Die wichtigsten Data-Mining-Techniken und ihre Anwendung

Daten sind der Schlüssel in der modernen Welt. Alles ist heute datengesteuert, und jeder Sektor benötigt Daten, um innovativ zu sein und zu wachsen.

Unternehmen nutzen Unmengen von Daten, um Branchentrends, Kunden und ihre Leistungen zu verstehen, was ihnen hilft, ihre Prozesse zu verbessern und bessere Ergebnisse zu erzielen.

Es ist jedoch eine gewaltige Aufgabe, aus einer unvorstellbaren Menge unstrukturierter und strukturierter Daten eine Vielzahl von Informationen zu extrahieren und sie für das Wachstum des Unternehmens zu nutzen.

Hier kommt das Data Mining ins Spiel, das es Unternehmen ermöglicht, wertvolle Informationen zu extrahieren. Diese Informationen sind wiederum entscheidend für Business Intelligence und für die Erkennung von Mustern, die Vorhersage möglicher Ergebnisse, die Bewältigung von Problemen und die Identifizierung neuer Chancen.

Um all dies zu ermöglichen, gibt es viele Data-Mining-Techniken, um Informationen zu extrahieren, von denen einige wichtiger sind als andere.

In diesem Artikel erläutere ich, was Data Mining ist, wie es funktioniert und welche wichtigen Data Mining-Techniken Sie in Ihrem Unternehmen einsetzen können.

Was ist Data Mining?

Data Mining ist eine Technik, bei der Computer riesige Datenmengen extrahieren und organisieren und Muster und Beziehungen erkennen, die Unternehmen für Business Intelligence nutzen können.

Es wird auch als Wissensentdeckung in Daten bezeichnet, weil es dabei hilft, alle Beziehungen zwischen Daten und wertvolle Informationen aus einem Pool von unstrukturierten und strukturierten Daten aufzudecken. Bei dieser Technik werden Algorithmen eingesetzt, um alle zugrunde liegenden Informationen und Muster zu extrahieren, die bei der Lösung von Geschäftsproblemen helfen können.

Data Mining ist ein wichtiger Bestandteil der Datenanalyse, setzt aber eine effektive Lagerhaltung, eine angemessene Computerverarbeitung und eine genaue Datenerfassung voraus. In der Branche gibt es viele Data-Mining-Techniken, aber ihre Analyse lässt sich auf zwei Hauptaspekte reduzieren:

• Verwendung von Data Mining zur Beschreibung des analysierten Datensatzes
• Einsatz von Techniken zusammen mit Algorithmen des maschinellen Lernens zur Vorhersage von Ergebnissen

Unternehmen, egal ob klein, mittelgroß oder groß, profitieren von Data Mining, da es ihnen wertvolle Daten liefert. Sie können diese Daten weiterverarbeiten und analysieren, um aussagekräftige Beobachtungen zu machen, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, die Entscheidungsfindung zu verbessern und neue Möglichkeiten, Benutzerverhalten, Betrug und Sicherheitsbedenken zu erkennen.

Entwicklung von Data Mining

Data Mining mag wie eine neue Technologie erscheinen, aber Sie werden überrascht sein, dass es sich dabei um eine generationenalte Technologie handelt, deren Wurzeln bis in die 1760er Jahre zurückreichen. Die Idee des Data Mining wurde erstmals durch das Bayer’sche Theorem umgesetzt, konnte aber aufgrund fehlender Werkzeuge nicht genutzt werden.

Mit dem Aufkommen moderner Technologien und leistungsfähiger Computer wurde Data Mining leistungsfähiger und effektiver, da Datenwissenschaftler in der Lage waren, sie für immer größere Datenmengen zu nutzen.

In den 1990er und 2000er Jahren gewann Data Mining in der Wirtschaft an Bedeutung, und diese Popularität förderte auch die Entdeckung neuer Mining-Techniken.

Der Artikel Moneyball über ein professionelles Baseballteam, das Datenanalysen zur Erstellung seiner Mannschaftsaufstellung nutzte, rückte Data Mining jedoch ins Rampenlicht der Branche.

Ursprünglich ging es beim Data Mining nur darum, Informationen aus Tabellendaten zu gewinnen. Doch mit der steigenden Nachfrage nach mehr Erkenntnissen und der sich weiterentwickelnden Technologie wurden auch Text Mining, Image Mining und Graph Mining Teil des Data Mining-Systems.

Heutzutage wird Data Mining in vielen Bereichen eingesetzt. In Unternehmen spielt es eine entscheidende Rolle bei der Entscheidungsfindung und Marktanalyse.

Vorteile von Data Mining

Die weite Verbreitung von Data Mining ist vor allem auf seine vielfältigen Vorteile für Menschen und Unternehmen zurückzuführen. Einige von ihnen sind:

Verbessertes Marketing und Vertrieb

Data Mining hat dazu beigetragen, das Marketing und den Vertrieb von Unternehmen zu verbessern. Es ermöglicht Unternehmen, die Anforderungen der Kunden zu verstehen, das Kundenverhalten vorherzusagen und ein Modell zu erstellen, das ihnen hilft, profitable Produkte zu verkaufen. Es ist auch hilfreich, um neue Leads zu finden und die Verkaufstabelle zu verbessern.

Akkurate, aktuelle Finanzinformationen gewinnen

Finanz- und Bankinstitute nutzen Data Mining, um genaue und aktuelle wichtige Informationen zu gewinnen. Ob es sich um Kreditberichte oder Kreditinformationen handelt, diese Technologie hat den Banken geholfen, ihr Geschäft effektiv zu rationalisieren.

Bessere Kundenbetreuung

Der Einsatz von Data Mining in Unternehmen kann den Kundenservice erheblich verbessern. Unternehmen können diese Technologie nutzen, um wichtige Probleme in ihrer Kundendienstabteilung herauszufinden, sie zu beheben und den Kunden weiterhin schnelle Lösungen zu bieten.

Kosteneffizient

Data Mining hilft Unternehmen, ihre Geschäftsabläufe zu rationalisieren und dabei in vielen Bereichen Geld zu sparen. Durch die Ermöglichung operativer Effizienz können Unternehmen kosteneffektive Lösungen entwickeln, um Kundenbedürfnisse und kommende Trends auf dem Markt zu erkennen. Dies hilft ihnen, mehr zu wachsen und gleichzeitig die Kosten unter Kontrolle zu halten.

Risikomanagement

Data Mining kann zu einem effektiven Risikomanagement beitragen, das es Unternehmen ermöglicht, viele Probleme zu vermeiden. Von der Identifizierung von Betrug und Schlupflöchern in Systemen bis hin zur Erkennung von Online-Bedrohungen – Data Mining kann Unternehmen dabei helfen, ihre Bemühungen um Cybersicherheit zu verbessern.

Gesteigerte Markentreue

Mit den Erkenntnissen aus dem Data Mining können Unternehmen ihren Kundenstamm effektiv ansprechen und bessere Kundenbeziehungen aufbauen. Moderne Marketingteams nutzen verschiedene Techniken, um wertvolle Erkenntnisse über die Bedürfnisse ihrer Kunden zu gewinnen und so die Markentreue zu erhöhen.

Bessere Entscheidungsfindung

Die Teams verschiedener Unternehmen nutzen heutzutage Informationen aus dem Data Mining, um endgültige Entscheidungen über ihre zukünftigen Schritte zu treffen. Indem sie Einblicke in die Markttrends und die Gedanken der Verbraucher erhalten, können sie entscheiden, was zu tun und was zu vermeiden ist.

Zukünftige Trends vorhersagen

Mit Data-Mining-Techniken können Unternehmen nützliche Informationen gewinnen. Dies hilft Unternehmensanalysten, zukünftige Trends zu verstehen und zu erkennen, wohin sich der Markt bewegt. Auf dieser Grundlage können sie Änderungen an den bestehenden Geschäftsstrategien vornehmen.

Anwendungen von Data Mining

Data Mining wird in verschiedenen Branchen eingesetzt und ist zu einem unverzichtbaren Werkzeug für moderne Unternehmen geworden. Hier sind einige der Bereiche, in denen es eingesetzt wird:

Marketing

Einer der wichtigsten Bereiche, in denen Data Mining eingesetzt wird, ist das Marketing. Die Unternehmen haben viel von dieser Technik profitiert, indem sie sie für ihre Marketingbemühungen eingesetzt haben. Data Mining hilft ihnen, Einblicke in den Markt, die Kunden, die Trends und die Konkurrenz zu gewinnen.

Mithilfe der gewonnenen Informationen können Unternehmen nicht nur die richtigen Kunden ansprechen, sondern auch deren Anforderungen verstehen, die Zukunft vorhersagen, bessere Entscheidungen treffen und der Konkurrenz voraus sein.

Gesundheitswesen

Data Mining hat die Gesundheitsbranche revolutioniert, indem es Medizinern ermöglicht hat, an wichtige Informationen heranzukommen, die bisher nur schwer zu finden waren. Durch den Einsatz verschiedener Data-Mining-Techniken können Pharmaunternehmen den Bedarf an Medikamenten verstehen und auch bessere Medikamente finden.

Bankwesen

Data Mining ist im Bankensektor weit verbreitet, um das Verhalten von Kunden zu verstehen, finanzielle Risikomodelle zu erstellen, Betrug zu erkennen, Kreditinformationen zu sammeln usw. Finanzdienstleister nutzen es, um Marktrisiken zu analysieren und potenzielle Kreditkartenkunden zu identifizieren.

Einzelhandel

Der Einzelhandel kann sehr von Data Mining profitieren, indem er die notwendigen Einblicke in Märkte und das Kaufverhalten der Kunden erhält. Die Analyse von Markttrends hilft zum Beispiel Modegeschäften, die bei den Verbrauchern gefragte Kleidung auf Lager zu haben.

Fertigung

Das verarbeitende Gewerbe nutzt die Vorteile von Data Mining seit seiner Einführung, denn es hilft ihnen, Probleme zu erkennen, die Betriebszeit zu verbessern und die Betriebssicherheit zu gewährleisten. Außerdem hilft es ihnen, ihre Produktionsgeschwindigkeit an die Marktnachfrage anzupassen.

Unterhaltung

Unterhaltungs-Streaming-Dienste sind aktive Nutzer von Data-Mining-Tools, um die Vorlieben und Entscheidungen der Zuschauer zu verstehen. Sie können Nutzerdaten extrahieren und entsprechend bessere Dienste anbieten.

Verschiedene Data-Mining-Techniken

Data Mining hat sich im Laufe der Zeit dramatisch weiterentwickelt und zahlreiche Techniken hervorgebracht:

#1. Klassifizierung

Die Klassifizierung ist eine beliebte Data-Mining-Technik, die von Datenwissenschaftlern zur Analyse der Attribute der verschiedenen verwendeten Daten verwendet wird. Wenn die Attribute der Daten identifiziert sind, werden diese Daten in vordefinierte Klassen eingeteilt.

Es handelt sich um eine Form des Clustering, bei der ähnliche Datenpunkte extrahiert und für die Analyse verwendet werden, um Vergleiche anstellen zu können. Es ist eine grundlegende Methode, die Marketing-Agenturen häufig verwenden, um eine Zielgruppe zu identifizieren und ihr Verhalten zu analysieren.

#2. Prädiktive Modellierung

Dies ist eine leistungsstarke Technik aus der Welt des Data Mining, die historische und aktuelle Datensätze nutzt, um ein grafisches Modell für zukünftige Aktionen oder Ergebnisse zu erstellen.

Viele Unternehmen in der Produkt- und Produktionsbranche setzen dieses Modell ein, um Einblicke in zukünftige Trends und die Entwicklung des Marktes zu erhalten. Diese Technik funktioniert am besten, wenn sie mit großen Datensätzen verbunden ist, da sie die Genauigkeit erhöht.

#3. Ausreißer-Analyse

Die Ausreißeranalyse ist eine weitere effektive Data-Mining-Technik, die von Finanzunternehmen häufig eingesetzt wird, um Anomalien in einem Datensatz zu erkennen. Sie ist eine der Hauptkomponenten, die für die Aufrechterhaltung sicherer Datenbanken verantwortlich ist.

Im Gegensatz zu anderen Techniken hebt sie einzigartige Datenpunkte hervor, die sich von anderen unterscheiden, und hilft Datenwissenschaftlern, den Grund für die Fehler zu finden. Im Bankensektor wird es häufig eingesetzt, um anormale Kreditkartennutzung an einem Tag zu erkennen und sich gegen betrügerische Transaktionen zu schützen.

#4. Datenvisualisierung

Fast jedes Unternehmen, sei es im Marketing, im Bankwesen, im Gesundheitswesen oder in der Unterhaltungsbranche, nutzt die Datenvisualisierung. Dabei handelt es sich um eine gängige Technik, die gegebene Daten in eine grafische Form wie Diagramme, Schaubilder oder Grafiken übersetzt, so dass jeder sie leicht verstehen kann.

Datenwissenschaftler verwenden diese Technik meist, um ihre Ergebnisse in einer leicht verständlichen Form den Führungskräften des Unternehmens zu präsentieren, damit diese fundierte Entscheidungen treffen können. Heutzutage hat sich diese Technik so weit entwickelt, dass alle Ergebnisse oft durch 3D-Modelle und Augmented Reality dargestellt werden.

#5. Regression

Eine weitere beliebte Data-Mining-Technik in der heutigen modernen Ära ist die Regression. Sie wird hauptsächlich verwendet, um die Beziehung zwischen Variablen in einem großen Datensatz darzustellen.

Es handelt sich dabei um eine vorteilhafte White-Box-Technik, mit der die primäre Funktion hinter der Beziehung zwischen Variablen ermittelt werden kann. E-Commerce-Unternehmen verwenden diese Technik häufig, um die Altersgruppe verschiedener Kunden auf der Grundlage ihrer Kaufhistorie vorherzusagen.

#6. Assoziation

Es gibt zahlreiche Data-Mining-Techniken, aber nur wenige Techniken, wie die Assoziation, sind in allen Branchen weit verbreitet. Sie hilft Datenwissenschaftlern, eindeutige Beziehungen zwischen Variablen in einem Datensatz zu finden.

Sie hat viele Ähnlichkeiten mit Techniken des maschinellen Lernens, da sie bestimmte Daten durch ein datengesteuertes Ereignis kennzeichnet. Viele Unternehmen, insbesondere Einzelhandelsmarken, nutzen diese Technik für die Marktforschung und zur Analyse der spontanen Einkaufsgewohnheiten bestimmter Kunden.

Wie man Data Mining durchführt

Data Mining ist ein interaktiver Prozess, der mehrere Schritte umfasst:

#1. Definition des Ziels

Zu Beginn des Data Mining-Prozesses nehmen sich Data Scientists, Analysten und Unternehmensvertreter Zeit, um das primäre Ziel des Unternehmens für Data Mining zu verstehen. Auf der Grundlage der individuellen Ziele und Anforderungen wählen sie die geeignete Methode zur Durchführung von Data Mining.

#2. Sammeln der erforderlichen Daten

Sobald das Ziel definiert ist, ist es für Data Scientists an der Zeit, die erforderlichen Datensätze zu sammeln, die für ihr Ziel relevant sind. Die relevanten Daten werden aus verschiedenen Quellen zusammengetragen und dann in einem Data Warehouse gespeichert.

#3. Aufbereitung der Daten

In dieser Phase werden die gespeicherten Daten bereinigt und geordnet, um sie von unerwünschtem Rauschen zu befreien. Dies ist ein zeitaufwändiger Schritt, der drei Phasen umfasst:

• Die relevanten Daten werden extrahiert und transformiert.
• Die Daten werden bereinigt, indem Duplikate entfernt, fehlende Werte aktualisiert, Ausreißer entfernt, auf Plausibilität geprüft usw.
• Die bereinigten Daten werden in die zentrale Datenbank geladen

#4. Modellbildung

In dieser Phase wählen die Datenwissenschaftler je nach Art der Datenanalyse das geeignete Modell aus. Das Team von Datenwissenschaftlern analysiert die Beziehungen zwischen den Daten, wie z.B. Korrelationen, Trends und sequenzielle Muster, und entscheidet sich dann für das entsprechende Modell.

In dieser Phase können auch Deep-Learning-Algorithmen, prädiktive Modelle und Klassifizierungsmodelle zum Einsatz kommen, je nach Art der Daten, die eingespeist werden. Die Trainingspunkte im Datensatz können einem Vergleich unterzogen werden, wenn der Datensatz nicht beschriftet ist.

#5. Bewertung der Änderung

Dies ist eine entscheidende Phase des Prozesses, in der das Ergebnis des Modells bewertet und interpretiert wird, sobald die Daten aggregiert sind. Das Ergebnis kann auch den Entscheidungsträgern zur Bewertung vorgelegt werden. Stellen Sie in dieser Phase sicher, dass das Ergebnis des Modells mit dem definierten Ziel übereinstimmt.

#6. Implementierung

Dies ist die letzte Phase, in der das Unternehmen die Informationen validiert und feststellt, ob sie für die Organisation hilfreich sind oder nicht. Wenn das Team die Informationen für aussagekräftig hält, wird es sie nutzen, um seine Ziele zu erreichen und eine neue Strategie zu entwickeln.

Die Informationen werden in Form von Tabellen und Diagrammen dargestellt, die gespeichert und zur Identifizierung neuer Probleme verwendet werden.

Herausforderungen bei der Implementierung von Data Mining

Wie jede andere Technologie bringt auch Data Mining einige Herausforderungen bei der Implementierung mit sich, wie z.B.:

• Komplexität der Daten: Data Mining ist zwar in der Lage, einen großen Datensatz zu vereinfachen, aber es kostet viel Zeit und Geld, ihn zu verarbeiten. Es ist eine ziemlich schwierige Aufgabe, Informationen aus strukturierten und unstrukturierten Fotos, Musik, Videos und natürlichsprachlichen Texten zu extrahieren.
• Unvollständige Daten: Nicht jeder Datensatz beim Mining ist präzise. Es kann sein, dass Sie unvollständige Daten finden, was zu Rauschen und Systemausfällen führen kann.
• Risiken für die Privatsphäre: Datenschutzrisiken sind eine große Herausforderung beim Data Mining. Es gibt viele Fälle, in denen Unternehmen persönliche Daten von Kunden sammeln, um Kauftrends zu analysieren, was deren Privatsphäre verletzen und zu Problemen mit der Einhaltung von Vorschriften führen kann.
• Hohe Betriebskosten: Data Mining ist mit hohen Betriebskosten für den Kauf und die Wartung von Servern, Software und Hardware verbunden. Außerdem müssen Sie eine große Menge an Daten verwalten, was mit erheblichen Kosten verbunden ist.
• Leistungsprobleme: Die Leistung eines Data-Mining-Systems kann leicht beeinträchtigt werden, wenn eine falsche Methode oder Technik verwendet wird. Inkonsistenzen im Datenfluss oder im Datenbankvolumen tragen ebenfalls zu Leistungsproblemen bei.

Nützliche Data Mining Tools

Data Mining ist eine sich ständig weiterentwickelnde Technologie. Daher entwickeln viele Softwareunternehmen fortschrittliche Data Mining Software und Tools, die Unternehmen bei der effizienten Durchführung von Data Mining unterstützen.

Die Anzahl der Funktionen kann entsprechend variieren, aber die wichtigsten Funktionen, die den meisten von ihnen gemeinsam sind, sind integrierte Algorithmen, Datenaufbereitung, Vorhersagemodelle, GUI-basierte Plattform und Bereitstellungsmodelle.

Einige der beliebten und weit verbreiteten Data-Mining-Software sind Orange Data Mining, R Software Environment, Anaconda, SAS Data Mining, Rattle, Rapid Miner, DataMelt und Apache Mahout. Daneben können Sie auch Elki, Weka und sci-kit-learn Data Mining nutzen, da es sich dabei um kostenlose Open-Source-Technologien handelt.

Fazit

Data Mining hat die Arbeit von Unternehmen erleichtert und ihnen zu erheblichem Wachstum verholfen. Sie können verschiedene Data-Mining-Techniken einsetzen, um Informationen zu sammeln und Erkenntnisse zu gewinnen, die früher nur schwer zu erlangen waren.

Ich hoffe, dieser Artikel hilft Ihnen, Data Mining und verschiedene Data Mining-Techniken zu verstehen, damit Sie sie einsetzen können, um die benötigten Erkenntnisse zu gewinnen und Ihr Unternehmen weiter auszubauen.

Als Nächstes lesen Sie vielleicht auch etwas über Data Discovery und die entsprechenden Tools.