Data Mining wird auch als intelligente Datenanalyse bezeichnet. Data Mining Methoden erkennen Muster und Regeln in großen Datenmengen durch statistische Verfahren, künstliche Intelligenz (z.B. neuronale Netze) und Visualisierungstechniken. Dabei analysiert man nicht nur Daten aus der Vergangenheit, sondern trifft auch Vorhersagen für die Zukunft.

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Unser Data Mining Service im Detail

Wir unterstützen gerne Sie mit folgenden Dienstleistungen:

  • Beratung für Data Mining: Wir unterstützen Sie in allen Phasen der Planung und Durchführung Ihres speziellen Data Mining-Projektes.
  • Predictive Modeling: Aufgrund der Data Mining-Ergebnisse erstellen wir Prognosen. Zielführendes Vorgehen verlangt hierbei hohe Expertise und geht weit über eine einfache Extrapolation in die Zukunft hinaus.
  • Big Data Mining: Damit Ihr Data Mining auch bei hohen und komplexen Datenmengen noch effizient funktioniert, helfen wir bei der Skalierung Ihrer Verfahren.
  • Deployment: Das Data Mining dient nicht nur dem Wissenszuwachs, sondern vor allem einem praktischen Zweck: Die gewonnenen Ergebnisse müssen nutzbringend angewendet werden, beispielsweise durch Segmentierung der Kunden in Kategorien, oder um eine angemessene Reaktion auf künftige Entwicklungen zu fundieren. Wir helfen Ihnen gerne, ein erfolgssicheres Konzept zu erstellen und umzusetzen.
  • Visualisierung & Aufbereitung: Data Mining produziert große Mengen an Ergebnissen. Wir übernehmen deren übersichtliche, anschauliche und zielgruppengerechte Darstellung.

Sollten Sie Unterstützung bei einem Data Mining Projekt benötigen, helfen Ihnen unsere Statistiker gerne weiter. Nutzen Sie hierzu einfach unser Kontaktformular für eine kostenlose Beratung & ein unverbindliches Angebot – oder rufen Sie uns an.

Welche Erfahrungen haben unsere Kunden mit Novustat gesammelt?

  • Google Rating

    • Avatar Bee M. ★★★★★ vor einem Monat
      Ich habe bzgl. meiner Diplomarbeit Hilfe benötigt und habe mich an Novustat Statistik gewendet. Herr Dr. Grünwald und sein … More Team haben mir schnell und in aller professionellster Art und Weise weiter geholfen!! Ich bin überaus zufrieden und ich würde sie nur weiterempfehlen!!!
    • Avatar Melanie Wergin ★★★★★ vor einem Monat
      Sehr schnelle Unterstützung und Professionelle Auswertung der Daten:
      Wir haben mit Novustat sehr gut Erfahrungen gemacht.
      … More Wir brauchten eine sehr schnelle Unterstützung. Die Analysen wurden schnell und umfassend durchgeführt. Die Ergebnisse wurden umfassend Dokumentiert und erklärt. Die Termine konnten sehr flexibel vereinbart werden. So konnten wir unsere Dead Lines einhalten. Vielen Dank für die kompetente Zusammenarbeit!
    • Avatar Alexa ★★★★★ vor 4 Monaten
      Da ich relativ kurzfristig Hilfe durch eine Statistik-Beratung brauchte, war Novustat ideal. Meine Anfrage wurde extrem schnell … More bearbeitet und ich konnte innerhalb von ein paar Tagen einen Termin mit meiner Statistik-Beraterin ausmachen. Diese war sehr freundlich und hilfsbereit. Ich würde die Statistik-Beratung von Novustat wieder wählen.

  • Gerne können Sie sich unser Video zu unseren Unterstützungsmöglichkeiten auch bei Youtube anschauen.

    Was ist Data Mining?

    Data Mining ist ein Oberbegriff für Verfahren, die aus Daten Wissen erzeugen um fundierte Entscheidungen zu treffen. Seinen Einsatz findet es in der Grundlagenforschung genauso wie in der Marktforschung, Produktionsoptimierung oder im Gesundheitswesen. Eben überall dort, wo große Datenmengen (Big Data) erzeugt werden.

    Diese Verfahren sind effizienter als die klassischen statistischen Auswertungen und können Korrelationen zwischen allen Daten suchen, Cluster von irgendwie ähnlichen Datensätzen entdecken und zeitliche oder geografische Muster finden. Hierzu werden effiziente Algorithmen, Verfahren der Datenvisualisierung und künstliche Intelligenz zum Einsatz gebracht.

    Typische Fragestellungen im Data Mining

    • Welche Faktoren beeinflussen, dass ein Kunde einen Kredit zurückbezahlt?
    • Welche Faktoren verursachen eine bestimmte Krankheit oder beschleunigen die Heilung?
    • Welches Produkt wird ein bestimmter Kunde wahrscheinlich kaufen?
    • Prädiktion von Kundenabwanderung

    Solches Wissen unterstützt die Planung von Marketingaktionen, Prognosen, Betrugserkennung, Business Intelligence und viele andere geschäftliche Tätigkeiten.

    Gängige Data Mining Methoden

    Zum Data Mining gehört nicht nur die Auswertung der Daten, sondern auch deren Zusammenführung, Datenbereinigung und sonstige Vorbereitung. Bei der Datenauswertung geht es meist darum, eine konkrete Frage zu beantworten. Exploratives Data Mining ist auch möglich, bei dem man aus den Daten Hypothesen erzeugt.

    Verfahren, die häufig angewendet werden, sind unter anderem:

    Clustering

    Beim Clustering geht es darum, Gruppen von Daten zu finden (so genannte Cluster). Ein Cluster ist eine Menge von Objekten, die untereinander eine hohe Ähnlichkeit bezüglich bestimmten Eigenschaften aufweisen. Hierzu stehen eine Vielzahl an Cluster-Algorithmen zur Verfügung. Die Schwierigkeit besteht darin, die Variablen und Algorithmen zu finden, die zu den Daten und der Fragestellung passen.

    Klassifikation

    Für die Klassifikation werden die Objekte  anhand von Kriterien in Klassen eingeordnet, passend zur gestellten Frage.

    Segmentierung

    Segmentierung ist eine zweckmäßige Klassifikation der Daten. Diese Zweckmäßigkeit hängt natürlich von der gestellten Frage ab. Kunden kann man z.B. segmentieren nach der Häufigkeit oder Größe ihrer Bestellungen, nach ihrer Zahlungszuverlässigkeit, nach Postleitzahl, Alter, usw.

    Extraktion

    Bei der Extraktion werden die für die gestellte Frage relevanten Daten aus der Gesamtheit der Daten selektiert. Je nach Art der Daten können hier auch linguistische Verfahren für Textdaten sinnvoll sein oder selbstlernende Verfahren (z.B. mit neuronalen Netzen).

    Abhängigkeitsanalysen (z.B. Korrelationsanalysen oder Regression)

    Hierbei werden Abhängigkeiten zwischen zwei Variablen berechnet, z.B. zwischen Alter und gemachtem Umsatz. Kaufen ältere Kunden mehr von einem bestimmten Produkt oder eher weniger?

    Validierung

    Zusammenhänge, die man in den Daten gefunden hat, sollte man anschließend anhand anderer Daten validieren. Dazu teilt man die vorhandenen Daten oft von Anfang an in zwei Gruppen auf: die Trainings- und die Testdaten. Anhand der Trainingsdaten werden z.B. neuronale Netze trainiert und anhand der Testdaten dann geprüft, ob der erlernte Algorithmus funktioniert. Durch diese Validierung kann man vermeiden, dass Muster, die zufällig in einem Teil der Daten auftreten, fälschlicherweise als allgemeingültig angesehen werden.

    Werkzeuge im Rahmen der verschiedenen Data Mining Methoden

    Entsprechend der Data Mining Methoden kann man auch die Werkzeuge in verschiedene Kategorien einteilen:

    • Statistik-Software unterstützt die üblichen statistischen Verfahren wie die Regressions- und Korrelationsanalyse sowie multivariate Analysen, z.B. Mining mit R oder SPSS Auswertung.
    • Künstliche Intelligenz erlaubt die Muster- und Regelerkennung, insbesondere Software für maschinelles Lernen wie RapidMiner.
    • Cluster-Analyse-Werkzeuge finden Cluster in den Daten.
    • Werkzeuge zur Sprachverarbeitung analysieren natürlich-sprachliche Texte.
    • Daten-Visualisierungswerkzeuge stellen Daten und deren Eigenschaften grafisch dar.

    Nähere Informationen zu diesen Werkzeugtypen und zugehörigen Werkzeugen finden Sie hier.

    Die optimalen Data Mining Methoden für Ihre Daten

    Natürlich sollte die Data Mining Methode sowie Werkzeuge passend zu Ihrer Fragestellung ausgesucht werden. Wir unterstützen Sie bei der Auswahl des bestmöglichen Verfahrens bzw wenden es in Ihrem Auftrag an.

    Die Phasen

    Daten werden iterativ exploriert. Das heißt, man tastet sich an die Ergebnisse heran. Man unterscheidet dabei folgende Phasen, welche beliebig oft wiederholt werden können:

    Data Mining CRISP Data Mining Unternehmen

    1. Datenauswahl und -bereinigung

    In diesem Schritt selektiert man die zu analysierenden Daten und bereinigt unvollständige bzw nicht plausible Datensätze gegebenenfalls werden die Daten in ein anderes Format umgewandelt.

    2. Datenexploration

    Für große Datenmengen ist eine systematische Suche zu zeitaufwendig. Daher verwendet man heuristische Suchverfahren. Hierbei betrachtet man die Daten aus verschiedenen Perspektiven, um konkrete Erwartungen bestätigt zu finden sowie sich durch die Ergebnisse überraschen zu lassen. Die Datenexploration wird dabei durch Visualisierungstools unterstützt, welche die bildliche Darstellung der Daten und ihrer Eigenschaften in mehreren Dimensionen, Farben und Formen ermöglichen. Verfahren der künstlichen Intelligenz können außerdem Zusammenhänge aufzeigen, die dem menschlichen Auge verborgen bleiben.

    3. Modellbildung im Data Mining

    Bei der Exploration entdeckt man Muster, Zusammenhänge sowie Korrelationen von Daten. Um festzustellen, ob die gefundenen Datenbeziehungen auch tatsächlich vorhanden und statistisch signifikant sind, werden die zugrundeliegenden Vermutungen und Hypothesen mathematisch ausgedrückt.

    4. Evaluation

    Nun werden die Hypothesen anhand der vorhandenen bzw auch weiterer Daten unter Einsatz der üblichen statistischen Verfahren geprüft.

    5. Anwendung

    Die gefundenen Muster werden dazu genutzt, um beispielsweise Prognosen zu erstellen oder Marketingstrategien zu entwickeln.

    Wo kommt Data Mining zum Einsatz?

    Data Mining kann große Datenmengen (z.B. Big Data) effizient durchsuchen und dabei nicht nur solche Korrelationen finden, die man bereits vermutet hat, sondern auch ganz unerwartete. Damit ist es das ideale Verfahren, um Datenschätze zu heben, die Firmen im Verlauf ihrer Geschäftstätigkeit unbeabsichtigt bzw durch Webseiten-Tracking gezielt ansammeln.

    Analyse von Kundendaten

    Zu den regelmäßig anfallenden Informationen gehören die Stamm- bzw Bewegungsdaten der Kunden. Somit kann man ermitteln, in welchem Gebieten besonders viele oder nur wenige Kunden wohnen oder welche Kundengruppen wie viel und was bestellen sowie zuverlässig die Rechnungen bezahlen. Außerdem lässt sich auch feststellen Produkt am häufigsten gekauft wird, welche Produkte besonders häufig von einer Kundengruppe gekauft wird und so weiter. So lassen sich Kunden-Kategorien bilden und gezielt Werbemaßnahmen sowie Rabatte lancieren, die nur für einzelne Marktsegmente gelten sollen.

    Prozessoptimierung

    Weitere interessante Daten sind solche, die bei der Produktion und Qualitätssicherung von Produkten entstehen, beispielsweise: Wie lange dauert die Herstellung eines Produkts von der Anlieferung des Materials bis zur Auslieferung an den Kunden? Welcher Arbeitsschritt dauert am längsten? Welchen Durchsatz hat welcher Schritt und wo wird die Produktivität doch durch Engpässe begrenzt? Wo entsteht am meisten Ausschuss?

    Optimierung von Webseiten

    Das Tracking einer Webseite erzeugt zusätzliche Informationen darüber, wie Besucher auf diese gelangt sind, was sie interessiert bzw. was nicht, auf welche Stichworte sie klicken und welche Unterseiten sie am aufmerksamsten lesen. Damit erhalten Unternehmen eine direkte sowie unverfälschte Rückmeldung zur Wirksamkeit von Werbemaßnahmen und der Attraktivität von Webseiten-Inhalten.

    Wissenschaftliche Studien

    Obgleich Data Mining vor allem mit gewerblichen Anwendungen in Verbindung gebracht wird, können auch wissenschaftliche Studien von diesem Verfahren enorm profitieren. Mögliche Anwendungsbereiche sind die Auswertung von Strahlungen aus dem Weltall oder Daten eines Teilchenbeschleunigers, Patientendaten eines Krankenhauses bzw Herztöne aus der EKG-Aufzeichnung.

    Tatsächlich bestehen unendlich viele Anwendungsmöglichkeiten, so dass jede Art von Daten strukturiert und Erkenntnisse hervorgebracht werden können.

    Unterstützung im Data Mining durch Novustat

    Wir helfen Ihnen gerne bei Ihrem Projekt. Sie brauchen lediglich die Fragestellung zu formulieren, und wir übernehmen anschließend den Rest. Alternativ können wir Sie auch gerne im Rahmen einer Beratung unterstützen, dabei können Sie Unterstützungsleistungen einzeln oder komplett buchen. Wenden Sie sich an uns, und Sie finden auf jeden Fall bei jedem Schritt kompetente Hilfe. Nutzen Sie hierzu einfach unser Kontaktformular für eine kostenlose Beratung & ein unverbindliches Angebot – oder rufen Sie uns an.

    Folgende Leistungen bietet NOVUSTAT ebenfalls an