Was ist Data-Mining? Schlüsselkonzepte, wie funktioniert es?

Data Mining kann als Prozess der Untersuchung von Daten durch Bereinigung, Musterfindung, Modelldesign und Testerstellung verstanden werden. Data Mining umfasst die Konzepte des maschinellen Lernens, der Statistik und der Datenbankverwaltung. Daher ist es oft leicht, Data Mining mit Data Analytics, Data Science oder anderen Datenprozessen zu verwechseln.

Data Mining hat eine lange und reiche Geschichte. Als Konzept entstand es mit dem Aufkommen des Computerzeitalters in den 1960er Jahren. In der Vergangenheit war Data Mining meist ein intensiver Codierungsprozess und erforderte viel Codierungsexpertise. Noch heute umfasst Data Mining die Konzepte der Programmierung zum Bereinigen, Verarbeiten, Analysieren und Interpretieren von Daten. Datenspezialisten müssen über praktische Kenntnisse in Statistik und mindestens einer Programmiersprache verfügen, um Data-Mining-Aufgaben genau durchführen zu können. Dank intelligenter KI- und ML-Systeme sind einige der zentralen Data-Mining-Prozesse jetzt automatisiert. Wenn Sie ein Anfänger in Python und Data Science sind, können Ihnen die Data Science-Programme von upGrad definitiv dabei helfen, tiefer in die Welt der Daten und Analysen einzutauchen.

In diesem Artikel helfen wir Ihnen, alle Verwirrungen rund um Data Mining zu klären, indem wir Sie durch alle Nuancen führen, einschließlich dessen, was es ist, Schlüsselkonzepte, die Sie kennen sollten, wie es funktioniert und die Zukunft von Data Mining!

Zunächst einmal – Data Mining ist nicht genau Data Analytics

Es liegt nahe, Data Mining mit anderen Datenprojekten, einschließlich Datenanalyse, zu verwechseln. Insgesamt ist Data Mining jedoch viel umfassender als Data Analytics. Tatsächlich ist die Datenanalyse nur ein Aspekt der Datenanalyse. Data-Mining-Experten sind für die Bereinigung und Aufbereitung der Daten, die Erstellung von Bewertungsmodellen und das Testen dieser Modelle anhand von Hypothesen für Business-Intelligence-Projekte verantwortlich. Mit anderen Worten, Aufgaben wie Datenbereinigung, Datenanalyse, Datenexploration sind Teile des gesamten Data-Mining-Spektrums, aber sie sind nur die Teile eines viel größeren Ganzen.

Wichtige Data-Mining-Konzepte

Die erfolgreiche Durchführung einer Data-Mining-Aufgabe erfordert mehrere Techniken, Tools und Konzepte. Einige der wichtigsten Konzepte rund um Data Mining sind:

• Datenbereinigung/-aufbereitung: Hier werden alle Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen in ein Standardformat konvertiert, das einfach verarbeitet und analysiert werden kann. Dazu gehören das Identifizieren und Beheben von Fehlern, das Finden fehlender Werte, das Entfernen von Duplikaten usw.

• Künstliche Intelligenz: KI-Systeme führen analytische Aktivitäten rund um die menschliche Intelligenz durch, wie z. B. Planung, Argumentation, Problemlösung und Lernen.

• Lernen von Assoziationsregeln: Dieses Konzept, auch als Warenkorbanalyse bekannt, ist unerlässlich, um die Beziehung zwischen verschiedenen Variablen eines Datensatzes zu finden. Im weiteren Sinne ist dies eine äußerst wichtige Komponente, um zu bestimmen, welche Produkte von Kunden normalerweise zusammen gekauft werden.

• Clustering: Clustering ist der Prozess der Aufteilung eines großen Datensatzes in kleinere, aussagekräftige Teilmengen, die als Cluster bezeichnet werden. Dies hilft beim Verständnis der individuellen Natur der Elemente des Datensatzes, wodurch eine weitere Clusterbildung oder Gruppierung effizienter durchgeführt werden kann.

• Klassifizierung: Das Konzept der Klassifizierung wird zum Zuordnen von Elementen in einem großen Datensatz zu Zielklassen verwendet, um die Vorhersagegenauigkeit der Zielklassen für alle neuen Daten zu verbessern.

• Datenanalyse: Nachdem alle Daten zusammengeführt und verarbeitet wurden, werden mithilfe von Datenanalysen alle Informationen ausgewertet, Muster gefunden und Erkenntnisse generiert.

• Data Warehousing: Dies ist der Prozess der Speicherung einer umfangreichen Sammlung von Geschäftsdaten in einer Weise, die eine schnelle Entscheidungsfindung erleichtert. Warehousing ist die wichtigste Komponente eines jeden großen Data-Mining-Projekts.

• Regression: Die Regressionstechnik wird verwendet, um eine Reihe numerischer Werte, wie Temperatur, Aktienkurse, Verkäufe, basierend auf einem bestimmten Datensatz vorherzusagen.

Nachdem wir nun alle wichtigen Begriffe kennen, schauen wir uns an, wie ein typisches Data-Mining-Projekt funktioniert.

Wie funktioniert Data-Mining?

Jedes Data-Mining-Projekt beginnt normalerweise damit, den Umfang herauszufinden. Es ist wichtig, die richtigen Fragen zu stellen und den richtigen Datensatz zu sammeln, um diese Fragen zu beantworten. Dann werden die Daten für die Analyse aufbereitet, und der endgültige Erfolg des Projekts hängt stark von der Qualität der Daten ab. Schlechte Daten führen zu ungenauen und fehlerhaften Ergebnissen. Umso wichtiger ist es, die Daten sorgfältig aufzubereiten und alle Anomalien zu beseitigen.

Der Data-Mining-Prozess läuft typischerweise in den folgenden sechs Schritten ab:

1. Das Geschäft verstehen

In dieser Phase geht es darum, ein umfassendes Verständnis des jeweiligen Projekts zu entwickeln, einschließlich der aktuellen Geschäftssituation, der Geschäftsziele und der Erfolgsmetriken.

2. Verstehen der Daten

Sobald der Umfang des Projekts und die Geschäftsziele klar sind, kommt als Nächstes die Aufgabe, alle relevanten Daten zu sammeln, die zur Lösung des Problems benötigt werden. Diese Daten werden aus allen verfügbaren Quellen gesammelt, einschließlich Datenbanken, Cloud-Speicher und Silos.

3. Aufbereitung der Daten

Sobald die Daten aus allen Quellen gesammelt sind, ist es an der Zeit, die Daten vorzubereiten. In diesem Schritt werden Datenbereinigung, Normalisierung, Auffüllen fehlender Werte und solche Aufgaben durchgeführt. Dieser Schritt zielt darauf ab, alle Daten in das am besten geeignete und standardisierte Format zu bringen, um weitere Prozesse durchzuführen.

4. Entwicklung des Modells

Nachdem nun alle Daten in ein für die Analyse geeignetes Format gebracht wurden, besteht der nächste Schritt darin, die Modelle zu entwickeln. Dazu werden Programmierungen und Algorithmen verwendet, um ein Modell zu erstellen, das Trends und Muster aus den vorliegenden Daten erkennen kann.

5. Testen und Bewerten des Modells

Die Modellierung erfolgt auf Basis der vorliegenden Daten. Um die Modelle jedoch zu testen, müssen Sie sie mit anderen Daten füttern und sehen, ob sie die relevante Ausgabe auslösen oder nicht. Die Bestimmung, wie gut das Modell neue Ergebnisse liefert, hilft beim Erreichen der Geschäftsziele. Dies ist im Allgemeinen ein iterativer Prozess, der sich wiederholt, bis der beste Algorithmus gefunden wurde, um das vorliegende Problem zu lösen.

6. Bereitstellung

Nachdem das Modell getestet und iterativ verbessert wurde, besteht der letzte Schritt darin, das Modell bereitzustellen und die Ergebnisse des Data-Mining-Projekts allen Beteiligten und Entscheidungsträgern zur Verfügung zu stellen.

Während des gesamten Data Mining-Lebenszyklus müssen die Data Miner eine enge Zusammenarbeit zwischen Domänenexperten und anderen Teammitgliedern aufrechterhalten, um alle auf dem Laufenden zu halten und sicherzustellen, dass nichts übersehen wird.

Vorteile von Data Mining für Unternehmen

Unternehmen haben heute täglich mit Unmengen von Daten zu tun. Diese Daten nehmen im Laufe der Zeit nur noch zu, und es gibt keine Möglichkeit, dass das Volumen dieser Daten jemals abnehmen wird. Infolgedessen haben Unternehmen keine andere Wahl, als datengetrieben zu sein. In der heutigen Welt hängt der Erfolg eines jeden Unternehmens weitgehend davon ab, wie gut es seine Daten verstehen, Erkenntnisse daraus ableiten und umsetzbare Vorhersagen treffen kann. Data Mining versetzt Unternehmen wirklich in die Lage, ihre Zukunft zu verbessern, indem sie ihre vergangenen Datentrends analysieren und genaue Vorhersagen darüber treffen, was wahrscheinlich passieren wird.

Beispielsweise kann Data Mining ein Unternehmen über seine potenziellen Kunden informieren, die aufgrund früherer Daten wahrscheinlich zu profitablen Kunden werden und sich höchstwahrscheinlich mit einer bestimmten Kampagne oder einem bestimmten Angebot beschäftigen. Mit diesem Wissen können Unternehmen ihren ROI steigern, indem sie nur die Interessenten anbieten, die wahrscheinlich reagieren und wertvolle Kunden werden.

Alles in allem bietet Data Mining jedem Unternehmen die folgenden Vorteile:

• Kundenpräferenzen und -stimmungen verstehen.
• Neukunden gewinnen und Bestandskunden halten.
• Verbesserung von Up- und Cross-Selling.
• Steigerung der Loyalität bei den Kunden.
• Verbesserung des ROI und Steigerung des Geschäftsumsatzes.
• Aufdeckung betrügerischer Aktivitäten und Identifizierung von Kreditrisiken.
• Überwachung der Betriebsleistung.

Durch den Einsatz von Data-Mining-Techniken können Unternehmen ihre Entscheidungen auf Echtzeitdaten und -informationen stützen und nicht nur auf Instinkte oder Bauchgefühl, wodurch sichergestellt wird, dass sie weiterhin Ergebnisse liefern und der Konkurrenz einen Schritt voraus sind.

Die Zukunft des Data Mining

Data Mining und sogar andere Bereiche der Datenwissenschaften haben aufgrund der ständig wachsenden Datenmenge auf der Welt eine äußerst glänzende Zukunft. Im letzten Jahr selbst wuchs unser gesammelter Datenbestand von 4,4 Zettabyte auf 44 Zettabyte .

Wenn Sie sich für Data Science oder Data Mining oder alles, was mit Daten zu tun hat, begeistern, ist dies die beste Zeit, um am Leben zu sein. Da wir Zeugen einer Datenrevolution werden, ist dies der ideale Zeitpunkt, um einzusteigen und Ihre Datenexpertise und -fähigkeiten zu verbessern. Unternehmen auf der ganzen Welt sind fast immer auf der Suche nach Datenexperten mit genügend Fähigkeiten, um ihnen zu helfen, ihre Daten zu verstehen. Wenn Sie also Ihre Reise in die Datenwelt beginnen möchten, ist jetzt der perfekte Zeitpunkt!

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