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.

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.

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Unser Data Mining Service im Detail

Wir unterstützen gerne Ihr Data Mining Projekt mit folgenden Dienstleistungen:

  • Data Mining Beratung: 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.
  • Data Mining 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, für das Data Mining Deployment ein erfolgssicheres Konzept zu erstellen und umzusetzen.
  • Visualisierung & Aufbereitung: Data Mining produziert große Mengen an Ergebnissen. Wir übernehmen deren übersichtliche, anschauliche und zielgruppengerechte Darstellung.

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 beim Data Mining 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 Data Mining Werkzeuge in verschiedene Kategorien einteilen:

  • Statistik-Software unterstützt die üblichen statistischen Verfahren wie die Regressions- und Korrelationsanalyse sowie multivariate Analysen, z.B. Data Mining mit R oder SPSS Auswertung.
  • Künstliche Intelligenz erlaubt die Muster- und Regelerkennung, insbesondere Software für maschinelles Lernen wie Data Mining mit RapidMiner.
  • Cluster-Analyse-Werkzeuge finden Cluster in den Daten.
  • Werkzeuge zur Sprachverarbeitung analysieren natürlichsprachliche 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 und Werkzeuge passend zu Ihrer Fragestellung ausgesucht werden. Wir unterstützen Sie bei der Auswahl des bestmöglichen Verfahrens oder wenden es in Ihrem Auftrag an.

Was ist Data Mining?

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

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

Die Phasen

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

1. Datenauswahl und -bereinigung

In diesem Schritt selektiert man die zu analysierenden Daten und bereinigt unvollständige oder 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 oder 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

Bei der Exploration entdeckt man Muster, Zusammenhänge und 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 oder 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.

Einsatzgebiete von Data Mining

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 oder durch Webseiten-Tracking gezielt ansammeln.

Analyse von Kundendaten

Zu den regelmäßig anfallenden Informationen gehören die Stamm- und 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 und Rabatte lancieren, die nur für einzelne Marktsegmente gelten sollen.

Prozessoptimierung

Weitere interessante Daten sind solche, die bei der Produktion und Qualitätssicherung von Produkten entstehen: 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 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 und was nicht, auf welche Stichworte sie klicken und welche Unterseiten sie am aufmerksamsten lesen. Damit erhalten Unternehmen eine direkte, 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 oder Herztöne aus der EKG-Aufzeichnung.

Tatsächlich bestehen unendlich viele Anwendungsmöglichkeiten von Data Mining, das jede Art von Daten strukturieren und Erkenntnisse hervorbringen kann.