Data Mining ist kein neues Konzept und hat die digitale Revolution auch nicht begleitet. Das Konzept gibt es seit fast einem Jahrhundert, obwohl es in den 1930er Jahren populärer wurde. 1936 schlug Alan Turing die Idee einer universellen Maschine vor, die Berechnungen mit Techniken heutiger Computer durchführen könnte; das war eines der ersten Modelle des Data Mining.
Seitdem haben wir einen langen Weg zurückgelegt. Data Mining und maschinelles Lernen sind zu praktikablen Werkzeugen in Unternehmen geworden, die dazu beitragen, alles von der Verkaufsabwicklung bis hin zur Verbesserung zu verbessern Finanzanalyse zu Anlagezwecken. Infolgedessen sind Datenwissenschaftler heute für Unternehmen auf der ganzen Welt wichtiger.
Was ist Data Mining?
Einfach ausgedrückt ist es der Prozess, große Datenmengen zu analysieren, um sie aufzudecken Business Intelligence die Unternehmen bei der Lösung von Problemen unterstützen können, Risiken reduzieren, und neue Möglichkeiten nutzen. Die Ähnlichkeiten zwischen der Suche nach wichtigen Informationen in einer riesigen Datenbank und dem Abbau von Erz auf einem Berg inspirierten den Namen dieses Systems. Beide Verfahren müssen riesige Datenmengen durchkämmen, um verborgene Werte aufzudecken.
Data Mining liefert Antworten auf Geschäftsfragen, die in der Vergangenheit zu zeitaufwändig waren, um sie manuell zu beantworten. In den meisten Fällen hilft es den Benutzern, Muster, Trends und Beziehungen zu finden, die sie sonst möglicherweise übersehen würden. Dies kann durch den Einsatz einer Vielzahl statistischer Werkzeuge erreicht werden, um Daten auf verschiedene Weise zu untersuchen. Folglich helfen diese Informationen, die Zukunft vorherzusagen und Maßnahmen zu ergreifen, um die Geschäftsergebnisse zu beeinflussen.
Der Einsatz von Data Mining ist in Geschäftsbereichen wie Vertrieb und Marketing, Produktentwicklung, Gesundheitswesen usw. weit verbreitet. Bei richtiger Durchführung verschafft Ihnen Data Mining einen erheblichen Wettbewerbsvorteil, indem es Ihnen ermöglicht, mehr über Ihre Kunden zu erfahren. Dies führt schließlich zur Entwicklung erfolgreicher Marketingstrategien, Umsatzsteigerung und angemessenem Kostenmanagement.
Lesen Sie auch: Datengesteuerte Entscheidungsfindung und Marketing
Wie Data Mining funktioniert
Das Untersuchen und Analysieren riesiger Datenmengen, um relevante Muster und Trends zu finden, ist das, worum es beim Data Mining geht. Und neben den oben genannten Vorteilen sind andere Bereiche nützlich, darunter: Datenbankmarketing, Kreditrisikomanagement, Betrugserkennung, Spam-E-Mail-Überprüfung und sogar die Bestimmung der Benutzereinstellung.
Inzwischen gibt es vier Schritte im Data-Mining-Prozess. Organisationen beginnen damit, Daten zu sammeln und sie in Data Warehouses zu laden. Die Daten werden dann gespeichert und verwaltet, entweder vor Ort oder in der Cloud.
Auf die Daten wird zugegriffen durch Wirtschaftsanalytiker, Managementteams und IT-Spezialisten, die dann entscheiden, wie sie es organisieren. Die Anwendungssoftware übernimmt dann. Es sortiert die Daten in Abhängigkeit von den Antworten des Benutzers und präsentiert die Daten anschließend in einem einfach zu teilenden Format, wie z. B. einem Diagramm oder einer Tabelle, durch den Endbenutzer.
Der Prozess des Data Mining
Data Mining umfasst eine Reihe von Phasen, von der Datenerfassung bis zur Visualisierung, um nützliche Informationen aus riesigen Datensätzen zu extrahieren. Data-Mining-Techniken helfen grundsätzlich dabei, Beschreibungen und Vorhersagen über einen Zieldatensatz zu erstellen. Der folgende Prozess zeigt, wie dies erreicht werden kann.
#1. Definieren Sie die Geschäftsziele:
Dies ist oft der schwierigste Teil des Data-Mining-Prozesses, obwohl viele Unternehmen diese entscheidende Phase tendenziell übersehen.
An diesem Punkt müssen Data Scientists und Geschäftsbeteiligte zusammenarbeiten, um die Geschäftsprobleme zu ermitteln. Dies leitet die Datenabfragen und Parameter für ein bestimmtes Projekt. Analysten müssen jedoch möglicherweise zusätzliche Recherchen durchführen, um den Geschäftskontext vollständig zu verstehen.
#2. Datenaufbereitung:
Sobald das Ausmaß des Problems bestimmt ist, können Data Scientists bestimmen, welche Datensammlung ihnen hilft, die wesentlichen Geschäftsfragen einfacher zu beantworten.
Sie bereinigen die Daten nach dem Sammeln buchstäblich und entfernen jegliches Rauschen wie Duplikate, fehlende Zahlen und Ausreißer. In der Zwischenzeit kann je nach Datensatz ein zusätzlicher Schritt erforderlich sein. Das Ziel besteht darin, die Anzahl der Dimensionen zu verringern, da zu viele Merkmale nachfolgende Berechnungen verlangsamen können. Um eine optimale Genauigkeit in allen Modellen zu gewährleisten, werden Datenwissenschaftler versuchen, die wichtigsten Prädiktoren beizubehalten.
#3. Modellierung und Pattern Mining:
Datenwissenschaftler können je nach Art der Forschung interessante Datenverknüpfungen wie sequentielle Muster, Assoziationsregeln oder Korrelationen untersuchen. Aber während hochfrequente Muster ein breiteres Anwendungsspektrum bieten, können Datenvariationen manchmal faszinierender sein und potenzielle Betrugsbereiche aufdecken.
Abhängig von den verfügbaren Daten können Deep-Learning-Algorithmen bei der Klassifizierung einer Datensammlung nützlich sein. Wenn die Eingabedaten gekennzeichnet sind (überwachtes Lernen), kann ein Klassifizierungsmodell oder eine Regression verwendet werden, um die Daten zu kategorisieren, oder es kann nur eine Regression verwendet werden, um die Plausibilität einer bestimmten Aufgabe vorherzusagen.
Andererseits werden einzelne Datenpunkte im Trainingsdatensatz miteinander verglichen, um zugrunde liegende Ähnlichkeiten aufzudecken, und dann basierend auf diesen Merkmalen zusammengesetzt, wenn der Datensatz nicht gekennzeichnet ist (dh unüberwachtes Lernen).
#4. Bewertung der Ergebnisse und Umsetzung des Wissens
Nachdem die Daten aggregiert wurden, müssen die Ergebnisse untersucht und verstanden werden. Wenn es darum geht, Ergebnisse zu finalisieren, sollten sie valide, 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.
Data-Mining-Beispiel
Data-Mining-Techniken sind in Lebensmittelgeschäften weit verbreitet. Kunden können kostenlose Treuekarten von mehreren Supermärkten erhalten, die ihnen Zugang zu Sonderrabatten gewähren, die Nichtmitgliedern nicht zur Verfügung stehen. Mit anderen Worten, Geschäfte können mit den Karten leicht nachverfolgen, wer was kauft, wann und zu welchem Preis. Nach der Analyse der Daten können Einzelhändler sie nutzen, um Kunden Gutscheine auf der Grundlage ihres Einkaufsverhaltens anzubieten. Sie können auch bestimmen, wann Artikel zum Verkauf angeboten oder zum vollen Preis verkauft werden sollen.
Wenn ein Unternehmen nur ausgewählte Informationen verwendet, die kaum die gesamte Stichprobengruppe widerspiegeln, um eine Theorie aufzustellen, kann Data Mining ein Grund zur Sorge sein.
Techniken für Data Mining
Um enorme Datenmengen in aussagekräftige Informationen umzuwandeln, verwendet Data Mining eine Vielzahl von Algorithmen und Methoden. Hier sind einige der häufigsten:
#1. Vereinsregeln:
Der Begriff „Assoziationsregel“ bezieht sich auf ein regelbasiertes Verfahren zum Bestimmen von Assoziationen zwischen Variablen in einem Datensatz.
Die Warenkorbanalyse, die es Organisationen ermöglicht, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Artikeln besser zu verstehen, verwendet im Wesentlichen diese Methoden. Unternehmen können stärkere Cross-Selling-Strategien und Empfehlungsmaschinen entwickeln, indem sie die Konsumgewohnheiten ihrer Kunden verstehen.
#2. Neuronale Netze:
Neuronale Netze helfen bei der Datenverarbeitung, indem sie die Verbindung des menschlichen Gehirns durch Knotenschichten simulieren. Eingaben, Gewichtungen, ein Bias (oder Schwellenwert) und eine Ausgabe bilden jeden Knoten.
Wenn der Ausgabewert einen bestimmten Schwellenwert erreicht, „feuert“ oder „aktiviert“ der Knoten und sendet Daten an die nächste Schicht des Netzwerks. Durch überwachtes Lernen lernen neuronale Netze diese Abbildungsfunktion und ändern sie dann basierend auf der Verlustfunktion unter Verwendung des Gradientenabstiegs.
Wir können uns der Genauigkeit des Modells sicher sein, um die richtige Antwort zu liefern, wenn die Kostenfunktion bei oder nahe Null ist.
#3. Entscheidungsbaum:
Diese Data-Mining-Technik gruppiert oder prognostiziert potenzielle Ergebnisse basierend auf einer Sammlung von Entscheidungen unter Verwendung von Klassifizierungs- oder Regressionsmethoden. Es verwendet ein baumartiges Bild, um die möglichen Ergebnisse dieser Entscheidungen zu zeigen, wie der Name schon sagt.
#4. K-nächster Nachbar (KNN):
Dies ist eine nichtparametrische Technik, die Datenpunkte basierend auf ihrer Nähe und Beziehung zu anderen verfügbaren Daten klassifiziert. Diese Technik geht davon aus, dass vergleichbare Datenpunkte nahe beieinander entdeckt werden können. Als Ergebnis versucht es, den Abstand zwischen Datenpunkten zu bestimmen, indem es verwendet Euklidische Entfernung, und weist dann eine Kategorie basierend auf der häufigsten Kategorie oder dem Durchschnitt zu.
Anwendungen des Data Mining
Business-Intelligence- und Datenanalyseteams verwenden zunehmend Data-Mining-Techniken, um Erkenntnisse für ihre Organisationen und Branchen zu gewinnen. Im Folgenden sind einige Beispiele für Data-Mining-Anwendungen aufgeführt:
Absatzprognose
Umsatzprognosen ist eine Möglichkeit, die durch Data-Mining-Algorithmen aufgedeckten Links zu nutzen.
Die Verwendung von Data-Mining-Tools zur Beantwortung eines Geschäftsproblems in Bezug darauf, was verkauft wird und wann, wird als Verkaufsprognose bezeichnet.
Lesen Sie auch: Verkaufsprognosesoftware: 15+ beste Optionen für 2021 (+ kostenlose Tipps)
Walmart zum Beispiel nutzt die von seinen Data Minern gesammelten Daten in großem Umfang. Nach Recherchen von Walmart kauften Einzelpersonen eher Erdbeer-Pop-Tarts, wenn es Sturmwarnungen in der Gegend gab. Die Erdbeer-Pop-Tarts wurden dann von Walmart strategisch an den Kassen platziert.
Die geschäftlichen Fragen von Walmart (was kaufen Kunden, wenn sich Hurrikane nähern?) wurden durch Data Mining gelöst, indem Impulskäufe an den Kassen gefördert wurden (Menschen kaufen mehr Erdbeer-Pop-Tarts).
Dies ist jedoch eine ziemlich weit gefasste Definition von Data Mining; versuchen, die Handlungen aller zu antizipieren.
Marktsegmentierung
Marktsegmentierung ist eines der leistungsstärksten Features des Data Mining. Es kann als eine Form der Gruppierung betrachtet werden.
Ein Unternehmen könnte die gesammelten Informationen prüfen und beginnen, Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage von Kriterien wie Alter oder Geschlecht zu treffen.
Angenommen, wir sammeln beispielsweise Informationen über iPhone-Käufe. Wenn wir unsere Daten kombinieren, stellen wir fest, dass Personen unter 30 eher ein iPhone kaufen. Ein Datenwissenschaftler könnte dem Marketingteam von Apple raten, Anzeigen auf Personen unter 30 Jahren auszurichten.
Wir bauen hier Vorhersagemodelle auf, da wir wissen, was wir verkaufen wollen, und versuchen herauszufinden, an wen wir vermarkten sollten.
Das ist nur ein Beispiel; man kann viel konkreter werden. Wir können unseren Markt nach Geschlecht, Rasse und Kreditwürdigkeit weiter unterteilen. Dann stellen wir vielleicht fest, dass der Zielmarkt für iPhones weiße Frauen unter 30 mit hervorragender Bonität sind.
Die Möglichkeiten der Segmentierung sind grenzenlos und ausschließlich von den Ihnen vorliegenden Daten abhängig.
Bildungswesen
Bildungseinrichtungen haben begonnen, Daten zu sammeln, um ihre Studentenpopulationen und die Rahmenbedingungen, die den Erfolg fördern, besser zu verstehen. Da immer mehr Kurse auf Online-Plattformen verschoben werden, können Dozenten die Leistung anhand einer Vielzahl von Dimensionen und Metriken wie Tastenanschlägen, Studentenprofilen, Klassen, Universitäten und aufgewendeter Zeit verfolgen und bewerten.
Betriebsoptimierung
Process Mining nutzt Data-Mining-Techniken, um die Kosten für operative Aufgaben zu senken, sodass Unternehmen effizienter arbeiten können. Dies hilft Geschäftsinhabern, kostspielige Engpässe zu identifizieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern.
Was meinst du mit Data-Mining?
Data Mining ist ein Konzept, das die meisten Unternehmen verwenden, um Rohdaten in aussagekräftige Informationen umzuwandeln. Unternehmen erfahren im Grunde mehr über ihre Kunden, indem sie Software einsetzen, um Trends in riesigen Datenmengen zu suchen. Dies ermöglicht es ihnen, erfolgreichere Marketingkampagnen zu gestalten, den Umsatz zu steigern und Kosten zu senken. Für das Data Mining sind eine effektive Datenerfassung, Speicherung und Computerverarbeitung erforderlich.
Wofür wird Data Mining verwendet?
Der Einsatz von Data Mining ist in Geschäftsbereichen wie Vertrieb und Marketing, Produktentwicklung, Gesundheitswesen usw. weit verbreitet. Bei richtiger Durchführung verschafft Ihnen Data Mining einen erheblichen Wettbewerbsvorteil, indem es Ihnen ermöglicht, mehr über Ihre Kunden zu erfahren. Dies führt schließlich zur Entwicklung erfolgreicher Marketingstrategien, Umsatzsteigerung und angemessenem Kostenmanagement.
Was ist Data Mining und wie funktioniert es?
Organisationen beginnen damit, Daten zu sammeln und sie in Data Warehouses zu laden. Die Daten werden dann gespeichert und verwaltet, entweder vor Ort oder in der Cloud. Auf die Daten wird von Geschäftsanalysten, Managementteams und IT-Spezialisten zugegriffen, die dann entscheiden, wie sie organisiert werden. Die Anwendungssoftware übernimmt dann. Es sortiert die Daten in Abhängigkeit von den Antworten des Benutzers und präsentiert die Daten anschließend in einem einfach zu teilenden Format, wie z. B. einem Diagramm oder einer Tabelle, durch den Endbenutzer.
Was sind die 3 Arten von Data Mining?
Einige Arten von Data Mining sind:
- Clusterbildung.
- Vorhersage.
- Einstufung.
Was sind die 7 Schritte des Data Mining?
- Datenreinigung.
- Datenintegration.
- Datenreduzierung
- Datentransformation.
- Data-Mining.
- Auswertung von Mustern
Ähnliche Artikel
- Arten von Analysen: Wie man sie in jedem Unternehmen anwendet
- Was ist Verkaufsprognose? Methoden und Beispiele aus der Praxis
- PROGNOSEMETHODEN: Definitiver Leitfaden zur Prognose
- Business Forecasting Definition, Methoden, Beispiele, Typen (aktualisiert)
- Predictive Analytics: Definition, Beispiele und Vorteile
- Predictive vs. Prescriptive Analytics, erklärt!!! (+ Detaillierte Anleitung)
- Bedarfsprognose: Methoden, Beispiele, Modelle (+ ausführlicher Leitfaden)
