Data Mining

Data Mining-Prozesse werden verwendet, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, die Anwendungen wie Suchmaschinentechnologie und Website-Empfehlungsprogramme unterstützen.

So funktioniert Data Mining

Beim Data Mining werden große Informationsblöcke untersucht und analysiert, um aussagekräftige Muster und Trends zu ermitteln. Es kann auf verschiedene Arten verwendet werden, z. B. für Datenbankmarketing, Kreditrisikomanagement, Betrugserkennung, Spam-E-Mail-Filterung oder sogar, um die Stimmung oder Meinung der Benutzer zu erkennen.

Der Data Mining-Prozess gliedert sich in fünf Schritte. Zunächst sammeln Unternehmen Daten und laden sie in ihre Data Warehouses. Anschließend speichern und verwalten sie die Daten entweder auf internen Servern oder in der Cloud. Geschäftsanalysten, Managementteams und IT-Experten greifen auf die Daten zu und bestimmen, wie sie sie organisieren möchten. Anschließend sortiert die Anwendungssoftware die Daten basierend auf den Ergebnissen des Benutzers, und schließlich präsentiert der Endbenutzer die Daten in einem einfach zu teilenden Format, z. B. einem Diagramm oder einer Tabelle.

Data Warehousing- und Mining-Software

Data Mining-Programme analysieren Beziehungen und Muster in Daten basierend auf den Anforderungen der Benutzer. Beispielsweise kann ein Unternehmen Data Mining-Software verwenden, um Informationsklassen zu erstellen. Stellen Sie sich zur Veranschaulichung vor, ein Restaurant möchte mithilfe von Data Mining bestimmen, wann bestimmte Specials angeboten werden sollen. Es betrachtet die gesammelten Informationen und erstellt Klassen basierend darauf, wann Kunden sie besuchen und was sie bestellen.

In anderen Fällen finden Data Miner Informationscluster, die auf logischen Beziehungen basieren, oder untersuchen Assoziationen und sequentielle Muster, um Schlussfolgerungen über Trends im Verbraucherverhalten zu ziehen.

Warehousing ist ein wichtiger Aspekt des Data Mining. Warehousing ist, wenn Unternehmen ihre Daten in einer Datenbank oder einem Programm zentralisieren. Mit einem Data Warehouse kann eine Organisation Segmente der Daten ausspinnen, damit bestimmte Benutzer sie analysieren und verwenden können.

In anderen Fällen können Analysten jedoch mit den gewünschten Daten beginnen und ein Data Warehouse basierend auf diesen Spezifikationen erstellen . Unabhängig davon, wie Unternehmen und andere Unternehmen ihre Daten organisieren, verwenden sie sie zur Unterstützung der Entscheidungsprozesse des Managements.

Beispiel für Data Mining

Lebensmittelgeschäfte sind bekannte Benutzer von Data-Mining-Techniken. Viele Supermärkte bieten Kunden kostenlose Kundenkarten an, mit denen sie Zugang zu reduzierten Preisen erhalten, die Nichtmitgliedern nicht zur Verfügung stehen. Mit den Karten können Geschäfte leicht nachverfolgen, wer was kauft, wann und zu welchem ​​Preis. Nach der Analyse der Daten können die Geschäfte diese Daten verwenden, um Kunden Gutscheine anzubieten, die auf ihre Kaufgewohnheiten zugeschnitten sind, und um zu entscheiden, wann Artikel zum Verkauf angeboten oder wann sie zum vollen Preis verkauft werden sollen.

Data Mining kann Anlass zur Sorge geben, wenn ein Unternehmen nur ausgewählte Informationen verwendet, die nicht für die gesamte Stichprobengruppe repräsentativ sind, um eine bestimmte Hypothese zu beweisen.