Was ist Data Mining: Umfang, Karrieremöglichkeiten

Daten in irgendeiner Form umgeben uns ständig. Ob auf unseren Smartphones oder Laptops, welche Anwendungen wir auch immer verwenden, produzieren Tonnen von wertvollen Daten. Diese Daten sind von großem Nutzen für Unternehmen, die Erkenntnisse sammeln und Geschäftsentscheidungen treffen möchten.

Daher war die Datenanalyse ein absoluter Retter für alle Unternehmen weit und breit und hat ihnen geholfen, viel kalkuliertere Entscheidungen zu treffen. Die Datenanalyse ist jedoch so etwas wie die letzte Phase des Data Science-Prozesses. Alles beginnt mit dem richtigen Sammeln und Sammeln von Daten, und das ist das sogenannte Data Mining. Wenn Sie ein Anfänger in Datenanalyse und Datenwissenschaft sind, können Ihnen die Datenwissenschaftsprogramme von upGrad definitiv dabei helfen, tiefer in die Welt der Daten und Analysen einzutauchen.

Der Prozess des Data Mining ist nicht so einfach, wie es scheinen mag, und wenn Sie in diesem Bereich anfangen, müssen Sie alle Wass, Wies und Warums rund um Data Mining kennen. In diesem Artikel führen wir Sie durch verschiedene Nuancen, die Ihnen helfen werden, die Grundlagen des Data Mining viel gründlicher zu verstehen.

Was ist der Zweck des Data Mining?

Der Zweck von Data Mining besteht darin, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu sammeln und sie unter eine Haube zu bringen. Beim Mining geht es darum, Daten zu sammeln, sie in ein geeignetes Format zu bringen, sie zu verarbeiten und relevante Erkenntnisse daraus zu extrahieren.

Data Mining hilft dabei, Trends aus Datenhaufen zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen, Zielgruppen zu modellieren und aufschlussreiche Informationen über Kundenverhalten und -stimmungen zu sammeln. Anhand dieser Erkenntnisse können sich Unternehmen entsprechend anpassen und die bestmöglichen Services anbieten.

Sehen wir uns die verschiedenen Data-Mining-Vorgänge im Detail an!

Wie funktioniert Data-Mining?

Data Mining ist ein schrittweiser Prozess, der im Großen und Ganzen aus den folgenden Phasen besteht:

• Erstellen von Zieldatensätzen durch Auswählen der erforderlichen Art von Daten.
• Daten untersuchen und vorverarbeiten, um sie in konsistente Formate zu bringen.
• Vorbereiten der Daten durch Erstellen von Segmentierungsregeln, Bereinigen von Rauschen, Durchführen von Anomalieprüfungen, Ausfüllen fehlender Werte und mehr.
• Schließlich kommt die Phase der Verwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens für die gewonnenen Daten, um Dinge zu erledigen!

Wenn es um maschinelles Lernen geht, sind hier einige der Arten von Lernalgorithmen aufgeführt, die häufig verwendet werden:

• Überwachte Algorithmen für maschinelles Lernen
  • Zum Sortieren und Ordnen von strukturierten Daten.
  • Die Klassifizierungsmethode wird verwendet, um bekannte Muster herauszufinden und wird dann auf neue Informationen angewendet (z. B. Klassifizierung eines eingegebenen E-Mail-Briefes als Spam oder Nicht-Spam).
  • Dann wird eine Regression durchgeführt, um bestimmte Werte wie Temperaturen, Raten und dergleichen vorherzusagen.
  • Sobald die Regression abgeschlossen ist, wird eine Normalisierung durchgeführt, um die unabhängigen Variablen von Datensätzen zu glätten und Daten in eine kohärentere Form zu reorganisieren.
• Unüberwachte Algorithmen für maschinelles Lernen
  • Zum Erkunden verschiedener unbeschrifteter Datensätze.
  • Der Clustering-Prozess wird verwendet, um Cluster/Gruppen/Strukturen ähnlicher Daten zu bilden, die unterschiedliche Muster aufweisen.
  • Assoziationsregeln werden verwendet, um die Beziehung zwischen den Variablen der Eingabedaten zu identifizieren.
  • Die Zusammenfassung wird dann verwendet, um den Befund zu melden und die Daten zu visualisieren.
• Algorithmen für halbüberwachtes maschinelles Lernen: Dieser Ansatz verwendet eine Kombination aus überwachten und nicht überwachten Algorithmen für maschinelles Lernen.
• Lernen in neuronalen Netzwerken: Neuronale Netzwerke lassen sich von biologischen neuronalen Netzwerken inspirieren, die die Struktur und Funktion unseres Gehirns ausmachen. Dies sind komplexere Systeme, mit denen selbstlernende Modelle erstellt werden, um kompliziertere Aufgaben und Vorgänge zu bewältigen.

Die am häufigsten verwendeten Data-Mining-Techniken

Die oben aufgeführten Methoden werden verwendet, um den Maschinen ein selbstständiges Lernen zu ermöglichen. Diese Schritte umfassen verschiedene statistische und Mustererkennungsstrategien, die auf den folgenden Techniken basieren:

• Klassifizierung und Clustering: Dies ist der Prozess der Entdeckung von Gruppen und Clustern innerhalb Ihres Datensatzes. Klassifikation wird im Fall von überwachtem Lernen verwendet, während Clustering im Fall von unüberwachtem Lernen verwendet wird. Beispielsweise können Sie basierend auf den Einkäufen, die Kunden im vergangenen Monat getätigt haben, diese in „niedrige Ausgaben“ und „hohe Ausgaben“ gruppieren und dann basierend auf dieser Klassifizierung (oder Clusterung) Ihre Marketingstrategien für diese verfeinern Gruppen.
• Mustererkennung: Das Verfolgen und Erkennen von Mustern beinhaltet das Erkennen von Abweichungen im Datensatz in bestimmten Abständen. Beispielsweise kann der Website-Traffic zu bestimmten Tageszeiten Spitzenwerte erreichen. Diese Muster verraten viel darüber, wie Menschen mit den Diensten interagieren.
• Assoziation: Assoziation ist der Prozess der Verfolgung von Mustern und der Analyse von Abhängigkeiten und Assoziationen. So neigen Kunden beispielsweise dazu, Handyhüllen nach dem Kauf eines Mobiltelefons zu kaufen – diese einfache Assoziation kann für Marketingaktivitäten nützlich sein.
• Regressionsanalyse: Bei der Regressionsanalyse geht es darum, verschiedene Variablen zu identifizieren und ihre Auswirkungen auf die von Ihnen untersuchten Metriken zu analysieren. Beispielsweise wird der Verkauf von Kaltgetränken direkt mit der Temperatur korrelieren.
• Ausreißererkennung: Ausreißer sind Datenwerte, die sich scheinbar von einem großen Teil anderer Daten unterscheiden. Das Erkennen und Entfernen solcher Ausreißer ist für eine genaue Datenanalyse unerlässlich.
• Vorhersage: Data Mining kann beim Erstellen von Vorhersagemodellen helfen, die später vorhersagen können, wie sich unabhängige Variablen in Zukunft voraussichtlich ändern werden. Beispielsweise können E-Commerce-Unternehmen Kunden- und Verkaufsdaten verwenden, um Modelle zu entwickeln, die vorhersagen, welche Produkte wahrscheinlich zurückgegeben oder ersetzt werden.

Offensichtlich ist Data Mining für eine Reihe von Dingen äußerst nützlich. Wir werden später die verschiedenen Möglichkeiten und Möglichkeiten bei der Arbeit mit Data Science sehen. Lassen Sie uns zunächst ein wenig über einige der Herausforderungen beim Data Mining sprechen.

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Herausforderungen beim Data Mining

Wenn Sie gerade erst mit der Datenanalyse beginnen und sich mit Data Mining vertraut machen, ist es wichtig, die verschiedenen Herausforderungen zu kennen, denen dieser Bereich gegenübersteht. Hier sind einige solcher Herausforderungen, auf die Sie achten sollten!

Überschüssige Daten

Dies ist eine offensichtliche Herausforderung, die jedoch auf jeden Fall wiederholt werden muss. Datenbanken werden mit der Zeit immer größer und uneinheitlicher, und es wird immer schwieriger, sie umfassend zu verstehen. Diese Herausforderung stellt sich in dreierlei Hinsicht dar:

• Segmentierung von Daten durch Erkennung wichtiger Faktoren und Elemente.
• Filtern des Rauschens durch Eliminieren von Ausreißern, Auffüllen fehlender Werte und mehr.
• Aktivieren von Daten Integrieren aller gesammelten Informationen in Geschäftsprozesse.

Alle drei oben genannten Schritte erfordern den einen oder anderen maschinellen Lernalgorithmus, um erfolgreich gelöst zu werden.

Datenschutz- und Sicherheitsbedenken

Data Mining befasst sich direkt mit leicht identifizierbaren Daten und Informationen. Daher waren Datenschutz und Sicherheit schon immer eine der größten Herausforderungen. Darüber hinaus besteht angesichts der Geschichte von Datendiebstahl und -verletzungen tendenziell ein gewisses Misstrauen gegenüber jeder Form der Datenerfassung.

Darüber hinaus gibt es aufgrund der DSGVO strenge Vorschriften und Vorschriften zur Verwendung gesammelter Daten in der EU. Das hat auch die Data-Mining- und Sammeloperationen auf den Kopf gestellt. Wenn Sie wirklich darüber nachdenken, werden Sie erkennen, wie Data Mining leicht in eine Form der Überwachung umgewandelt werden kann. Sie erfahren etwas über Nutzerverhalten, Konsumgewohnheiten, Interaktion mit Werbung und viele weitere Informationen, die sowohl für gute als auch für schlechte Zwecke verwendet werden können. Der schmale Grat zwischen Bergbau und Überwachung liegt im Zweck. Beim Data Mining geht es immer darum, eine bessere Benutzererfahrung zu bieten.

Daher ist es von entscheidender Bedeutung, alle abgebauten Daten vor Änderungen, Modifikationen oder unbefugtem Zugriff zu schützen. Hier sind einige Schritte, die unternommen werden können, um sicherzustellen, dass:

• Verschlüsselungsmechanismen
• Verschiedene Zugriffsebenen und Berechtigungen
• Konsistente Sicherheitsüberprüfungen des Netzwerks.
• Eigenverantwortung und definierte Tatfolgen.

Datentrainingsset

Um den endgültigen maschinellen Lernalgorithmus effizienter zu machen, sollte die Maschine mit einer angemessenen Menge an Daten für die erforderliche Ursache gefüttert werden. Dies ist aus folgenden Hauptgründen sicherlich leichter gesagt als getan:

• Datensätze sind nicht repräsentativ. Denken Sie beispielsweise an Regeln für die Diagnose von Patienten. Es muss eine Vielzahl von Anwendungsfällen mit vielfältigen Kombinationen geben, die die erforderliche Flexibilität bieten. Wenn diese Regeln also auf der Diagnose von Erwachsenen basieren, werden ihre Anwendungen auf Kinder ungenau sein.
• Grenzfälle fehlen. Grenzfälle sorgen dafür, dass die Maschine eindeutig den Unterschied zwischen einer Sache und einer anderen erkennt – zum Beispiel den Unterschied zwischen einer Katze und einem Hund. Die Maschine muss über eine Reihe von Eigenschaften verfügen, die für beide Klassen spezifisch sind. Darüber hinaus muss es auch eine Ausnahmeliste geben.
• Mangel an angemessenen Informationen. Um eine angemessene Trainingseffizienz zu erreichen, muss ein Algorithmus mit genügend Daten mit wohldefinierten Klassen und Bedingungen von Objekten gefüttert werden. Ungenauigkeiten in diesem Prozess führen im Allgemeinen zu einem allgemeinen Durcheinander in den Daten. Wenn beispielsweise die Merkmale, die eine Katze von einem Hund unterscheiden, zu vage sind, kann die Maschine beide einfach als „Säugetiere“ bezeichnen.

Genauigkeit des Datensatzes

Um sich für die Lösung von Geschäftsproblemen zu lohnen, müssen die gewonnenen Daten vollständig, genau und zuverlässig sein. Falls diese Faktoren nicht erfüllt sind, weisen die Daten oft auf die falschen Lösungen hin. Es gibt zahlreiche Algorithmen, die Ihnen helfen sollen, die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Vollständigkeit in Schach zu halten. Das Ganze hängt jedoch weitgehend davon ab, wie Sie verstehen, welche Informationen Sie benötigen und welche Operationen durchgeführt werden müssen.

Rauschen im Datensatz

Verrauschte Daten sind eine der größten Herausforderungen bei der Arbeit mit Data Mining. Stellen Sie sich Lärm als Dinge vor, die keinen Mehrwert für den Geschäftsbetrieb bringen. Bevor also an wichtigen Algorithmen oder Prozessen gearbeitet wird, müssen diese herausgefiltert werden, um sicherzustellen, dass sich die Hauptbemühung auf Benutzerdaten und nicht auf Rauschen konzentriert. Rauschen in Daten ist problemspezifisch, daher sind in Ihrem Fall alle Daten, die Ihnen nicht die benötigten Informationen liefern, für Sie rauschhaft.

Zusätzlich zum Rauschen müssen Sie sich auch mit den folgenden zwei Dingen befassen – fehlende Werte und beschädigte Werte.

Beide Faktoren wirken sich auf die Qualität Ihrer Endergebnisse aus, was wiederum Ihre Geschäftsentscheidungen beeinflusst. Ob Sie Vorhersagen, Klassifizierungen oder Segmentierungen durchführen – verrauschte oder fehlende Werte können Sie in eine ganz andere Richtung ablenken.

Wenn wir nun ausführlicher über den Umfang von Data Mining sprechen, wollen wir die Vorteile von Data Mining für Unternehmen untersuchen. Außerdem sehen wir verschiedene Beispiele von Data Mining aus der Praxis und einige wichtige Trends – so bekommen Sie eine Vorstellung davon, welche Karrieremöglichkeiten Sie im Bereich Data Mining erwarten!

Vorteile von Data Mining für Unternehmen

Abgesehen von dem übergreifenden Vorteil, Unternehmen dabei zu helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, sind hier einige weitere Vorteile von Data Mining aufgeführt. Dies sind solche Vorteile, die Unternehmen dabei helfen, ihre Kundenerfahrung und -beziehungen zu verbessern und ihre Bindung zum Team zu stärken!

• Mögliche Betrugserkennung: Data Mining ist für Unternehmen von Vorteil, um potenzielle betrügerische Aktivitäten zu erkennen. Beispielsweise kann die Analyse von POS-Daten Einzelhändlern Einblicke in vergangene betrügerische Transaktionen geben, was zu einer Form der Mustererkennung führt. Banken und andere Finanzinstitute verwenden solche Techniken, um möglicherweise fehlerhafte Kunden zu identifizieren.
• Marketingoptimierung: Durch das Sammeln von Daten zu alten Kampagnen können Unternehmen herausfinden, was für sie funktioniert und was nicht. Dies ermöglicht es ihnen, ansprechendere Marketingtechniken zu entwickeln, die auf Personalisierung basieren.
• Verbesserte Entscheidungsfindung: Data Mining ermöglicht es Unternehmen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, anstatt sich nur auf ihre Erfahrungen oder Intuitionen zu verlassen. Zum Beispiel kann die Intuition sagen, dass sich ein bestimmtes Produkt aufgrund seines Preises nicht verkauft. Analysen hingegen können zeigen, dass es tatsächlich an weniger Vertriebskanälen liegt. Solche Einblicke ermöglichen es Unternehmen, grundlegende Probleme zu lösen.
• Verbesserter Teamzusammenhalt: Data Mining ist für interne Angelegenheiten ebenso nützlich wie für externe, kundenorientierte Vorgänge. Mithilfe von Daten können Unternehmen das Verhalten und Engagement ihrer Mitarbeiter herausfinden, sie entsprechend belohnen oder ihnen bei Bedarf helfen, zu wachsen. In diesem Sinne kann Data Mining dazu beitragen, den Teamzusammenhalt insgesamt zu verbessern.

Data Mining in realen Szenarien

Von kleinen und mittleren Unternehmen bis hin zu riesigen Unternehmen – buchstäblich jede Organisation hat heute auf die eine oder andere Weise von Data Mining profitiert. Sie haben die Kosten gesenkt, den Umsatz gesteigert, den Kundenservice verbessert und mehr Kunden gewonnen. Hier sind einige reale Anwendungsfälle, in denen sich Data Mining als Wendepunkt für das Unternehmen erwiesen hat:

Schauen wir uns einige Beispiele aus der Praxis an, wie Unternehmen Daten in Dollar umgerechnet haben.

• Konversionssteigerung um 40 % mit der richtigen Folgestrategie: Envelopes verbesserte seine Kundenbindung, indem es die richtige Mailing-Strategie für seine Kunden herausfand. Nachdem sie die Absprungraten analysiert und die Muster bei Kunden herausgefunden hatten, die ihre Website verlassen, entschieden sie sich, E-Mails 48 Stunden, nachdem ein Besucher von der Website abgesprungen war, zu versenden – das führte zu 40 % höheren Conversions als das Versenden von Follow-up-E-Mails innerhalb eines Tages!
• Verbesserungen des Produktdesigns und Erhöhung des Marktanteils: Ein großes CPG-Unternehmen wollte den Marktanteil seiner Zahnpflegeprodukte verbessern. Dafür arbeiteten sie mit einem Datenanalyseunternehmen zusammen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu gewinnen, einschließlich ihrer eigenen AWS-Datenbank und sozialen Plattformen. Sie analysierten mehr als 250.000 Kundenverhaltensmuster mithilfe von Text- und Regressionsanalysen, einschließlich anderer Techniken.
• Warenkorbanalyse: Die Warenkorbanalyse verwendet die Zuordnung, um bei der Identifizierung von Artikeln zu helfen, die wahrscheinlich von einzelnen Kunden gekauft werden. Ein Beispiel hierfür ist die Empfehlungs-Engine von Amazon, die Daten wie den Benutzerverlauf, abgebrochene und erfüllte Warenkörbe, Empfehlungsseiten und vieles mehr analysiert, um personalisierte Werbung bereitzustellen.

Wie wir sehen können, findet Data Mining seine Verwendung in verschiedenen Organisationen aller Größen. Dies spiegelt sich direkt in den Möglichkeiten und Karrierewegen wider, die Interessenten in der Welt des Data Mining und der Analytik zur Verfügung stehen. Die Bedeutung von Data Mining als Werkzeug zum Sammeln dringend benötigter Erkenntnisse wird nicht so schnell aufhören, und die kommenden Trends sind ein Beweis dafür. Schauen wir uns das ein bisschen an!

Data-Mining-Trends und neueste Entwicklungen

Mustererkennung, Klassifikation, Clusterbildung, Regressionsanalyse und solche Techniken sind bisher weit verbreitet. Kontinuierliche technologische Fortschritte bringen jedoch immer wieder etwas Neues auf den Tisch. Hier sind einige Trends im Data Mining, die darauf abzielen, die Herausforderungen zu lösen, über die wir zuvor gesprochen haben, und gleichzeitig einen besseren Datensatz für die Analyse bereitzustellen.

• Lösung von Sicherheitsherausforderungen: Data Mining wird viel vorsichtiger, wenn es darum geht, die Daten sicher und geschützt zu halten, nachdem in der Vergangenheit verschiedene Sicherheitsprobleme aufgetreten sind.
• Verteiltes Data Mining: Da Daten heute an verschiedenen Orten und Geräten gespeichert werden, werden ausgeklügelte Algorithmen und Techniken entwickelt, um solch unterschiedliche Daten zu minen und sie für die Analyse konsistent und strukturiert zu machen.
• Spatial Data Mining: Spatial Data Mining hat mit geografischen, astronomischen und Umweltdaten zu tun, um Muster und Einblicke in Topologie und Geografie zu finden. Dies ist äußerst nützlich für Unternehmen, die in der Kartierungsbranche tätig sind, für Reisen, Navigation oder Regierungsdienste.

Abschließend

Data Mining ist der erste Schritt eines aufwändigen Datenanalyseprozesses. Daher ist es äußerst wichtig, es richtig zu machen. Probleme mit den gewonnenen Daten können zu einem fehlerhaften Training von Modellen für maschinelles Lernen führen, was zu ungenauen Ergebnissen führen kann. Aus diesem Grund sollte Data Mining mit Vorsicht und Sorgfalt betrieben werden. Aus diesem Grund besteht eine steigende Nachfrage nach Data-Mining-Experten.

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