Was ist Data Mining?
Data Mining ist ein Prozess, mit dem Unternehmen Rohdaten in nützliche Informationen umwandeln. Durch die Verwendung von Software zur Suche nach Mustern in großen Datenmengen können Unternehmen mehr über ihre Kunden erfahren, um effektivere Marketingstrategien zu entwickeln, den Umsatz zu steigern und die Kosten zu senken. Data Mining hängt von einer effektiven Datenerfassung, Lagerhaltung und Computerverarbeitung ab.
Mithilfe von Data Mining-Prozessen werden Modelle für maschinelles Lernen erstellt, die Anwendungen wie Suchmaschinentechnologie und Website-Empfehlungsprogramme unterstützen.
Funktionsweise von Data Mining
Beim Data Mining werden große Informationsblöcke untersucht und analysiert, um aussagekräftige Muster und Trends zu ermitteln. Es kann auf verschiedene Arten eingesetzt werden, z. B. für Datenbankmarketing, Kreditrisikomanagement, Betrugserkennung, Spam-E-Mail-Filterung oder sogar zum Erkennen der Einstellung oder Meinung von Benutzern.
Der Data Mining-Prozess gliedert sich in fünf Schritte. Erstens sammeln Organisationen 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 legen fest, wie sie sie organisieren möchten. Anschließend sortiert die Anwendungssoftware die Daten basierend auf den Ergebnissen des Benutzers, und der Endbenutzer präsentiert die Daten schließlich in einem einfach freizugebenden 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 ermitteln, wann es bestimmte Specials anbieten soll. Es überprüft die gesammelten Informationen und erstellt Klassen basierend darauf, wann Kunden sie besuchen und was sie bestellen.
In anderen Fällen suchen Data Miner nach Informationsclustern, die auf logischen Beziehungen basieren, oder untersuchen Assoziationen und sequenzielle Muster, um Rückschlüsse auf Trends im Verbraucherverhalten zu ziehen.
Die Lagerhaltung 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 auslagern, damit bestimmte Benutzer sie analysieren und verwenden können.
In anderen Fällen beginnen Analysten jedoch möglicherweise mit den gewünschten Daten und erstellen ein Data Warehouse basierend auf diesen Angaben. Unabhängig davon, wie Unternehmen und andere Unternehmen ihre Daten organisieren, verwenden sie diese, um die Entscheidungsprozesse des Managements zu unterstützen.
Beispiel für Data Mining
Lebensmittelgeschäfte sind bekannte Anwender von Data-Mining-Techniken. Viele Supermärkte bieten Kunden kostenlose Kundenkarten an, mit denen sie Zugang zu ermäßigten Preisen erhalten, die Nichtmitgliedern nicht zur Verfügung stehen. Mit diesen Karten können Geschäfte leicht nachverfolgen, wer was zu welchem Zeitpunkt und zu welchem Preis kauft. Nach der Analyse der Daten können die Geschäfte diese Daten verwenden, um den Kunden Gutscheine anzubieten, die auf ihre Kaufgewohnheiten zugeschnitten sind, und um zu entscheiden, wann Artikel zum Verkauf angeboten oder zum vollen Preis verkauft werden sollen.
Data Mining kann Anlass zur Sorge geben, wenn ein Unternehmen nur ausgewählte Informationen verwendet, die nicht repräsentativ für die gesamte Stichprobengruppe sind, um eine bestimmte Hypothese zu belegen.
Die zentralen Thesen
- Beim Data Mining wird eine große Menge von Informationen analysiert, um Trends und Muster zu erkennen.Das Data Mining kann von Unternehmen verwendet werden, um alles zu erfahren, woran Kunden interessiert sind oder was sie kaufen möchten, und um Betrugserkennungs- und Spamfilterungsprogramme zu starten Festlegen von Mustern und Verbindungen in Daten basierend auf den Informationen, die Benutzer anfordern oder bereitstellen.
