orange und Python-Bibliotheken wie Scikit-learn für Datenanalyse.
Was sind Beispiele für Data Mining?
Beispiele sind Kundensegmentierung, Betrugserkennung, Empfehlungssysteme, Warenkorbanalyse und prädiktive Analysen im Gesundheitswesen und Finanzbereich.
Was sind Vor- und Nachteile von Data Mining?
Vorteile: bessere Entscheidungen, Vorhersagen, Personalisierung. Nachteile: Datenschutzrisiken, Datenmissbrauch, hohe Kosten und ethische Bedenken.
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