Data Mining 101

Mit der Einrichtung großer Datenbanken und der Entstehung massiver Daten werden immer mehr Daten gesammelt und in großen Datenbanken gespeichert. Die Realität ist jedoch oft: „Daten sind reichhaltig, aber Informationen sind arm“, da es schwierig ist, sie ohne den Einsatz vernünftiger Methoden zu verstehen. Wenn jedoch Datengewinnung wird verwendet für Datenanalyse, wichtige Dateninhalte und Muster, die in Big Data verborgen sind, können entdeckt werden, was einen großen Beitrag zu Geschäftsentscheidungen, Wissensbasis, Wissenschaft und medizinischer Forschung leistet. In diesem Artikel werden wir uns eingehend mit Was ist Data Mining und warum ist es so wichtig?.

Was ist Data Mining?

Data Mining ist ein interdisziplinärer Zweig der Informatik. Es handelt sich um den rechnerischen Prozess, Muster in relativ großen Datensätzen zu finden, indem künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Statistik und Datenbanken kombiniert werden. Das übergeordnete Ziel des Data-Mining-Prozesses besteht darin, Informationen aus einem Datensatz zu extrahieren und diese für die weitere Verwendung in eine verständliche Struktur zu transformieren.

Was ist Data Mining?

Zusätzlich zu den Rohanalyseschritten deckt es Datenbank- und Datenmanagement Aspekte, Datenvorverarbeitung, Modellierungs- und Argumentationsüberlegungen, interessante Metriken, Komplexitätsüberlegungen, Nachbearbeitung von Entdeckungsstrukturen, Visualisierung und Online-Updates.

Data-Mining-Prozess

Der konkrete Ablauf des Data Minings ist wie folgt:

1. Daten: Für das Data Mining benötigen Sie zunächst Daten. Sie können je nach Aufgabenzweck einen Datensatz auswählen und die benötigten Daten filtern oder die benötigten Daten entsprechend der tatsächlichen Situation erstellen.
2. Vorverarbeitung: Nach der Ermittlung des Datensatzes ist eine Vorverarbeitung der Daten erforderlich, damit diese von uns genutzt werden können. Die Datenvorverarbeitung kann Verbesserung der Datenqualität, einschließlich Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz. Zu den Methoden der Datenvorverarbeitung gehören Datenbereinigung, Datenintegration, Datenreduktion und Datentransformation.
3. Transformation: Nach der Datenvorverarbeitung werden die Daten transformiert, um sie in ein Analysemodell umzuwandeln, das für Data-Mining-Algorithmen geeignet ist. Die Entwicklung eines für Data-Mining-Algorithmen geeigneten Analysemodells ist der Schlüssel zum Erfolg des Data Mining.
4. Datengewinnung: Das Mining der transformierten Daten sowie die Auswahl des geeigneten Mining-Algorithmus können alle weiteren Schritte automatisch ausführen.
5. Interpretation und Bewertung: Interpretieren und bewerten Sie die Ergebnisse, um Erkenntnisse zu gewinnen. Die verwendete Analysemethode hängt im Allgemeinen vom Data-Mining-Vorgang ab und verwendet in der Regel Visualisierungstechniken.

Warum ist Data Mining wichtig und wo wird es eingesetzt?

Die jährlich generierte Datenmenge ist enorm. Und die ohnehin schon große Menge verdoppelt sich alle zwei Jahre. Die digitale Welt besteht aus rund 901.000.000 unstrukturierten Daten. Das bedeutet jedoch nicht, dass mehr Informationen zu besserem Wissen führen. Data Mining soll dies ändern, indem es Unternehmen Folgendes ermöglicht:

1. Durchsuchen Sie große Mengen doppelter Informationen auf organisierte Weise.
2. Extrahieren Sie relevante Informationen und nutzen Sie diese optimal, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
3. Beschleunigen Sie die Entscheidungsfindung auf fundierter Basis.

Sie werden feststellen, dass Data Mining für analytische Arbeiten in allen Lebensbereichen unverzichtbar ist. Hier sehen Sie, wie einige Branchen Daten verwenden:

1. Kommunikationsbranche: Die Kommunikationsbranche, ob im Marketing oder in anderen Bereichen, ist hart umkämpft und arbeitet mit Kunden, die mehrere Abrufe erhalten. Der Einsatz von Data-Mining-Methoden zum Verstehen und Auswerten riesiger Datenmengen hilft der Branche, gezielte Marketingkampagnen zu entwickeln, die ein hohes Volumen an erfolgreichen Verkäufen und Kundeninteraktionen gewährleisten.
2. Versicherungsbranche: In einem wettbewerbsintensiven Markt muss sich die Branche häufig mit Compliance-Problemen, verschiedenen Betrugsarten, Risikobewertung und -management sowie der Kundenbindung auseinandersetzen. Durch Data Mining können Versicherer ihre Produkte besser bepreisen, attraktivere Optionen für Bestandskunden schaffen und Neukunden zum Abschluss motivieren.
3. Bildungsbranche: Durch die datenbasierte Erfassung des Lernfortschritts können Lehrkräfte den Schülern bei Bedarf eine bessere, individuellere Betreuung zukommen lassen. Interventionsstrategien können frühzeitig für Schülergruppen entwickelt werden, die diese möglicherweise benötigen.
4. Fertigungsindustrie: Produktionsausfälle oder Qualitätsverluste können in jeder Fertigungsbranche enorme Verluste verursachen. Durch Data Mining können Unternehmen ihre Lieferketten besser planen. Mögliche Ausfälle können so frühzeitig erkannt und behoben, Qualitätskontrollen strenger durchgeführt und Produktionsunterbrechungen minimiert werden.
5. Bankenbranche: Die Bankenbranche setzt stark auf Data Mining und automatisierte Algorithmen, um die Milliarden von Transaktionen im Finanzsystem zu verstehen. Auf diese Weise können Finanzinstitute Marktrisiken besser verstehen, Betrug schneller erkennen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleisten und die optimale Rendite ihrer Marketinginvestitionen erzielen.
6. Einzelhandel: Angesichts der astronomischen Umsätze im Einzelhandel kann die Branche enorme Datenmengen nutzen, um ihre Kunden besser zu verstehen. Data Mining kann ihnen helfen, Kundenbeziehungen zu verbessern, Marketingkampagnen zu optimieren und Umsätze zu prognostizieren.

Herausforderungen beim Data Mining

Data Mining ist zweifellos ein leistungsstarkes Verfahren, bringt aber auch einige Herausforderungen mit sich, insbesondere angesichts der stetig wachsenden Menge komplexer Big Data. Das Sammeln und Analysieren all dieser Daten wird immer komplexer. Hier sind einige der wichtigsten Herausforderungen im Zusammenhang mit Data Mining:

Große Daten

Beim Umgang mit Big Data gibt es vier große Herausforderungen:

1. Kapazität: Große Datenmengen stellen hohe Anforderungen an die Speicherung. Zudem ist es beim Durchsuchen dieser riesigen Datenmengen schwierig, die richtigen Daten zu finden. Bei der Verarbeitung solcher Datenmengen verlangsamt sich die Verarbeitungsgeschwindigkeit von Data-Mining-Tools.
2. Diversität: Zu einem bestimmten Zeitpunkt werden verschiedenste Daten erfasst und gespeichert. Data-Mining-Tools müssen in der Lage sein, mehrere Datenformate zu verarbeiten, was eine Herausforderung darstellen kann.
3. Geschwindigkeit: Daten werden heute viel schneller erfasst als früher, was problematisch sein kann.
4. Genauigkeit: Die Genauigkeit dieser riesigen Datenmengen kann eine Herausforderung darstellen, insbesondere angesichts ihres Volumens, ihrer Vielfalt und ihrer Geschwindigkeit. Die größte Herausforderung besteht darin, ein Gleichgewicht zwischen Datenmenge und Datenqualität zu finden.

Überanpassung des Modells

Mit zunehmender Kapazität und Diversität steigt auch das Risiko einer Überanpassung. Das Ergebnis ist, dass das Modell natürliche Fehler in der Stichprobe aufweist, anstatt zugrunde liegende Trends abzubilden. Die Reduzierung der Variablenanzahl führt zu unkorrelierten Modellen, während das Hinzufügen zu vieler Variablen das Modell einschränkt. Die Herausforderung besteht darin, die verwendeten Variablen und ihre Balance im Hinblick auf die Vorhersagegenauigkeit richtig anzupassen.

Skalenkosten

Mit zunehmender Kapazität und Geschwindigkeit müssen Unternehmen ihre Modelle skalieren, um die Vorteile des Data Mining voll auszuschöpfen. Dazu müssen sie in leistungsstarke Rechenleistung, Server und Software investieren. Die Budgetzuweisung ist für Unternehmen nicht immer einfach.

Datenschutz und Sicherheit

Der Speicherbedarf steigt, und Unternehmen nutzen die Cloud, um diesen Bedarf zu decken. Damit einher geht jedoch auch die Notwendigkeit umfassender Datensicherheitsmaßnahmen. Bei der Umsetzung von Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen müssen zahlreiche interne Regeln und Vorschriften eingehalten werden. Dies erfordert eine veränderte Arbeitsweise, die für viele schwer zu bewältigen ist.

Abschluss

Vielen Dank für das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, er hilft Ihnen, Data Mining besser zu verstehen. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, besuchen Sie bitte Gudu SQLFlow für weitere Informationen.

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