Was ist Data Mining?

Data Mining ist die Untersuchung und Analyse von Daten zum Erkennen von sinnvollen Mustern oder Regeln. Data Mining wird als Disziplin im Bereich der Data Science eingestuft. Data-Mining-Techniken sollen Modelle für maschinelles Lernen (ML) erstellen, die Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) ermöglichen. Ein Beispiel für Data Mining innerhalb künstlicher Intelligenz sind Suchmaschinenalgorithmen und Empfehlungssysteme.

So funktioniert Data Mining

Data Mining hilft bei der Beantwortung von Fragen, die mit grundlegenden Abfrage- und Berichtstechniken nicht bearbeitet werden können. Data Mining ist durch mehrere Schlüsselkennungen gekennzeichnet, die im Folgenden näher untersucht werden:

Automatische Erkennung von Mustern

Data-Mining-Modelle bilden die Grundlage für Data Mining und die automatische Erkennung bezieht sich darauf, wie diese Modelle ausgeführt werden. Datenmodelle verwenden etablierte Algorithmen, um die Daten zu gewinnen, auf denen sie aufgebaut sind. Die meisten Modelle können jedoch auf neue Daten verallgemeinert werden. Bei der Bewertung wird jedes Modell auf neue Daten angewendet und die Angemessenheit der Anpassung bewertet.

Vorhersage der wahrscheinlichsten Ergebnisse

Verschiedene Data-Mining-Formulare sind prädiktiver Natur. Ein Beispiel dafür wäre ein Modell, das das individuelle Einkommen auf der Grundlage von Bildung und Bevölkerungszahl vorhersagt. Jede der getroffenen Vorhersagen weist mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit auf die Möglichkeit hin, dass jede einzelne wahr wird.

In anderen Fällen kann prädiktives Data Mining zur Generierung von Regeln führen. Dies sind bestimmte Bedingungen, die ein bestimmtes Ergebnis implizieren. Ein Beispiel für eine Regel wäre eine, die besagt, dass, wenn eine Person mit einem Hochschulabschluss in einem bestimmten Teil der Stadt lebt, ihr Einkommen wahrscheinlich über dem Durchschnitt in der Region liegt. Solche Regeln sind mit der entsprechenden Unterstützung verbunden – der Prozentsatz der Bevölkerung eines Gebiets erfüllt diese Regel.

Natürlich vorkommende Gruppierungen ins Rampenlicht rücken

Es gibt auch Formen des Data Mining, die natürliche Gruppierungen innerhalb großer Datenmengen zeigen. Ein bestimmtes Modell kann sich auf eine Bevölkerungsgruppe innerhalb einer bestimmten Einkommensspanne konzentrieren, das wiederum eine gute Erfolgsbilanz beim Fahren aufweist und jedes Jahr Autos für den Urlaub mietet. Solche Informationen können sowohl für Vermietungsagenturen als auch für Versicherungsunternehmen nützlich sein.

Arten von Data Mining

Es gibt verschiedene Arten von Data Mining, darunter die folgenden:

Lineare Regressionen

Bei der linearen Regression kann ein Unternehmen die Werte einer kontinuierlichen Variablen mithilfe einer oder mehrerer unabhängiger Eingaben vorhersagen. Diese Methode wird im Immobiliengeschäft häufig verwendet, um Eigenheimwerte anhand von Variablen wie Quadratmeter, Baujahr und Postleitzahlort vorherzusagen.

Logistische Regressionen

Bei dieser Variante werden eine oder mehrere unabhängige Eingaben verwendet, um die Wahrscheinlichkeit einer kategorialen Variable vorherzusagen. Sie werden sehen, dass dies in Bankensystemen verwendet wird. Sie verwenden dies, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Kreditantragsteller aufgrund seiner Kreditwürdigkeit, seines Einkommens, seines Geschlechts, seines Alters und einer Vielzahl anderer persönlicher Faktoren mit Krediten in Verzug gerät.

Verlaufsdiagramme

Dies sind Prognosetools, bei denen Modelle die Zeit als fundamentale unabhängige Variable nutzen. Einzelhändler nutzen dieses Modell häufig, um die Nachfrage nach Produkten vorhersagen und entsprechend an ihrem Inventar arbeiten zu können.

Klassifikations- und Regressionsbäume

Klassifikations- oder Regressionsbäume sind Vorhersagemodellierungstechniken, bei denen der Wert sowohl der kategorialen als auch der kontinuierlichen Zielvariablen vorhergesagt werden kann. Das Modell erstellt auf der Grundlage dieser prognostizierten Daten binäre Regelsätze, um den größten Anteil der Zielvariablen, die gleich sind, unter neuen Beobachtungsköpfen zu klassifizieren und zu gruppieren. Mit diesen Regeln werden die neu erstellten Gruppen zum prognostizierten Wert der neuen Beobachtungen.

Neuronale Netze

Neuronale Netzwerke sind so konzipiert, dass sie so ähnlich wie das Gehirn funktionieren. Genau wie Impulse das Abfeuern von Neuronen im Gehirn verursachen, die eine Aktion ermöglichen, verwenden neuronale Netzwerke Eingaben mit einer Schwellenwertanforderung. Diese Eingaben werden ihren Knoten basierend auf der Größe „feuern“ oder „nicht feuern“. Diese Signale des Feuers oder Nichtfeuerns werden mit anderen solchen Reaktionen kombiniert, die in den mehreren Schichten des Netzwerks verborgen sein können. Der Vorgang wiederholt sich so lange, bis eine Ausgabe erstellt wurde. Der Vorteil ist eine nahezu sofortige Leistung, und diese Technologie wird aus Effizienzgründen häufig in selbstfahrenden Autos eingesetzt.

K-Nächster-Nachbar

Das ist eine Technik, die sich auf frühere Beobachtungen stützt, um neue zu kategorisieren. Anstelle von Modellen wird K-Nächste-Nachbarn durch Daten gesteuert. Hier werden keine zugrunde liegenden Annahmen zu den Daten getroffen. Es gibt auch keine komplexen Prozesse, die zur Interpretation von Dateneingaben verwendet werden. Neue Beobachtungen werden klassifiziert, indem die nächsten K-Nachbarn identifiziert und der Mehrheitswert zugewiesen wird.

Unüberwachtes Lernen

Hier werden zugrunde liegende Muster auf der Grundlage von Daten beobachtet, die aus der Untersuchung unbeaufsichtigter Aufgaben stammen. Verschiedene Empfehlungssysteme verwenden unbeaufsichtigtes Lernen, um allgemeine Benutzermuster zu verfolgen und ihnen personalisierte Empfehlungen für eine bessere Kundeninteraktion zu geben. Einige Analysemodelle, die im unüberwachten Data Mining verwendet werden, sind:

• Clustering
• Assoziationsanalyse
• Hauptkomponenten-Analyse
• Überwachte und unüberwachte Ansätze in der Praxis

Warum ist Data Mining wichtig und wo wird es eingesetzt?

Das Datenvolumen, das jedes Jahr produziert wird, ist gigantisch. Und diese gigantische Zahl verdoppelt sich alle zwei Jahre. Das digitale Universum besteht zu rund 90 Prozent aus unstrukturierten Daten – das bedeutet jedoch nicht, dass das Wissen umso besser ist, je mehr Informationen vorhanden sind. Data Mining zielt darauf ab, dies zu ändern, und damit können Unternehmen:

• viele sich wiederholende Informationen auf organisiert durchsuchen.
• relevante Informationen extrahieren und sie optimal für bessere Ergebnisse nutzen.
• das Tempo gut informierter Entscheidungen beschleunigen.

Sie werden feststellen, dass Data Mining von zentraler Bedeutung für die Bemühungen in der Analytik in einer Vielzahl Branchen ist. Hier sehen Sie einige Anwendungsbeispiele.

Die Kommunikationsbranche

Die Kommunikationsbranche, ob im Marketing oder auf andere Weise, ist hart umkämpft und befasst sich mit einem Kunden, der in verschiedene Richtungen gezogen wird. Durch den Einsatz von Data-Mining-Methoden zum Verstehen und Durchsuchen großer Datenmengen kann dieser Sektor gezielte Kampagnen erstellen, die eine größere Anzahl erfolgreicher Verkäufe und Kundeninteraktionen gewährleisten.

Der Versicherungssektor

Dieser Sektor muss sich häufig mit Compliance-Problemen, einem breiten Spektrum an Betrug, Risikobewertung und -management sowie Kundenbindung in einem hart umkämpften Markt befassen. Mit Data Mining sind Versicherungsunternehmen besser in der Lage, Produkte gut zu bewerten und bessere Optionen für Bestandskunden zu schaffen und gleichzeitig neue zur Anmeldung zu ermutigen.

Der Bildungssektor

Datengesteuerte Ansichten des Fortschritts eines Schülers ermöglichen Pädagogen, ihnen bei Bedarf eine bessere persönliche Betreuung zu bieten. Interventionsstrategien können frühzeitig für Gruppen von Studenten entwickelt werden, die sie möglicherweise benötigen.

Die Fertigungsindustrie

Ein Ausfall des Fließbands oder ein Qualitätsrückgang können zu enormen Verlusten für jede verarbeitende Industrie führen. Mit Data Mining können Unternehmen ihre Lieferketten besser planen. Das bedeutet, dass die Früherkennung möglicher Ausfälle erkannt und behandelt werden kann, Qualitätsprüfungen intensiver sein können und Fließbänder nur minimale Störungen ausgesetzt sind.

Die Bankenbranche

Der Bankensektor ist stark auf Data Mining und automatisierte Algorithmen angewiesen, die dazu beitragen, die Milliarden von Transaktionen im Finanzsystem zu verstehen. Auf diese Weise erhalten Finanzorganisationen einen Überblick über Marktrisiken aus der Vogelperspektive, erkennen Betrug schneller und verwalten die Einhaltung regulatorischer Anforderungen. Außerdem stellen sie sicher, dass sie optimale Renditen für ihre Marketinginvestitionen erzielen.

Die Einzelhandelsbranche

Angesichts der astronomischen Anzahl von Einzelhandelstransaktionen gibt es viele Daten, die der Sektor verwenden kann, um bessere Einblicke in seine Verbraucher zu erhalten. Data Mining hilft ihnen bei der Entwicklung, um ihre Kundenbeziehungen zu verbessern, ihre Marketingkampagnen zu optimieren und Verkäufe zu prognostizieren.

Der Data-Mining-Prozess

Wie unten beschrieben, gibt es im Data-Mining-Prozess vier grundlegende Schritte.

Definition des Problems

Der erste Schritt bei jedem Data-Mining-Projekt besteht darin, die Ziele und Anforderungen zu verstehen. Dies muss aus geschäftlicher Sicht festgelegt werden und sollte auch einen grundlegenden Umsetzungsplan enthalten. Wenn das Geschäftsproblem mehr verkaufen kann, lautet das Data-Mining-Problem: „Welcher Kunde wird das Produkt wahrscheinlich kaufen?“ Die Implementierung beginnt mit der Erstellung eines Modells, das auf Daten wie früheren Kundenbeziehungen und Attributen basiert. Dazu gehören demografische Daten, Familiengröße, Alter, Wohnsitze und mehr.

Datenerfassung und -vorbereitung

Die zweite Phase umfasst die Datenerfassung und -untersuchung. Eine Untersuchung der gesammelten Daten gibt Ihnen eine Vorstellung davon, wie genau die Passform als Grundlage für die Lösung Ihres Geschäftsproblems dienen soll. In dieser Phase kann man entscheiden, einige Datenparameter abzuschaffen oder ein paar neue einzuführen. Hier können Probleme mit der Data Quality behoben und auf mögliche Muster in den Daten gescannt werden.

Die Datenvorbereitungsphase umfasst Aufgaben wie die Auswahl von Tabellen, Fällen und Attributen. Sie umfasst auch Datenbereinigung und -transformation, Entfernung von Duplikaten, Standardisierung von Eingabetiteln und andere Datenprüfungen.

Modellbau und Evaluierung

In Schritt drei werden verschiedene Modellierungstechniken ausgewählt und angewendet, und die Parameter werden auf das optimale Niveau kalibriert. In dieser Anfangsphase des Modellbaus ist es am besten, mit einem kleineren, durchdachten Datensatz zu arbeiten. Es ist eine gute Idee, an dieser Stelle erneut zu bewerten, wie das Modell das Geschäftsproblem angeht. Jede Form der Verbesserung kann in dieser Phase hinzugefügt werden.

Modell-Implementierung

In der letzten Bereitstellungsphase können aus den gesammelten Daten Erkenntnisse und umsetzbare Informationen abgeleitet werden. Dieses Wissen kann dann in einer Zielumgebung eingesetzt werden. Die Bereitstellung kann die Anwendung des Modells auf neue Daten, das Extrahieren von Modelldetails, das Integrieren von Modellen in Anwendungen und vieles mehr umfassen.

Herausforderungen des Data Mining

Ohne Zweifel ist Data Mining ein leistungsstarker Prozess, der jedoch mit einigen Herausforderungen verbunden ist, zumal es sich mit wachsenden Mengen komplexer Big Data befasst. Das Sammeln und Analysieren all dieser Daten wird immer komplizierter. Hier sehen Sie einige der wichtigsten Herausforderungen im Zusammenhang mit Data Mining:

Big Data-Projekte

Es gibt vier große Herausforderungen, wenn es um Big Data geht:

• Volumen: Große Datenmengen sind mit Speicherproblemen verbunden. Darüber hinaus beinhaltet die Durchsuchung so großer Datenmengen das Problem, die richtigen Daten zu finden. Die Verarbeitung ist langsamer, wenn Data-Mining-Tools mit einem solchen Volumen umgehen.
• Vielfalt: Zu einem bestimmten Zeitpunkt werden eine Vielzahl von Daten gesammelt und gespeichert. Data-Mining-Tools müssen in der Lage sein, mit den vielen Arten von Datenformaten umzugehen, was eine Herausforderung darstellen kann.
• Geschwindigkeit: Die Geschwindigkeit, mit der Daten heutzutage gesammelt werden können, ist viel höher als früher. Das kann möglicherweise zu Problemen führen.
• Wahrhaftigkeit: Die Genauigkeit dieser riesigen Datenmengen kann eine Herausforderung darstellen, insbesondere unter Berücksichtigung der Faktoren Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit der Daten. Die größte Herausforderung besteht in diesem Fall darin, die Mengendaten mit der Datenqualität abzuwägen.

Überanpassung von Modellen

Diese sind komplex und verwenden zu viele unabhängige Variablen, um zu einer Vorhersage zu gelangen. Das Risiko einer Überanpassung steigt mit zunehmendem Volumen und der Vielfalt. Daraus ergibt sich, dass das Modell natürliche Fehler in einer Stichprobe zeigt, anstatt die zugrunde liegenden Trends anzuzeigen. Eine Verringerung der Anzahl der Variablen führt zu einem irrelevanten Modell, während das Hinzufügen zu vieler Variablen das Modell einschränkt. Die Herausforderung besteht darin, die richtige Moderation der verwendeten Variablen und deren Ausgewogenheit bei der Vorhersagegenauigkeit zu finden.

Kosten der Skalierung

Mit zunehmendem Volumen und Geschwindigkeit müssen Unternehmen an der Skalierung von Modellen arbeiten, um die Vorteile des Data Mining voll auszuschöpfen. Dafür müssen Unternehmen eine Reihe von starken Rechenleistungen, Servern und Software investieren. Dies ist möglicherweise nicht immer eine einfache Budgetzuweisung für Unternehmen.

Datenschutz und Sicherheit

Die Speicheranforderungen steigen ständig und Unternehmen haben deshalb Cloud-Lösungen zugewandt. Damit verbunden ist jedoch die Notwendigkeit von High-End-Sicherheitsmaßnahmen für Daten. Wenn Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen getroffen werden, müssen eine Reihe interner Regeln und Vorschriften in Kraft treten. Das erfordert eine Änderung der Arbeitsweise, und für viele ist das eine steile Lernkurve.

Relevante Daten sind für die Funktionsfähigkeit eines Unternehmens in diesen umkämpften Zeiten von entscheidender Bedeutung. Data Mining hilft Unternehmen dabei, bessere Strategien zu entwickeln. Data Mining ist der Schlüssel, der den Unternehmen dabei hilft, diesen Vorteil zu erlangen. Am wichtigsten ist, es richtig zu machen.