Data Mining beschreibt verschiedene Verfahren zur automatisierten Erkennung von statistischen Zusammenhängen, Mustern, Ähnlichkeiten oder Trends in sehr großen Datenbeständen. Für alle, die sich mit Verkaufstechniken und Methoden zur Umsatzsteigerung befassen, ist Data Mining ein sehr wertvolles Werkzeug. In diesem Artikel zeigen wir, wie Data Mining in der Warenkorbanalyse dabei helfen kann, Gewinne zu steigern und die Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.
Die Speicherung von großen Mengen medizinischer Daten (Big Data im Gesundheitswesen) ermöglicht eine spürbare Verbesserung der Patientenversorgung. Mit der Anwendung von Data Mining Methoden können daraus bislang unbekannte und nützliche Informationen gewonnen werden. Das größte Potenzial liegt dabei bei der zeitnahen Verfügbarkeit spezifischer Entscheidungshilfen. Wir zeigen ihnen konkrete Umsetzungen.
Data Mining hat das Ziel, Informationen aus großen Datenbeständen (Big Data) zu extrahieren und nutzbar zu machen. Für eine zielführende und effiziente Arbeitsweise sind sechs Schritte notwendig. Wir erläutern Ihnen anhand des allgemein gültigen Standards CRISP-DM die 6 Phasen von Data Mining.
Data Mining, predictive analysis oder Decision Tree: Diese Schlagwörter sind in aller Munde, wenn es um die Auswertung großer Datenbestände (Big Data) geht. Erfahren Sie, was sich dahinter verbirgt und wie Sie diese Methoden zielgerichtet einsetzen können.
