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Arten von Data Mining

Von Benjamin
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Bedeutung von Data Mining

Data Mining ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, wenn sie nach Anomalien, Mustern oder anderen Aspekten größerer Datenmengen suchen. Es macht die Vorhersage der Zukunft einfacher. Die Implementierung des Data-Mining-Prozesses in Ihren Arbeitsablauf hilft Ihnen, Risiken zu verringern und die Kundenbeziehungen sowie Ihre allgemeine Leistung zu verbessern.

Das Hauptziel besteht darin, wichtige Elemente in Ihren Daten zu finden, deren Zusammenhänge zu erkennen und auf dieser Grundlage zukünftige Trends vorherzusagen. Mit Data Mining können Sie aus dem Informationschaos wertvolle Erkenntnisse gewinnen.

Entscheidungen, die auf diesem Prozess beruhen, geben Ihnen mehr Möglichkeiten, Ihr Unternehmen zu verbessern und Ihre Konkurrenten zu schlagen. Es gibt verschiedene Arten von Data Mining, die für Sie von Nutzen sein können.

Klassifizierungsanalyse

Diese Art von Data Mining kann Ihnen bei der Suche nach wichtigen und relevanten Informationen über Daten und Metadaten helfen. Sie hilft Ihnen auch bei der Klassifizierung Ihrer Daten, so dass Ihre Informationen in verschiedene Segmente, so genannte Klassen, eingeteilt werden.

Zum Beispiel kann Outlook E-Mails auf der Grundlage einer Klassifizierungsanalyse als legitim oder als Spam aussortieren. Es ist auch für Einzelhändler nützlich, wenn sie versuchen, die Kaufgewohnheiten verschiedener Kunden zu untersuchen.

Lernen mit Assoziationsregeln

Es kann Ihnen helfen, wenn Sie mit größeren Datenbanken arbeiten. Auf diese Weise können Sie mögliche Verbindungen zwischen den einzelnen Elementen identifizieren und versteckte Muster in den Daten erkennen. Auf der Grundlage der wertvollen Informationen, die Sie aus diesem Prozess gewinnen können, können Sie erfolgreichere Entscheidungen für Ihre Zukunft treffen.

Association Rule Learning wird häufig eingesetzt, um das Verhalten von Kunden zu untersuchen, Einkaufsdaten zu analysieren, Produktcluster zu erstellen usw. In der IT-Branche wird das Assoziationsregel-Lernen verwendet, um Programme zu erstellen, die zum maschinellen Lernen fähig sind.

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Erkennung von Anomalien oder Ausreißern

In diesem Fall können Sie alles entdecken, was nicht mit einem erwarteten Muster oder Verhalten übereinstimmt. Auf diese Weise erhalten Sie kritische Informationen über zahlreiche Aspekte und können diese zur Erkennung von Betrug, Fehlern und anderen Störungen nutzen. So können Sie beispielsweise Kredit- oder Debitbetrug aufdecken und auch Störungen im Netzwerk erkennen.

Clustering-Analyse

Bei dieser Art des Data Mining werden aussagekräftige Objektcluster erstellt, bei denen jedes Element dieselben Merkmale aufweist. So können Sie beispielsweise Kunden auf der Grundlage von Verkaufsdaten gruppieren, wobei berücksichtigt wird, was sie besonders häufig kaufen. Clustering-Analysen können für Webanalysen und Text Mining verwendet werden. Es gibt auch Unternehmen, die sie für die Erstellung von Kundenprofilen verwenden.

Regressionsanalyse

Eine Regressionsanalyse bezieht sich auf den Prozess der Identifizierung und Analyse der Beziehung zwischen verschiedenen Elementen. Sie wird verwendet, um die Abhängigkeit zwischen verschiedenen Variablen zu bestimmen, da eine Variable von einer anderen abhängen kann, aber nicht in beide Richtungen funktioniert.  Die meisten Unternehmen verwenden sie auch für Vorhersagen und Prognosen.

Sequenzentdeckungsanalyse

Das Hauptziel der Sequence Discovery Analysis besteht darin, interessante Elemente und Muster in Daten zu entdecken. Sie können bestimmte Kriterien auswerten, die in den Mustern verborgen sind, z. B. die Häufigkeit des Auftretens von etwas und die Dauer. Sie kann Ihnen nützliche Informationen für Börsen, Einkaufsmuster usw. liefern.

Zusammenfassende Analyse

Die Zusammenfassungsanalyse ist eine weitere Art des Data Mining, die Ihnen helfen kann, Ihre Daten zu vereinfachen, um schnell nützliche Muster zu erkennen. Außerdem können Sie so leichter feststellen, was normal ist und was fehl am Platz zu sein scheint.

Zusammenfassungen werden beispielsweise häufig zur Erstellung von Diagrammen oder zur Berechnung von Durchschnittswerten aus einer bestimmten Datenmenge verwendet. Sie können tabellarische Zusammenfassungen verwenden, um die Häufigkeitsverteilung, die kumulative Häufigkeit usw. sofort zu sehen. Oder Sie können Visualisierungen wie Histogramme, Liniendiagramme und Säulendiagramme verwenden, um Trends sofort zu erkennen.

Zeitreihenanalyse

In diesem Fall können Sie klar erkennen, wie sich verschiedene Variablen im Laufe der Zeit verändern. Für die Zeitreihenanalyse wird in der Regel eine größere Anzahl von Datenpunkten benötigt, um Konsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Außerdem können Sie sicher sein, dass es sich bei den Trends oder Mustern, die hier entdeckt werden können, nicht um Ausreißer handelt. Mit dieser Methode können Sie zukünftige Daten auf der Grundlage historischer Daten vorhersagen.

Unternehmen nutzen diese Methode, um künftige Ereignisse zu ermitteln und festzustellen, wie vorteilhaft sie für die Zukunft des Unternehmens sein könnten. Heutzutage gibt es zahlreiche Technologien, die Ihnen dabei helfen können, große Datenmengen zu sammeln und sie zu analysieren. Auf diese Weise erhalten Sie ein besseres Verständnis für zahlreiche Aspekte, an denen Sie in Zukunft arbeiten müssen.

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