{"id":4255,"date":"2022-05-31T18:29:11","date_gmt":"2022-06-01T02:29:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=4255"},"modified":"2022-09-17T14:33:52","modified_gmt":"2022-09-17T22:33:52","slug":"what-is-data-mining","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/was-ist-data-mining\/","title":{"rendered":"Was ist Data Mining? | Data Mining 101"},"content":{"rendered":"

Data Mining 101<\/h2>\n

Mit der Einrichtung gro\u00dfer Datenbanken und der Entstehung massiver Daten werden immer mehr Daten gesammelt und in gro\u00dfen Datenbanken gespeichert. Die Realit\u00e4t ist jedoch oft: \u201eDaten sind reichhaltig, aber Informationen sind arm\u201c, da es schwierig ist, sie ohne den Einsatz vern\u00fcnftiger Methoden zu verstehen. Wenn jedoch Datengewinnung<\/strong> wird verwendet f\u00fcr Datenanalyse<\/a><\/strong>, wichtige Dateninhalte und Muster, die in Big Data verborgen sind, k\u00f6nnen entdeckt werden, was einen gro\u00dfen Beitrag zu Gesch\u00e4ftsentscheidungen, Wissensbasis, Wissenschaft und medizinischer Forschung leistet. In diesem Artikel werden wir uns eingehend mit Was ist Data Mining und warum ist es so wichtig?<\/strong>.<\/p>\n

Was ist Data Mining?<\/h2>\n

Data Mining ist ein interdisziplin\u00e4rer Zweig der Informatik. Es handelt sich um den rechnerischen Prozess, Muster in relativ gro\u00dfen Datens\u00e4tzen zu finden, indem k\u00fcnstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Statistik und Datenbanken kombiniert werden. Das \u00fcbergeordnete Ziel des Data-Mining-Prozesses besteht darin, Informationen aus einem Datensatz zu extrahieren und diese f\u00fcr die weitere Verwendung in eine verst\u00e4ndliche Struktur zu transformieren.<\/p>\n

\"Was

Was ist Data Mining?<\/p><\/div>\n

Zus\u00e4tzlich zu den Rohanalyseschritten deckt es Datenbank- und Datenmanagement<\/a><\/strong> Aspekte, Datenvorverarbeitung, Modellierungs- und Argumentations\u00fcberlegungen, interessante Metriken, Komplexit\u00e4ts\u00fcberlegungen, Nachbearbeitung von Entdeckungsstrukturen, Visualisierung und Online-Updates.<\/p>\n

Data-Mining-Prozess<\/h2>\n

Der konkrete Ablauf des Data Minings ist wie folgt:<\/p>\n

    \n
  1. Daten:<\/strong> F\u00fcr das Data Mining ben\u00f6tigen Sie zun\u00e4chst Daten. Sie k\u00f6nnen je nach Aufgabenzweck einen Datensatz ausw\u00e4hlen und die ben\u00f6tigten Daten filtern oder die ben\u00f6tigten Daten entsprechend der tats\u00e4chlichen Situation erstellen.<\/li>\n
  2. Vorverarbeitung:<\/strong> Nach der Ermittlung des Datensatzes ist eine Vorverarbeitung der Daten erforderlich, damit diese von uns genutzt werden k\u00f6nnen. Die Datenvorverarbeitung kann Verbesserung der Datenqualit\u00e4t<\/a><\/strong>, einschlie\u00dflich Genauigkeit, Vollst\u00e4ndigkeit und Konsistenz. Zu den Methoden der Datenvorverarbeitung geh\u00f6ren Datenbereinigung, Datenintegration, Datenreduktion und Datentransformation.<\/li>\n
  3. Transformation:<\/strong> Nach der Datenvorverarbeitung werden die Daten transformiert, um sie in ein Analysemodell umzuwandeln, das f\u00fcr Data-Mining-Algorithmen geeignet ist. Die Entwicklung eines f\u00fcr Data-Mining-Algorithmen geeigneten Analysemodells ist der Schl\u00fcssel zum Erfolg des Data Mining.<\/li>\n
  4. Datengewinnung:<\/strong> Das Mining der transformierten Daten sowie die Auswahl des geeigneten Mining-Algorithmus k\u00f6nnen alle weiteren Schritte automatisch ausf\u00fchren.<\/li>\n
  5. Interpretation und Bewertung:<\/strong> Interpretieren und bewerten Sie die Ergebnisse, um Erkenntnisse zu gewinnen. Die verwendete Analysemethode h\u00e4ngt im Allgemeinen vom Data-Mining-Vorgang ab und verwendet in der Regel Visualisierungstechniken.<\/li>\n<\/ol>\n

    Warum ist Data Mining wichtig und wo wird es eingesetzt?<\/h2>\n

    Die j\u00e4hrlich generierte Datenmenge ist enorm. Und die ohnehin schon gro\u00dfe 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 f\u00fchren. Data Mining soll dies \u00e4ndern, indem es Unternehmen Folgendes erm\u00f6glicht:<\/p>\n

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    1. Durchsuchen Sie gro\u00dfe Mengen doppelter Informationen auf organisierte Weise.<\/li>\n
    2. Extrahieren Sie relevante Informationen und nutzen Sie diese optimal, um bessere Ergebnisse zu erzielen.<\/li>\n
    3. Beschleunigen Sie die Entscheidungsfindung auf fundierter Basis.<\/li>\n<\/ol>\n

      Sie werden feststellen, dass Data Mining f\u00fcr analytische Arbeiten in allen Lebensbereichen unverzichtbar ist. Hier sehen Sie, wie einige Branchen Daten verwenden:<\/strong><\/p>\n

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      1. Kommunikationsbranche:<\/strong> Die Kommunikationsbranche, ob im Marketing oder in anderen Bereichen, ist hart umk\u00e4mpft 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 Verk\u00e4ufen und Kundeninteraktionen gew\u00e4hrleisten.<\/li>\n
      2. Versicherungsbranche:<\/strong> In einem wettbewerbsintensiven Markt muss sich die Branche h\u00e4ufig mit Compliance-Problemen, verschiedenen Betrugsarten, Risikobewertung und -management sowie der Kundenbindung auseinandersetzen. Durch Data Mining k\u00f6nnen Versicherer ihre Produkte besser bepreisen, attraktivere Optionen f\u00fcr Bestandskunden schaffen und Neukunden zum Abschluss motivieren.<\/li>\n
      3. Bildungsbranche:<\/strong> Durch die datenbasierte Erfassung des Lernfortschritts k\u00f6nnen Lehrkr\u00e4fte den Sch\u00fclern bei Bedarf eine bessere, individuellere Betreuung zukommen lassen. Interventionsstrategien k\u00f6nnen fr\u00fchzeitig f\u00fcr Sch\u00fclergruppen entwickelt werden, die diese m\u00f6glicherweise ben\u00f6tigen.<\/li>\n
      4. Fertigungsindustrie:<\/strong> Produktionsausf\u00e4lle oder Qualit\u00e4tsverluste k\u00f6nnen in jeder Fertigungsbranche enorme Verluste verursachen. Durch Data Mining k\u00f6nnen Unternehmen ihre Lieferketten besser planen. M\u00f6gliche Ausf\u00e4lle k\u00f6nnen so fr\u00fchzeitig erkannt und behoben, Qualit\u00e4tskontrollen strenger durchgef\u00fchrt und Produktionsunterbrechungen minimiert werden.<\/li>\n
      5. Bankenbranche:<\/strong> Die Bankenbranche setzt stark auf Data Mining und automatisierte Algorithmen, um die Milliarden von Transaktionen im Finanzsystem zu verstehen. Auf diese Weise k\u00f6nnen Finanzinstitute Marktrisiken besser verstehen, Betrug schneller erkennen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gew\u00e4hrleisten und die optimale Rendite ihrer Marketinginvestitionen erzielen.<\/li>\n
      6. Einzelhandel:<\/strong> Angesichts der astronomischen Ums\u00e4tze 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 Ums\u00e4tze zu prognostizieren.<\/li>\n<\/ol>\n

        Herausforderungen beim Data Mining<\/h2>\n

        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:<\/p>\n

        Gro\u00dfe Daten<\/strong><\/h3>\n

        Beim Umgang mit Big Data gibt es vier gro\u00dfe Herausforderungen:<\/p>\n

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        1. Kapazit\u00e4t:<\/strong> Gro\u00dfe 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.<\/li>\n
        2. Diversit\u00e4t:<\/strong> Zu einem bestimmten Zeitpunkt werden verschiedenste Daten erfasst und gespeichert. Data-Mining-Tools m\u00fcssen in der Lage sein, mehrere Datenformate zu verarbeiten, was eine Herausforderung darstellen kann.<\/li>\n
        3. Geschwindigkeit:<\/strong> Daten werden heute viel schneller erfasst als fr\u00fcher, was problematisch sein kann.<\/li>\n
        4. Genauigkeit:<\/strong> Die Genauigkeit dieser riesigen Datenmengen kann eine Herausforderung darstellen, insbesondere angesichts ihres Volumens, ihrer Vielfalt und ihrer Geschwindigkeit. Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung besteht darin, ein Gleichgewicht zwischen Datenmenge und Datenqualit\u00e4t zu finden.<\/li>\n<\/ol>\n

          \u00dcberanpassung des Modells<\/h3>\n

          Mit zunehmender Kapazit\u00e4t und Diversit\u00e4t steigt auch das Risiko einer \u00dcberanpassung. Das Ergebnis ist, dass das Modell nat\u00fcrliche Fehler in der Stichprobe aufweist, anstatt zugrunde liegende Trends abzubilden. Die Reduzierung der Variablenanzahl f\u00fchrt zu unkorrelierten Modellen, w\u00e4hrend das Hinzuf\u00fcgen zu vieler Variablen das Modell einschr\u00e4nkt. Die Herausforderung besteht darin, die verwendeten Variablen und ihre Balance im Hinblick auf die Vorhersagegenauigkeit richtig anzupassen.<\/p>\n

          Skalenkosten<\/h3>\n

          Mit zunehmender Kapazit\u00e4t und Geschwindigkeit m\u00fcssen Unternehmen ihre Modelle skalieren, um die Vorteile des Data Mining voll auszusch\u00f6pfen. Dazu m\u00fcssen sie in leistungsstarke Rechenleistung, Server und Software investieren. Die Budgetzuweisung ist f\u00fcr Unternehmen nicht immer einfach.<\/p>\n

          Datenschutz und Sicherheit<\/h3>\n

          Der Speicherbedarf steigt, und Unternehmen nutzen die Cloud, um diesen Bedarf zu decken. Damit einher geht jedoch auch die Notwendigkeit umfassender Datensicherheitsma\u00dfnahmen. Bei der Umsetzung von Datenschutz- und Sicherheitsma\u00dfnahmen m\u00fcssen zahlreiche interne Regeln und Vorschriften eingehalten werden. Dies erfordert eine ver\u00e4nderte Arbeitsweise, die f\u00fcr viele schwer zu bew\u00e4ltigen ist.<\/p>\n

          Abschluss<\/h2>\n

          Vielen Dank f\u00fcr das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, er hilft Ihnen, Data Mining besser zu verstehen. Wenn Sie mehr dar\u00fcber erfahren m\u00f6chten, besuchen Sie bitte Gudu SQLFlow<\/a><\/strong> f\u00fcr weitere Informationen.<\/p>\n

          Als einer der die besten Datenherkunftstools<\/a><\/strong> Gudu SQLFlow ist heute auf dem Markt erh\u00e4ltlich und kann nicht nur SQL-Skriptdateien analysieren, Datenherkunft<\/a><\/strong>, und f\u00fchren Sie eine visuelle Anzeige durch, erm\u00f6glichen Sie Benutzern aber auch, die Datenherkunft im CSV-Format bereitzustellen und eine visuelle Anzeige durchzuf\u00fchren. (Ver\u00f6ffentlicht von Ryan am 1. Juni 2022)<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>