Data Mining ist die Königsdisziplin eines Statistikers. Dabei gilt es große Datenmengen so zu analysieren, dass daraus sowohl Erkenntnisse über die Vergangenheit als auch Vorhersagen für die Zukunft gemacht werden können. Und zwar nicht nur bei erwarteten Zusammenhängen, sondern auch unerwarteten.

Falsch ausgewertete Datenmengen können mehr Schäden anrichten als Nutzen stiften. Das sollte jedem bewusst sein.
Deshalb ist es oft ratsam eine professionelle Data Mining Beratung in Anspruch zu nehmen. – als Zweitmeinung, zusätzliche Kontrolle oder Unterstützung bei der Planung.

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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    • Avatar Sascha Theis ★★★★★ vor einem Monat
      Im Rahmen einer Erhebung von medizinischen Daten haben wir eine statistische Auswertung benötigt. Vom Erstkontakt bis zum … More Abschlussgespräch wurden wir professionell, freundlich und tatkräftig unterstützt. Dabei wurden alle Absprachen eingehalten und effizient umgesetzt, sich immer die Zeit genommen, Rückfragen ausführlich im persönlichen Gespräch zu beantworten. Auch Änderungswünsche wurden schnell und genau umgesetzt. Wir haben uns rundherum perfekt betreut gefühlt und das zu absolut fairen Konditionen.
    • Avatar Simon Nagel ★★★★★ vor 2 Monaten
      Professionelle und schnelle Kommunikation / umfassendes und differenziertes Leistungsangebot, sowie individuelle Anpassung … More von Wünschen. Hilfreiches Feedback inklusive! Bin insgesamt sehr zufrieden mit der Umsetzung meiner Anfrage und dem Service und kann Dr. Grünwald und sein Team mit bestem Gewissen weiterempfehlen.
    • Avatar Lucas Scheliga ★★★★★ vor einer Woche
      Immer sehr gute, kompetente und fristgerechte Zusammenarbeit! Gerne in der Zukunft wiederholen. Gruß

  • Leistungen bei unserer Data Mining Beratung

    • Beratung bei der Planung: Was soll mit dem Data Mining Projekt verfolgt werden? Ist das Ziel erreichbar? In welcher Zeit und mit welchem Aufwand? Welche Voraussetzungen müssen dafür gegeben sein?
    • Beratung zur Datenerhebung: Wo kann man wie welche Daten erheben? Welche Data Mining Methoden stehen zur Verfügung? Wie müssen Fragen formuliert sein? Welche Kennzahlen eignen sich, um eine bestimmte Frage zu beantworten?
    • Beratung bei Datenschutzfragen: Welche Daten dürfen für welchen Zweck ausgewertet werden? Wie anonymisiert man Daten zuverlässig? Wir Programmieren Ihren gerne Ihre Anonymisierungs-Routine.
    • Unterstützung bei der Daten-Aufbereitung: Wir helfen Ihnen, Ihre Daten zusammenzuführen und deren Qualität zu verbessern, also bei Bereitstellen, Integration, Migration und Bereinigung.
    • Unterstützung bei der Auswertung: Novustats Experten kennen sich mit allen Methoden und Werkzeugen des Data Mining aus und helfen Ihnen beim Aufsetzen und Programmieren der Auswertungen, prüfen Ihren Code auf Fehler oder führen eine Zweitauswertung durch, um Ihre Ergebnisse zu bestätigen.
    • Interpretation und Darstellung der Ergebnisse: Gerne helfen wir Ihnen auch bei der Deutung Ihrer Ergebnisse und der zielgruppengerechten Aufbereitung Ihrer Erkenntnisse für Geldgeber, Kunden, Geschäftsleitung oder Öffentlichkeit.

    Warum ist häufig im Rahmen von Data Mining Beratung notwendig?

    Die Methoden und die Vorgehensweisen der klassischen Statistik genügen nicht fürs Data Mining. Neue Methoden sind für diesen Zweck entwickelt worden wie das Clustering, die Segmentierung und die Aggregation von Datensätzen. Unter anderem deshalb benötigen die meisten Menschen im Rahmen von Data Mining Beratung von spezialisierten Dienstleistern.
    Während klassische statistische Auswertungen sich oft überschaubar in zwei oder drei Dimensionen bewegen und z.B. Korrelationen zwischen zwei Variablen untersuchen oder Unterschiede zwischen zwei Gruppen von Probanden, handelt es sich bei den Daten und Auswertungen des Data Mining um mehrdimensionale Probleme.
    Oftmals sammelt man die Daten nicht speziell für diese Data Mining Analysen, sondern verwendet diejenigen Daten, die ohnehin bei der täglichen Arbeit anfallen, oft auch aus verschiedenen Quellen. Diese Daten müssen in einer einzigen Datenbank zusammengeführt werden, was einige praktische Aufgaben mit sich bringt wie z.B. die technische Integration und Migration, die konsistente Codierung und die Datenbereinigung. Wie soll beispielsweise mit fehlenden Daten umgegangen werden? Auch inhaltlich ist oft die Datenqualität nicht garantiert, z.B. könnten Kunden Spaßantworten gegeben haben oder Maschinen Messfehler gemacht haben. Die Daten sind also auch auf Plausibilität zu prüfen.
    Werden personenbezogene oder personenbeziehbare Daten ausgewertet, so müssen beim Big Data Mining die Datenschutzgesetze eingehalten werden und Daten so anonymisiert oder aggregiert werden, dass keine Rückschlüsse auf Einzelpersonen möglich sind.

    Was macht das Data Mining so besonders?

    Data Mining ist die Kunst, auch große Datenmengen zu analysieren und daraus neue Erkenntnisse zu gelangen. Man versucht also, nicht nur erwartete Zusammenhänge zu finden und zu belegen, sondern auch unerwartete. Damit geht Data Mining weit über die Anwendung statistischer Methoden hinaus. Oft tastet man sich dabei iterativ an die wesentlichen Erkenntnisse heran.
    Damit ist es das ideale Verfahren, um die Datenschätze zu heben, die Firmen im Verlauf ihrer Geschäftstätigkeit sowieso ansammeln oder gezielt sammeln, z.B. durch Webseiten-Tracking oder Qualitätssicherungsmaßnahmen. Data Mining wird darum in vielen Bereichen eingesetzt, z.B. in Marketing und Customer Relationship Management (CRM), Medizin (z.B. Krankenhäuser) und klinischen Studien, Produktion und Qualitätssicherung, aber auch in der Forschung in wissenschaftlichen Studien. Mit Data Mining lassen sich Kunden segmentieren und ihre Bedürfnisse vorhersehen, systematische Fehler im Produktionsprozess oder Qualitätsmängel in der medizinischen Behandlung entdecken, Epidemien frühzeitig erkennen, ganz neue Zusammenhänge zwischen Daten entdecken und neue Hypothesen entwickeln.