Unternehmen haben jetzt mehr Daten zur Verfügung als je zuvor. Aufgrund der schieren Menge an Daten kann es jedoch unglaublich schwierig sein, die riesigen Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten zu verstehen, um Reformen umzusetzen. Diese Schwierigkeit kann, wenn sie nicht effektiv angegangen wird, den Wert oder die Gültigkeit aller Daten verringern. Data Mining ist der Prozess, bei dem Unternehmen nach Mustern in Daten suchen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die für ihre Bedürfnisse relevant sind. Mit anderen Worten, beides Business Intelligence und die Datenwissenschaft erfordern es zweifellos. Grundsätzlich können Unternehmen eine Vielzahl von Data-Mining-Techniken einsetzen, um Rohdaten in nützliche Erkenntnisse umzuwandeln. Diese reichen von modernster künstlicher Intelligenz bis zu den Grundlagen der Datenaufbereitung, die alle entscheidend sind, um das Beste aus Dateninvestitionen herauszuholen.
In diesem Beitrag tauchen wir also tief in alles ein, was Sie über die Techniken und Prozesse des Data Mining wissen sollten. Aber nur um sicherzugehen, dass Sie wissen, worauf Sie sich einlassen, sehen Sie sich unseren Beitrag an Data-Mining-Definition, Bedeutung, Anwendung und Best Practices um sich mit den Grundlagen vertraut zu machen.
Lassen Sie uns jetzt den Stein ins Rollen bringen…
Techniken und Schritte für Data Mining
Nachfolgend finden Sie eine umfassende Liste von Data-Mining-Techniken oder -Schritten, die jedes Unternehmen an dem einen oder anderen Punkt während des Data-Mining-Prozesses benötigen würde.
#1. Datenbereinigung und -vorbereitung
Das Bereinigen und Vorbereiten von Daten ist ein wichtiger Schritt im Data-Mining-Prozess. Um bei verschiedenen Analyseverfahren hilfreich zu sein, müssen Rohdaten bereinigt und strukturiert werden. Verschiedene Teile der Datenmodellierung, Transformation, Datenmigration, ETL, ELT, Datenintegration und -aggregation sind häufig Aspekte bei der Datenbereinigung und -aufbereitung. Im Allgemeinen ist dies ein entscheidender Schritt bei der Bestimmung der optimalen Nutzung von Daten. Dies bedeutet auch, seine grundlegenden Merkmale und Eigenschaften zu verstehen.
Die Bedeutung der Datenbereinigung und -aufbereitung für ein Unternehmen liegt auf der Hand. Daten sind für eine Organisation entweder bedeutungslos oder aufgrund ihrer Qualität nicht vertrauenswürdig, wenn diese erste Stufe übersprungen wird. Unternehmen sollten ihren Daten, Analyseergebnissen und den daraus resultierenden Maßnahmen vertrauen können.
#2. Verfolgungsmuster
Die Mustererkennung ist eine grundlegende Data-Mining-Technik. Es beinhaltet das Erkennen und Verfolgen von Trends oder Mustern in Daten, um fundierte Schlussfolgerungen zu Geschäftsergebnissen zu ziehen.
Wenn ein Unternehmen zum Beispiel ein Muster in den Verkaufsdaten bemerkt, gibt es eine Grundlage, um Maßnahmen zu ergreifen. Es muss aus den Informationen Kapital schlagen. Auch wenn ein Unternehmen feststellt, dass sich ein bestimmtes Produkt für eine bestimmte demografische Gruppe besser verkauft als andere, kann es diese Informationen nutzen, um ähnliche Produkte oder Dienstleistungen zu entwickeln oder einfach das Originalprodukt für diese Gruppe besser auf Lager zu halten.
#3. Einstufung
Die zahlreichen Qualitäten, die mit verschiedenen Arten von Daten verknüpft sind, werden oft mit mehreren Klassifikations-Data-Mining-Techniken analysiert.
Organisationen können verknüpfte Daten kategorisieren oder klassifizieren, nachdem sie die Hauptmerkmale verschiedener Datenarten identifiziert haben. Dies ist wichtig, um personenbezogene Daten zu erkennen, die Unternehmen beispielsweise schützen oder aus Dokumenten entfernen möchten.
#4. Verband
Der Begriff „Assoziation“ bezieht sich auf eine Data-Mining-Technik, die viel mit Statistik gemeinsam hat. Es zeigt, dass bestimmte Daten (oder datengesteuerte Ereignisse) mit anderen Daten oder datengesteuerten Ereignissen verbunden sind. Mit anderen Worten, es ist vergleichbar mit dem maschinellen Lernkonzept des gemeinsamen Auftretens, bei dem die Existenz eines datengesteuerten Ereignisses die Möglichkeit eines anderen anzeigt.
Darüber hinaus ist Korrelation ein statistischer Begriff, der dem Begriff der Assoziation analog ist. Dies weist darauf hin, dass die Datenanalyse einen Zusammenhang zwischen zwei Datenereignissen aufzeigt, wie z. B. der Tatsache, dass der Kauf von Hamburgern häufig mit dem Kauf von Pommes Frites einhergeht.
#5. Ausreißererkennung
Etwaige Unregelmäßigkeiten in Datensätzen werden durch Ausreißererkennung erkannt. Wenn Unternehmen Anomalien in ihren Daten entdecken, ist es einfacher zu verstehen, warum sie auftreten, und zukünftige Vorkommnisse zu planen, um die Unternehmensziele zu erreichen. Wenn beispielsweise die Nutzung von Transaktionssystemen für Kreditkarten zu einer bestimmten Tageszeit zunimmt, können Unternehmen diese Informationen nutzen, um ihre Verkäufe für den Rest des Tages zu optimieren, indem sie herausfinden, warum.
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#6. Clustering
Clustering ist eine Analysestrategie, die visuelle Methoden verwendet, um Daten zu verstehen. Grafiken werden von Clustering-Methoden verwendet, um zu zeigen, wo die Verteilung von Daten in Bezug auf bestimmte Metriken ist. Um diese Datenverteilung darzustellen, verwenden Clustering-Techniken jedoch häufig unterschiedliche Farben.
Die Cluster-Analyse hingegen funktioniert am besten mit Graph-Techniken. Benutzer können visuell beobachten, wie die Datenverteilung funktioniert, und Trends erkennen, die für ihre Geschäftsziele relevant sind, insbesondere mithilfe von Diagrammen und Clustering.
#7. Rückfall
Regressionstechniken sind hilfreich, um die Art der Beziehung eines Datensatzes zwischen Variablen zu bestimmen. In einigen Fällen könnten die Assoziationen kausal sein, während es sich in anderen nur um Korrelationen handeln könnte. Regression ist eine einfache White-Box-Technik, um zu bestimmen, wie Variablen zusammenhängen. Und wenn es um die Anwendung von Regressionstechniken geht, Prognose und Datenmodellierung ganz oben auf der Liste.
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#8. Vorhersage
Vorhersage ist eine von vier Disziplinen der Analytik und ein besonders starker Aspekt des Data Mining. Predictive Analytics funktioniert, indem es in aktuellen oder historischen Daten beobachtete Trends in die Zukunft ausdehnt. Dadurch erhalten Unternehmen einen Einblick, welche Trends sich in Zukunft in ihren Daten abzeichnen werden.
Die Verwendung von Predictive Analytics kann auf verschiedene Arten erfolgen. Aspekte des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz sind integrale Bestandteile einiger der fortgeschritteneren. Predictive Analytics hingegen muss sich kaum jemals auf diese Techniken verlassen; es funktioniert mit einfacheren Algorithmen.
#9. Sequenzielle Muster
Diese Data-Mining-Technik konzentriert sich auf das Aufdecken einer Reihe von Ereignissen, die in einer vorgegebenen Reihenfolge auftreten. Es ist sehr hilfreich für das Mining von Transaktionsdaten. Diese Methode kann zum Beispiel die Segmente von Bekleidungskäufern offenlegen, die sie nach dem ersten Kauf eher erwerben werden, wie z. B. ein Paar Schuhe.
Das Verständnis sequentieller Muster kann Unternehmen dabei unterstützen, Kunden zusätzliche Produkte zu empfehlen, um den Umsatz zu steigern.
#10. Entscheidungsbäume
Entscheidungsbäume sind eine Form von Vorhersagemodellen, die es Unternehmen ermöglichen, Daten effektiv zu sammeln. Obwohl ein Entscheidungsbaum technisch gesehen eine Art maschinelles Lernen ist, wird er aufgrund seiner Einfachheit häufiger als White-Box-Version bezeichnet.
Benutzer können anhand eines Entscheidungsbaums leicht erkennen, wie sich die Dateneingaben auf die Ausgaben auswirken. Ein Random Forest ist beispielsweise ein Predictive Analytics-Modell, das durch Kombinieren mehrerer Entscheidungsbaummodelle erstellt wird. Komplizierte Random-Forest-Modelle werden als „Black Box“-Techniken des maschinellen Lernens bezeichnet. Dies liegt daran, dass ihre Ausgaben basierend auf ihren Eingaben nicht immer einfach zu interpretieren sind. In den meisten Fällen ist diese grundlegende Art der Ensemble-Modellierung jedoch genauer, als sich nur auf Entscheidungsbäume zu verlassen.
#11. Statistische Methoden
Statistische Techniken sind das Herzstück der meisten Data-Mining-Analysen. Die verschiedenen Analysemodelle basieren auf statistischen Ideen, die numerische Zahlen erzeugen, die beim Erreichen bestimmter Geschäftsziele helfen könnten.
In Bilderkennungssystemen verwenden neuronale Netze beispielsweise ausgefeilte Statistiken, die auf unterschiedlichen Gewichten und Metriken basieren, um zu erkennen, ob es sich bei einem Bild um einen Hund oder eine Katze handelt.
Darüber hinaus sind statistische Modelle eines der beiden Hauptgebiete der künstlichen Intelligenz.
Einige statistische Techniken haben statische Modelle, während andere, die maschinelles Lernen verwenden, sich im Laufe der Zeit verbessern.
#12. Visualisierung
Ein weiterer wichtiger Aspekt des Data Mining ist die Datenvisualisierung. Sie bieten Benutzern Zugriff auf Daten, die auf sensorischen Erfahrungen basieren, die möglicherweise gesehen werden.
Die heutigen Datenvisualisierungen sind dynamisch, nützlich für das Streamen von Daten in Echtzeit und zeichnen sich durch eine Vielzahl von Farben aus, die verschiedene Datentrends und -muster aufzeigen.
Außerdem sind Dashboards ein leistungsstarkes Tool zum Aufdecken von Data-Mining-Erkenntnissen mithilfe von Datenvisualisierungen. Anstatt sich also ausschließlich auf die numerischen Ergebnisse statistischer Modelle zu verlassen, können Unternehmen Dashboards basierend auf einer Vielzahl von Metriken erstellen und Visualisierungen verwenden, um Muster in Daten visuell hervorzuheben.
#13. Neuronale Netze
Ein neuronales Netzwerk ist eine Art maschinelles Lernmodell, das häufig in der künstlichen Intelligenz und im Deep Learning vorkommt. Neuronale Netze sind eines der genaueren Modelle für maschinelles Lernen, die heute verwendet werden. Ihre Namen resultieren aus der Tatsache, dass sie verschiedene Schichten haben, die die Funktionsweise von Neuronen im menschlichen Gehirn widerspiegeln.
Obwohl ein neuronales Netzwerk ein nützliches Werkzeug beim Data Mining sein kann, sollten Unternehmen bei seiner Verwendung Vorsicht walten lassen. Dies liegt daran, dass einige dieser neuronalen Netzwerkmodelle ziemlich komplex sind, was es schwierig macht, zu verstehen, wie ein neuronales Netzwerk überhaupt zu einem Ergebnis gekommen ist.
#14. Datenspeicherung
Die Data-Warehousing-Phase des Data-Mining-Prozesses ist entscheidend. Beim Data Warehousing werden strukturierte Daten in relationalen Datenbankverwaltungssystemen gespeichert, damit sie für Business Intelligence, Berichterstellung und grundlegendes Dashboarding analysiert werden können.
In jüngster Zeit sind Cloud Data Warehouses und Data Warehouses in halbstrukturierten und unstrukturierten Datenspeichern wie Hadoop leicht verfügbar.
Während früher Data Warehouses zum Speichern und Analysieren historischer Daten verwendet wurden, können heute viele moderne Ansätze eine tiefgreifende Datenanalyse in Echtzeit ermöglichen.
#fünfzehn. Verarbeitung des Langzeitgedächtnisses
Die Fähigkeit, Daten über lange Zeiträume zu interpretieren, wird als Langzeitgedächtnisverarbeitung bezeichnet. Hier kommen die historischen Daten von Data Warehouses ins Spiel.
Grundsätzlich kann ein Unternehmen, wenn es Analysen über einen langen Zeitraum durchführen kann, Muster erkennen, die sonst schwer zu erkennen wären. Beispielsweise kann ein Unternehmen subtile Hinweise zur Verringerung der Abwanderung im Finanzbereich entdecken, indem es die Abwanderung über einen Zeitraum von mehreren Jahren analysiert.
#16. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) sind zwei der modernsten Data-Mining-Technologien. Bei der Arbeit mit großen Datenmengen liefern fortschrittliche Formen des maschinellen Lernens wie Deep Learning hochpräzise Vorhersagen. Daher sind sie wertvoll in KI-Anwendungen wie Computer Vision, Spracherkennung und fortschrittlicher Textanalyse mit Natural Language Processing.
Diese Data-Mining-Ansätze funktionieren gut mit halbstrukturierten und unstrukturierten Daten, um Werte zu extrahieren.
Die Zukunft von Cloud und Data Mining
Die Ausweitung des Data Mining wurde durch die Cloud-Computing-Technologie beschleunigt. Cloud-Technologien eignen sich perfekt für die heutigen schnellen, riesigen Mengen halbstrukturierter und unstrukturierter Daten, mit denen die meisten Unternehmen umgehen müssen. Die elastischen Ressourcen der Cloud können schnell skaliert werden, um diese enormen Datenanforderungen zu erfüllen. Da die Cloud mehr Daten in einer Vielzahl von Formen speichern kann, sind daher mehr Data-Mining-Technologien erforderlich, um diese Daten in Erkenntnisse umzuwandeln. Fortschrittliche Data-Mining-Techniken wie KI und maschinelles Lernen sind auch als Cloud-Dienste verfügbar.
Aber dann werden zukünftige Fortschritte im Cloud-Computing zweifellos die Nachfrage nach leistungsfähigeren Data-Mining-Tools erhöhen. KI und maschinelles Lernen werden sich in den nächsten fünf Jahren viel weiter verbreiten als heute.
Data Mining: Auftakt
Data Mining kann initiiert werden, indem man sich Zugang zu den entsprechenden Technologien verschafft. Und da das Data Mining unmittelbar nach der Datenaufnahme beginnt, ist es entscheidend, Lösungen für die Datenvorbereitung zu finden, die die verschiedenen Datenstrukturen unterstützen, die für die Data Mining-Analyse erforderlich sind. Unternehmen werden auch Daten klassifizieren wollen, um sie mit den oben genannten Strategien zu untersuchen. Dabei helfen modernes Data Warehousing sowie zahlreiche Predictive- und Machine-Learning-/KI-Algorithmen.
Die Verwendung eines einzigen Tools für all diese unterschiedlichen Data-Mining-Prozesse kann Organisationen jedoch helfen. Unternehmen können die für vertrauenswürdige Daten erforderlichen Datenqualitäts- und Data-Governance-Kontrollen verbessern, indem sie einen einzigen Standort haben, um diese verschiedenen Data-Mining-Prozesse durchzuführen.
Was sind die fünf 5 Data-Mining-Techniken?
Zu den wichtigsten Data-Mining-Techniken gehören die folgenden;
- Klassifikationsanalyse.
- Assoziationsregel lernen
- Anomalie- oder Ausreißererkennung
- Clusteranalyse
- Regressionsanalyse
Was sind die vier Data-Mining-Techniken?
Es gibt tatsächlich mehr als vier Techniken in der Welt des Data Mining, aber einige davon beinhalten:
- Regression (prädiktiv)
- Erkennung von Assoziationsregeln (beschreibend)
- Klassifizierung (prädiktiv)
- Clustering (beschreibend
Was sind die 3 Arten von Data Mining?
Arten von Data Mining sind:
- Clustering
- Prognose
- Klassifikation
Was ist die beste Data-Mining-Technik?
In auf künstlicher Intelligenz basierenden maschinellen Lernmodellen sind neuronale Netze auch eine der am häufigsten verwendeten Data-Mining-Techniken (KI). Ähnlich wie Neuronen im Gehirn ist es bestrebt, Datenzusammenhänge zu erkennen. Viele Schichten eines neuronalen Netzwerks arbeiten zusammen, um hochpräzise Ergebnisse aus der Datenanalyse zu liefern.
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