Data Mining
Was ist Data Mining?
Data Mining ist ein computergestützter Prozess, bei dem mit statistischen und mathematischen Methoden Muster, Zusammenhänge und Trends in großen Datenmengen erkannt werden.
Ziel ist es, aus bereits vorhandenen Daten nützliche Informationen und neues Wissen zu gewinnen.
Data Mining nutzt dabei Verfahren wie maschinelles Lernen, Statistik und künstliche Intelligenz, um verborgene Strukturen sichtbar zu machen.
Wofür wird Data Mining verwendet?
Data Mining wird eingesetzt, um aus umfangreichen Datenbeständen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Typische Anwendungsbereiche sind die Kundensegmentierung, Betrugserkennung, Vorhersage von Kaufverhalten, Optimierung von Geschäftsprozessen und die Analyse von Markttrends.
Unternehmen nutzen Data Mining, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Risiken zu minimieren und neue Geschäftschancen zu identifizieren.
Warum ist Data Mining wichtig?
Data Mining hilft Unternehmen, aus der Flut an gesammelten Daten gezielt Wissen zu extrahieren. So können sie Prozesse optimieren, Kosten senken und gezielter auf Kundenbedürfnisse eingehen.
Ein Beispiel: Ein Online-Shop erkennt durch Data Mining, welche Produkte oft gemeinsam gekauft werden, und kann seine Empfehlungen anpassen. Dadurch steigert er Umsatz und Kundenzufriedenheit.
Wie wird Data Mining umgesetzt oder optimiert?
Der Data-Mining-Prozess läuft in mehreren Schritten ab:
- Ziel definieren: Klare Fragestellung oder Problemstellung festlegen.
- Datensammlung und -vorbereitung: Daten bereinigen, zusammenführen und ins passende Format bringen.
- Analyse durchführen: Passende Algorithmen oder Methoden auswählen und anwenden.
- Ergebnisse bewerten: Gefundene Muster von Experten prüfen und interpretieren.
- Umsetzung: Erkenntnisse in Maßnahmen oder Geschäftsentscheidungen überführen.
Praxis-Tipp: Schon bei der Zieldefinition sollten Fachabteilungen und IT eng zusammenarbeiten, um relevante Fragestellungen und Datenquellen zu identifizieren.
Was sind typische Fehler oder Herausforderungen bei Data Mining?
Häufige Fehler sind ungenaue Zieldefinitionen, schlechte Datenqualität oder die Wahl ungeeigneter Analyseverfahren.
Auch eine fehlende Validierung der Ergebnisse kann zu falschen Schlüssen führen. Tipp: Daten sorgfältig aufbereiten, Experten einbinden und Ergebnisse kritisch hinterfragen.
Welche Tools unterstützen bei Data Mining?
Zu den gängigen Tools zählen:
- RapidMiner
- KNIME
- IBM SPSS Modeler
- Orange
- Python (mit Bibliotheken wie scikit-learn oder pandas)
- R
Welche Begriffe sind eng mit Data Mining verknüpft?
- Big Data
- Machine Learning (maschinelles Lernen)
- Künstliche Intelligenz (KI)
- Statistik
- Business Intelligence
- Data Science
- Clusteranalyse
- Klassifikation
- Assoziationsanalyse
Unter Data-Mining [] (von englisch data mining, aus englisch data ‚Daten‘ und englisch mine ‚graben‘, ‚abbauen‘, ‚fördern‘) versteht man die systematische Anwendung statistischer Methoden auf große Datenbestände (insbesondere „Big Data“ bzw. Massendaten) mit dem Ziel, neue Querverbindungen und Trends zu erkennen. Solche Datenbestände werden aufgrund ihrer Größe mittels computergestützter Methoden verarbeitet. In der Praxis wurde der Unterbegriff Data-Mining auf den gesamten Prozess der sogenannten „Knowledge Discovery in Databases“ (englisch für Wissensentdeckung in Datenbanken; KDD) übertragen, der auch Schritte wie die Vorverarbeitung und Auswertung beinhaltet, während Data-Mining im engeren Sinne nur den eigentlichen Verarbeitungsschritt des Prozesses bezeichnet.
Die Bezeichnung Data-Mining (eigentlich etwa „Abbau von Daten“) ist selbst irreführend, denn es geht um die Gewinnung von Wissen aus bereits vorhandenen Daten und nicht um die Generierung oder das Abgreifen von Daten selbst. Die prägnante Bezeichnung hat sich dennoch durchgesetzt. Die reine Erfassung, Speicherung und Verarbeitung von großen Datenmengen wird gelegentlich ebenfalls mit dem Buzzword Data-Mining bezeichnet. Im wissenschaftlichen Kontext bezeichnet es primär die Extraktion von Wissen, das „gültig (im statistischen Sinne), bisher unbekannt und potentiell nützlich“ ist „zur Bestimmung bestimmter Regelmäßigkeiten, Gesetzmäßigkeiten und verborgener Zusammenhänge“. Fayyad definiert es als „ein[en] Schritt des KDD-Prozesses, der darin besteht, Datenanalyse- und Entdeckungsalgorithmen anzuwenden, die unter akzeptablen Effizienzbegrenzungen eine spezielle Auflistung von Mustern (oder Modellen) der Daten liefern“.
Das Schließen von Daten auf (hypothetische) Modelle wird als Statistische Inferenz bezeichnet.
