Was ist Data Mining?

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Damit aus Rohdaten nützliche Informationen werden, die Sie dann analysieren können, um wichtige Entscheidungen zu treffen, durchlaufen sie zunächst einen mehrstufigen Prozess, der als Data Mining bezeichnet wird. Data Mining findet in zahlreichen Branchen Anwendung, z. B. in der Fertigung, im Bildungswesen, im Gesundheitswesen, in der Technologie, in den Medien, im Bankwesen und in vielen anderen Bereichen. Es wird nicht nur in verschiedenen Branchen eingesetzt, sondern ist auch eine regelmäßige Aufgabe, die Sie in einer Karriere in den Bereichen Data Science und Business Analytics ausführen werden.

Was ist Data Mining?

Unter Data Mining versteht man den Prozess oder die Technik, mit der in großen Datenbeständen Informationen wie Muster und Beziehungen entdeckt werden, die dann für fundierte Entscheidungen genutzt werden können. Dieser Prozess erfolgt mithilfe von Computern und automatisierten Prozessen, die durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ermöglicht werden. Data Mining folgt einem bestimmten Prozess, der mit der Frage beginnt, was das Ziel ist, und mit Erkenntnissen endet, die zur Entwicklung von Strategien beitragen.

Warum Data Mining wichtig ist

Nachdem Sie mithilfe von Data Mining Trends in den Daten festgestellt haben, können Sie diese Informationen nutzen, um mehr Kunden zu gewinnen, Geschäftsabläufe effizienter zu gestalten und Ihre Kunden besser zu verstehen. Im Grunde kann jede Branche von Data Mining profitieren, da es u. a. in der medizinischen Diagnostik, der Preisoptimierung, der Risikobewertung und der Betrugserkennung Anwendung findet. 

Wie Data Mining funktioniert

Der branchenübergreifende Standardprozess für Data Mining (CRISP-DM) ist ein sechsstufiger Prozess und der Industriestandard für Data Mining. Werfen wir einen Blick darauf, was Sie in den einzelnen Schritten erwarten können.

1. Geschäftliches Verständnis

Der Data-Mining-Prozess beginnt mit einem Problem, das Sie zu lösen versuchen, oder einem spezifischen Ziel für das Projekt. Das Verständnis der angestrebten Ziele ist wichtig, um sicherzustellen, dass die richtigen und relevanten Datensätze analysiert werden. 

2. Verständnis der Daten

Schritt zwei beinhaltet die Sammlung aller relevanten Daten, wobei sichergestellt werden muss, dass die Daten vollständig sind, keine Duplikate enthalten und in der Regel aus mehreren Quellen stammen.

3. Aufbereitung der Daten

Bei der Datenaufbereitung werden die Daten in das richtige Format gebracht, damit sie für die Analyse und Übertragung in die Datenbank bereit sind. Die drei Teilschritte der Datenaufbereitung sind Extraktion, Transformation und Laden, allgemein als ETL bezeichnet.

4. Modellierung

Bei der Modellierung durchlaufen die Daten verschiedene Data-Mining-Techniken und -Tools, wobei je nach Datenlage und Zielsetzung das richtige Modell oder die richtigen Modelle ausgewählt werden. Zu diesen Techniken gehören Clustering, Regression und Klassifizierung.

5. Auswertung

Die Frage oder das ursprüngliche Ziel, das Sie in Schritt eins festgelegt haben, sollte jetzt eine Antwort haben. Ist dies nicht der Fall, kehren Sie zum vorherigen Schritt der Modellierung zurück und nehmen alle erforderlichen Anpassungen an den Daten vor.

6. Einsatz

Bevor Sie zur Bereitstellung übergehen, ist es wichtig, dass der Datenmodellierungsprozess Antworten auf Ihre Zielsetzung liefert. Sobald Sie diese Antworten haben, können Sie die Informationen präsentieren und strategisch nutzen. 

Data-Mining-Techniken

Sie werden eine Vielzahl unterschiedlicher Strategien anwenden, um Erkenntnisse aus Datensätzen zu gewinnen. Im Folgenden werden einige Data-Mining-Techniken näher betrachtet:

• Clustering: Das Zusammenfassen ähnlicher Datenpunkte wird als Clustering bezeichnet. Dabei entstehen Untergruppen, die Sie anschließend als Eingabedaten für andere Data-Mining-Techniken verwenden können.

• Klassifizierung: Auch bei der Klassifizierung werden Datensätze in kleinere Gruppen aufgeteilt. Diese gängige, aber komplexe Technik sucht gezielt nach Datenpunkten mit Ähnlichkeiten, um die Vorhersage von Ergebnissen zu unterstützen.

• Assoziation: Die Assoziation untersucht die Wahrscheinlichkeit von Beziehungen zwischen Datensätzen, die auf den ersten Blick nicht miteinander verknüpft sind. Ein Beispiel für die Anwendung dieser Technik ist die Empfehlung eines bestimmten Artikels für einen Kunden auf der Grundlage früherer Einkäufe.

• Regression: Bei der Regression handelt es sich um eine eher mathematisch orientierte Technik, die Ihnen hilft, die wichtigsten Faktoren innerhalb eines Datensatzes zu verstehen und zu erkennen, wie sie zusammenwirken, sodass Sie letztendlich genaue Prognosen und Vorhersagen machen können.

• Ausreißererkennung: Die Erkennung von Ausreißern ist wichtig, um potenzielle Fehler im Datensatz sowie einzigartige Daten zu erkennen, die es wert sind, näher betrachtet zu werden, um den Ausreißer zu verstehen. 

Maschinelles Lernen und Data Mining

Maschinelles Lernen ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, in dem Computer darauf trainiert werden, Daten zu analysieren, um Muster und Trends zu erkennen. Zu diesem Zweck werden spezielle Algorithmen entwickelt und mit großen Datenmengen trainiert, damit sie lernen, Vorhersagen zu treffen. 

Data Mining spielt beim maschinellen Lernen eine wichtige Rolle, da maschinelles Lernen Data Mining einsetzt, um Trends in den Daten zu erkennen und diese zur Entwicklung von Vorhersagemodellen zu nutzen. Das maschinelle Lernen ist auch in der Lage, bestimmte Data-Mining-Techniken zu unterstützen. So können Sie beispielsweise Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden, um unstrukturierte Daten in strukturierte Daten umzuwandeln, damit die Informationen für das Data Mining leichter zugänglich sind. Andere Teile des Data-Mining-Prozesses, die von maschinellem Lernen profitieren können, sind die Datenbereinigung, die Dateneingabe und die Beseitigung doppelter Informationen. Algorithmen des maschinellen Lernens sind in der Lage, diese Prozesse zu automatisieren.

Berufe im Bereich Data Mining

Data Mining ist eine zentrale Kompetenz für Berufe in der Datenwissenschaft und Datenanalyse. Für Positionen, die den Umgang mit großen Datenmengen erfordern, ist Data-Mining unverzichtbar.. In einigen Fällen kann ein Unternehmen einen Data-Mining-Spezialisten einstellen, der bei der Erstellung von Skripten für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen hilft. Hier ein Blick auf drei Berufe im Zusammenhang mit Data Mining:

Datenwissenschaftler

Durchschnittliches Jahresgehalt in Deutschland (Glassdoor): € 60.000 [1]

Als Datenwissenschaftler helfen Sie Ihrem Unternehmen, Daten zu sammeln und zu analysieren und mithilfe von Vorhersagemodellen, Algorithmen und Datenmodellen Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Mit diesen Informationen können Unternehmen Probleme lösen und fundierte Entscheidungen treffen. Diese Position erfordert Kenntnisse in den Bereichen Computerprogrammierung, maschinelles Lernen und statistische Analyse.

Marktforschungsanalyst

Durchschnittliches Jahresgehalt in Deutschland (Glassdoor): € 59.000 [2]

Als Marktforschungsanalyst nutzen Sie Daten über Ihre Kunden und die Marktbedingungen, um daraus Marketingstrategien zu entwickeln. Zu Ihren Aufgaben gehören die Analyse großer Datensätze, die Überwachung der Leistung Ihrer Marketingstrategien und die Durchführung von Marktforschung. 

Datenanalyst 

Durchschnittliches Jahresgehalt in Deutschland (Glassdoor): € 55.000 [3]

Als Datenanalyst sammeln Sie Daten und analysieren sie. Dadurch gewinnen Sie Erkenntnisse, die Sie für wichtige Geschäftsentscheidungen nutzen können, z. B. wie Sie die Bedürfnisse Ihrer Kunden besser erfüllen können. Datenanalysten verfügen über Fähigkeiten in den Bereichen Datenvisualisierung, Programmierung und statistische Analyse.

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