Data Mining ist der Oberbegriff für den Prozess, Rohdaten zu sammeln und in verwertbare Informationen umzuwandeln. Aufgrund des rasanten Wachstums benutzerfreundlicher Tools zur Datenvisualisierung, wird Data Mining für alltägliche Anwender immer üblicher – dadurch werden effektive Data-Mining-Techniken umso wichtiger.
Darüber hinaus ist Data Mining ein grundlegendes Element der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, was ein wesentlicher Grund dafür ist, dass die Investitionen in Data Mining stetig zunehmen.
Geschäftsverantwortliche und Mitarbeiter sollten eine Reihe von Techniken erlernen, um ihre Data-Mining-Kenntnisse zu verbessern – die Liste wird mit der Zeit länger.
Führende Data-Mining-Techniken
Hier sind einige grundlegende Data-Mining-Techniken, die sowohl Analysten als auch Nichtanalysten in ihren Abläufen einsetzen können. Denken Sie daran: Scheuen Sie sich nicht, klein anzufangen; dies ist eine komplexe Tätigkeit, die viel Übung erfordert.
Die optimalen Tools auswählen
Ein grundlegender Schritt, um all Ihre Prozesse zu vereinfachen, ist die Auswahl der richtigen Tools für die Datenanalyse. Die Auswahl der optimalen Tools erleichtert nicht nur das Data Mining, sondern unterstützt Sie auch bei der Verwaltung größerer Datenbanken. Dies ist besonders wichtig, wenn man bedenkt, dass Datenbanken für herkömmliche Verfahren viel zu groß werden.
Stellen Sie sicher, dass Sie über eine hohe Datenqualität und Tools für Datenanalysen verfügen. So stellen Sie sicher, dass Ihnen übersichtlich dargestellte und grafisch aufbereitete Daten zum Untersuchen und Analysieren vorliegen. Tools für die Datenqualität können Sie insbesondere bei der Datenbereinigung, Prüfung und Migration unterstützen.
Mustererkennung
Eine der grundlegendsten und am einfachsten zu erlernenden Data-Mining-Techniken ist die Mustererkennung. Dabei geht es darum, in Datensätzen trotz großer Mengen zufälliger Informationen wichtige Trends und Muster zu erkennen.
Tatsächlich basiert jede Data-Mining-Technik auf der Idee der Mustererkennung. Wenn Sie Ihre Fähigkeiten in der Mustererkennung verbessern, können Sie Ihre Daten mit fortgeschritteneren Techniken detaillierter untersuchen. Versuchen Sie, ohne vorgegebene Ziele Muster zu finden, um Ihre Fähigkeiten in der Mustererkennung zu trainieren.
Assoziation
Assoziation ist eine der einfachsten Data-Mining-Techniken, die Anwender nutzen können – eine der ersten Techniken, die sie einsetzen können, nachdem sie ihre Fähigkeiten in der Mustererkennung trainiert haben. Bei der Assoziation geht es im Kern um eine einfache Korrelation.
Sie ähnelt der Mustererkennung, nutzt jedoch abhängige Variablen. So könnten Sie beispielsweise in einem Datensatz zu Kundeneinkäufen feststellen, dass Nutzer, die Milch gekauft haben, in derselben Transaktion häufiger auch Kekse gekauft haben. Dies ist eine relativ naheliegende Assoziation.
Assoziationen können hilfreich sein, Anwender jedoch möglicherweise in die Irre führen. Anwender sollten bedenken, dass Korrelation nicht gleich Kausalität ist und externe Faktoren bei jeder Data-Mining-Technik möglichst berücksichtigt werden sollten.
Klassifizierung
Klassifizierung ist der Prozess, gemeinsame Merkmale zu nutzen, um Gruppen zu verstehen. Diese Klassifizierungen können Altersgruppen, Kundentypen oder jeden anderen gewünschten Faktor umfassen.
Die Stärke der Klassifizierung liegt darin, dass sie so spezifisch sein kann, wie Sie es benötigen. Sie können Kunden anhand so vieler Informationen klassifizieren, wie Sie ableiten können. Stimmen Sie sich unbedingt mit Ihrem Vertriebs- und Marketingteam ab, um sicherzustellen, dass Ihre vorab festgelegten Klassen korrekt sind.
Klassifizierung wird häufig mit einer anderen Data-Mining-Technik verwechselt: dem Clustering. Wie wir später sehen werden, unterscheiden sich beide Techniken deutlich voneinander, was ihre Anwendung in Unternehmen betrifft.
Erkennung von Ausreißern und Anomalien
Die Anomalieerkennung kann für jeden Analysten und Nichtanalysten eine effektive Data-Mining-Technik sein. Dabei werden Ihre Daten verfolgt und gezielt nach Ausreißern gesucht.
Die Anomalieerkennung eignet sich sehr gut, um Geschäftsverantwortliche und Mitarbeiter in den Bereichen Korrelation und Kausalität zu schulen. Denn Anomalien sind nicht grundsätzlich etwas Schlechtes.
Wenn Sie beispielsweise einen starken Anstieg der Verkäufe eines Produkts feststellen, das sich in der Vergangenheit nicht besonders gut verkauft hat, sollten Sie keine voreiligen Schlüsse ziehen. Stellen Sie sicher, dass Sie mit verschiedenen Bereichen Ihres Unternehmens Kontakt aufnehmen, einschließlich Ihrer Vertriebs- und Marketingteams. Diese Teams könnten Aufschluss darüber geben, warum diese Anstiege auftreten.
Clustering
Clustering ähnelt der Klassifizierung sehr. Dabei werden Datencluster anhand der erkannten Ähnlichkeiten gruppiert. Der wesentliche Unterschied zwischen Clustering und Klassifizierung besteht darin, dass die Klassifizierung mit vordefinierten Klassen arbeitet.
Clustering verwendet weder vorab gekennzeichnete Daten noch Trainingsdatensätze. Daher ist es weniger komplex als die Klassifizierung. Clustering kann eine sehr effektive Methode sein, um Objekte voneinander zu unterscheiden. Anschließend können Sie Kundenprofile erstellen und Ihre Daten detaillierter untersuchen.
Regressionsanalyse
Schließlich ist die Regressionsanalyse eine Technik zur Untersuchung der Beziehungen zwischen all Ihren Variablen. Mit anderen Worten: Dabei werden auf Grundlage der derzeit verfügbaren Daten Prognosen erstellt.
Die Regressionsanalyse ist das wichtigste Verfahren, mit dem Data Scientists und Unternehmen die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten einer bestimmten Variablen ermitteln.
Sie wählen die Variable aus, die Sie analysieren möchten – also Ihre abhängige Variable – sowie die Datenpunkte, von denen Sie glauben, dass sie diese Variable beeinflussen, also Ihre unabhängigen Variablen. Anschließend können Sie mithilfe der Regressionsanalyse die genaue Beziehung zwischen diesen beiden Datensätzen untersuchen. Letztlich ist die Regressionsanalyse die wichtigste Methode, mit der Data-Mining-Einsteiger ein tieferes Verständnis ihrer Datensätze erlangen können. Sie geht über einfache Kausalität und Korrelation hinaus.