Top 10 Data-Mining-Techniken

By |2022-06-20T10:06:33+00:003. Juni 2022|

Data Mining wird in zahlreichen Geschäftsbereichen eingesetzt, darunter Betrieb, Finanzen, Vertrieb und Marketing, Lieferkette und mehr. Wenn es richtig gemacht wird, bietet es eine Fülle von Informationen, die Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem es Ihnen hilft, bessere strategische Entscheidungen zu treffen.

Data-Mining-Techniken

Was ist Data Mining und warum ist es wichtig?

Data Mining ist eine Technik, mit der Daten verarbeitet und Muster in großen Datensätzen untersucht werden, um praktische und datengesteuerte Erkenntnisse zu gewinnen. Zu den wesentlichen Aspekten des Data Mining gehören Datenbereinigung, Datentransformation und Datenintegration.

Data Mining für Geschäftsanalysen

Beim Data Mining werden Trends und neue Informationen aus bekannten Daten extrapoliert, um Business Intelligence und Analysen aufzudecken. Es hilft Unternehmen, Probleme zu lösen, Risiken zu minimieren und über einen längeren Zeitraum neue Möglichkeiten zu erkunden.

Wir haben die 10 wichtigsten Data-Mining-Techniken notiert, die Data Scientists nutzen, um relevante, umsetzbare Daten für die Entscheidungsfindung zu extrahieren.

Top 10 Data-Mining-Techniken

1)   Musterverfolgung

Musterverfolgung ist eine der grundlegenden Data-Mining-Techniken. Es beinhaltet das Erkennen und Überwachen von Trends in Datensätzen, um intelligente Analysen zu Geschäftsergebnissen zu erstellen. Für ein Unternehmen kann sich dieser Prozess auf alles Mögliche beziehen, von der Identifizierung der demografischen Leistungsdaten bis hin zum Verständnis saisonaler Schwankungen im Kaufverhalten des Kunden.

Beispielsweise kann das Muster der Verkaufsdaten zeigen, dass ein bestimmtes Produkt bei bestimmten demografischen Gruppen beliebter ist, oder dass das Gesamtverkaufsvolumen nach der Weihnachtszeit zurückgegangen ist. Das Unternehmen kann diese Informationen dann verwenden, um bestimmte Märkte anzusprechen und die Lieferkette zu optimieren.

2)   Verein

Wie bei der Musterverfolgung beinhaltet die Assoziationstechnik das Suchen nach bestimmten Vorkommen mit verbundenen Attributen. Die Idee ist, abhängig von bestimmten Attributen oder Ereignissen nach verknüpften Variablen zu suchen. Assoziationsregeln können besonders nützlich sein, um das Verbraucherverhalten zu untersuchen.

Beispielsweise könnte ein Online-Shop erfahren, dass Kunden, die ein bestimmtes Produkt kaufen, wahrscheinlich einen ergänzenden Artikel kaufen werden. Anhand dieser Erkenntnisse können sie bessere Empfehlungen zur Maximierung der Verkaufserlöse abgeben. Diese Technik kann auch im Katalogdesign, Produktclustering, Layoutdesign usw. verwendet werden.

Data-Mining-Techniken

3)   Klassifikation

Es ist eine nützliche Data-Mining-Technik, die verwendet wird, um relevante Daten abzuleiten und Metadaten basierend auf einem definierten Attribut, z. B. Art der Datenquellen, Data-Mining-Funktionalitäten und mehr. Im Grunde geht es darum, große Datensätze in Zielkategorien zu unterteilen. Diese Kategorisierung wird auch durch das Datengerüst bestimmt, z. B. relationale Datenbank, objektorientierte Datenbank usw.

Angenommen, Ihr Unternehmen möchte die Umsatzänderung für Kunden mit einer Treuemitgliedschaft prognostizieren. Sie können eine Kategorie erstellen, die die demografischen Daten von Kunden mit einer Treuemitgliedschaft enthält, um ein binäres Klassifizierungsmodell zu entwerfen, um eine Erhöhung oder Verringerung der Ausgaben vorherzusagen.

4)   Ausreißererkennung

Es gibt Fälle, in denen das Datenmuster kein klares Verständnis der Daten bietet. In solchen Situationen ist die Ausreißererkennungstechnik praktisch. Es geht darum, Anomalien oder „Ausreißer“ in Ihrem Datensatz zu identifizieren, um bestimmte Ursachen zu verstehen oder genauere Vorhersagen abzuleiten.

Hier ist ein Beispiel. Angenommen, Ihr Umsatz bewegt sich immer zwischen 7,000 und 10,000 US-Dollar pro Woche. Aber in einer Woche übersteigen die Verkaufserlöse 40,000 US-Dollar, ohne dass offensichtliche saisonale Faktoren eine Rolle spielen. Sie sollten den Grund für den Umsatzanstieg verstehen, damit Sie ihn replizieren und Ihren Kundenstamm besser verstehen können.

5)   Clustering

Wie die Klassifizierung ist auch das Clustering eine Data-Mining-Technik, bei der Daten basierend auf Ähnlichkeiten gruppiert werden. Es hilft bei der Wissensentdeckung, der Erkennung von Anomalien und dem Gewinnen von Einblicken in die interne Struktur der Daten.

Beispielsweise können Sie Zielgruppen aus verschiedenen Regionen basierend auf ihrer Altersgruppe, ihrem Geschlecht und ihrem verfügbaren Einkommen in Paketen gruppieren, sodass Sie Ihre Marketingkampagne so anpassen können, dass Ihre Reichweite maximiert wird.

Die Ergebnisse der Cluster-Datenanalyse werden in der Regel mithilfe von Diagrammen angezeigt, um Benutzern zu helfen, die Datenverteilung zu visualisieren und Trends in ihren Datensätzen zu erkennen.

6)   Sequenzielle Muster

Wie der Name schon sagt, handelt es sich hierbei um eine Mining-Technik, die sich darauf konzentriert, Muster oder eine Reihe von Ereignissen zu entdecken, die in einer Abfolge stattfinden. Es wird häufig im Transaktions-Data-Mining verwendet, hat aber zahlreiche Anwendungen. Beispielsweise kann es Unternehmen dabei helfen, Kunden relevante Artikel zu empfehlen, um den Umsatz zu maximieren.

Ein Beispiel wäre ein sequentieller Trend, der in einem Elektronikgeschäft identifiziert wurde, wo Kunden, die ein iPhone kaufen, wahrscheinlich innerhalb von sechs Monaten ein MacBook kaufen werden. Der Einzelhändler kann diese Informationen nutzen, um gezielte Marketingkampagnen zu erstellen, um iPhone-Käufer zu verkaufen. Zum Beispiel Bundle-Angebot von Apple-Produkten zur Umsatzmaximierung.

Data-Mining-Techniken

7)   Entscheidungsbaum

Ein Entscheidungsbaum ist eine Data-Mining-Technik im maschinellen Lernen (ML), die sich auf die Modellierung von Eingabe- und Ausgabebeziehungen mithilfe von Wenn/Dann-Regeln konzentriert. Mit diesem Ansatz können Sie lernen, wie die Dateneingaben die Ausgaben beeinflussen. Die Bäume sind typischerweise in einer von oben nach unten verlaufenden, flussdiagrammartigen Struktur gestaltet.

Beispielsweise:

  • Wenn der Warenkorbwert < 500 $ ist, dann ist es ein Stammkunde (kein Rabatt)
  • Wenn der Warenkorbwert > 500 $ UND < 2,000 $ ist, dann ist es ein Premium-Kunde (10 Prozent Rabatt)
  • Wenn der Warenkorbwert > 2,000 $ ist, dann ist es ein exklusiver Kunde (20 Prozent Rabatt und 10 % des Transaktionswerts in Treuepunkte umgewandelt)

Dieser Entscheidungsbaum ist ein vereinfachtes Beispiel. Ein Predictive-Analytics-Modell mit mehreren Entscheidungsbaummodellen erleichtert komplexere Datenanalysen.

Entscheidungsbäume werden hauptsächlich für Klassifikations- und Regressionsmodelle verwendet.

8)   Regressionsanalyse

Es ist eine der beliebtesten Data-Mining-Techniken beim maschinellen Lernen, die die lineare Beziehung zwischen Variablen nutzt. Es hilft Ihnen, den zukünftigen Wert von Variablen vorherzusagen. Die Technik hat zahlreiche Anwendungen in der Finanzprognose, Ressourcenplanung, strategischen Entscheidungsfindung und mehr.

Beispielsweise können Sie die Regressionsanalyse verwenden, um die Korrelation zwischen Bildung, Einkommen und Ausgabegewohnheiten zu verstehen. Die Komplexität der Vorhersage nimmt zu, wenn Sie weitere Variablen hinzufügen. Zu den gängigen Techniken gehören standardmäßige multiple, schrittweise und hierarchische Regression.

9)   Verarbeitung des Langzeitgedächtnisses

Die Verarbeitung des Langzeitgedächtnisses ist eine Data-Mining-Technik des maschinellen Lernens, mit der Daten über lange Zeiträume analysiert werden. Es ermöglicht Ihnen, zeitbasierte Datenmuster, wie z. B. Klimadaten, effektiver zu identifizieren. Es soll Daten im Systemspeicher skalieren und zusätzliche Informationen in der Analyse nutzen.

Sie können beispielsweise ein Vorhersagemodell entwerfen, um betrügerische Transaktionen zu identifizieren, indem Sie Wahrscheinlichkeiten zuweisen. Sie können dieses Modell für bestehende Transaktionen verwenden und das Modell nach einiger Zeit mit den Daten aktualisieren, die aus neuen Transaktionen stammen, was zu einer verbesserten Entscheidungsfindung führt.

10) Neuronale Netze

Ein neuronales Netzwerk ist auch eine der beliebtesten Data-Mining-Techniken in maschinellen Lernmodellen, die mit künstlicher Intelligenz (KI) verwendet werden. Wie Neuronen im Gehirn versucht es, Zusammenhänge in Daten zu erkennen. Neuronale Netze haben verschiedene Schichten, die zusammenarbeiten, um Datenanalyseergebnisse mit großer Genauigkeit zu erzeugen.

Diese Modelle suchen nach Mustern in einer großen Datenmenge. Obwohl sie daher sehr komplex sein können, können die generierten Ergebnisse Organisationen äußerst wertvolle Erkenntnisse liefern.

Data-Mining-Techniken

Data-Mining vs. Maschinelles Lernen: Der entscheidende Unterschied

Maschinelles Lernen ist der Prozess des Trainings von Systemen, um zu lernen und Ergebnisse durch Erfahrung genauer vorherzusagen. In ML sind die Algorithmen und Modelle so konzipiert, dass sie sich unabhängig und durch Iterationen an neue Daten anpassen – ohne menschliches Eingreifen.

Data Mining und maschinelles Lernen fallen unter den Begriff Data Science, unterscheiden sich jedoch erheblich. Data Mining wird verwendet, um Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten zu bestimmen, während ML gesammelte Daten und Erfahrungen verwendet, um ein System intelligenter zu machen. Während ersteres auf Big Data setzt, arbeitet letzteres mit Algorithmen.

Was sind die besten Data-Mining-Techniken für maschinelles Lernen?

Es hängt davon ab, ob. Keine Technik ist für jeden Anwendungsfall der Data-Mining-Analyse geeignet. Sie müssen verschiedene Data-Mining-Anwendungen ausprobieren und Trial-and-Error durchlaufen, um relevante, datengesteuerte Erkenntnisse für Ihr Unternehmen zu gewinnen.

Data-Mining-Techniken

Erste Schritte mit Data Mining

Ihre Organisation kann mit Data Mining beginnen, indem sie die richtigen Datenverwaltungstools nutzt. Es ist von entscheidender Bedeutung, über ein System zu verfügen, das einen nahtlosen Datenfluss in Analysesysteme ermöglicht, um erweiterte Analysen zu ermöglichen. Modernes Data Warehousing ist besonders nützlich, da es als zentrales Repository für bereinigte und transformierte Daten dient, die für Data-Mining-Anwendungen bereit sind.

Außerdem können Sie das beste Data-Mining-Tool haben, aber ohne genaue und strukturierte Datensätze erhalten Sie nicht die optimalen Ergebnisse. Das liegt daran, dass die Daten genau, vollständig und konsistent sein müssen, damit die Software zuverlässige und vertrauenswürdige Erkenntnisse liefert. Daher müssen Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen bereinigt und aufbereitet werden, bevor Data-Mining-Techniken auf sie angewendet werden können.

Der Prozess kann verschiedene Aspekte der Datenextraktion, Datenmigration, Datenintegration und mehr umfassen. Diese Schritte sind zwingend erforderlich, um die Datenqualität sicherzustellen. Ohne die Bereinigung und Aufbereitung von Daten können Unternehmen den Analyseergebnissen und den aus den Erkenntnissen gezogenen Schlussfolgerungen nicht vertrauen.

Da die meisten Organisationsdaten in einem unstrukturierten Format vorliegen, besteht der erste Schritt darin, Daten zu extrahieren. Es beinhaltet die Verwendung einer zuverlässigen Datenextraktionslösung, aus der Daten abgerufen werden können PDF-Geschäftsdokumente und Systeme und wandeln sie in ein maschinenlesbares Format um.

Als Anbieter umfassender Datenmanagementlösungen Astera Software versteht die Feinheiten der Extraktion und Aufbereitung von Daten zur Ableitung von Geschäftswert. Versuchen Astera ReportMiner Sehen Sie sich noch heute an, wie es Ihnen dabei helfen kann, Daten nahtlos zu extrahieren und Ihren Data-Mining-Prozess zu optimieren.