18 Data-Mining-Techniken, mit denen Sie wertvolle Erkenntnisse gewinnen können

2. April 2022

Beim Data Mining werden große Datenmengen untersucht und analysiert, um Muster und Erkenntnisse zu finden. Es gibt verschiedene Data-Mining-Techniken, die Unternehmen häufig nutzen, um Informationen zu sammeln und wichtige Entscheidungen zu treffen. Das Verständnis dieser Techniken kann Ihnen helfen, Datenprobleme effektiver zu lösen und sich an die individuellen Datenanforderungen Ihres Unternehmens anzupassen. In diesem Artikel besprechen wir 18 der gängigsten Data-Mining-Techniken und erläutern ihre Bedeutung für die Lösung von Datenproblemen.

18 Data-Mining-Techniken, die Sie verwenden können

Hier sind 18 Data-Mining-Techniken, die Unternehmen häufig nutzen, um Probleme zu lösen, Muster zu erkennen, Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagen zu treffen:

1. Klassifizierungsanalyse

Bei der Klassifizierungsanalyse handelt es sich um eine Technik, bei der relevante Informationen sowohl über Daten als auch über Metadaten analysiert und extrahiert werden. Bei der Analyse werden auch Algorithmen eingesetzt, um zu entscheiden, wie neue Daten klassifiziert oder kategorisiert werden. Die Datenklassifizierung ist ein wichtiger Teil der Identifizierung von Informationen, die eine Organisation möglicherweise schützen oder aus einem Dokument entfernen möchte. E-Mail-Anbieter verwenden auch Klassifizierungsanalysen, um E-Mails als legitim oder Spam zu klassifizieren.

2. Ausreißererkennung

Die Ausreißererkennung hilft dabei, etwaige Anomalien oder Abweichungen im Datensatz zu erkennen. Anomalien sind alle Datenelemente, die erheblich vom Gesamtdurchschnitt abweichen. Durch die Erkennung dieser Datenanomalien können Unternehmen leichter feststellen, warum sie auftreten, und sich auf mögliche Ereignisse vorbereiten oder daraus Kapital schlagen. Beispielsweise könnte ein großes Online-Bekleidungsunternehmen die Ausreißererkennung nutzen, um zu verstehen, warum es zu bestimmten Tageszeiten zu einem plötzlichen Anstieg der Verkäufe kommt, und diese Informationen nutzen, um diese Verkäufe zu maximieren.

3. Studieren Sie die Regeln des Vereins

Bei dieser Technik wird der Grad der Beziehung zwischen einem Datentyp und einem anderen in einem großen Datensatz bestimmt. Dies kann Unternehmen dabei helfen, versteckte Muster in Daten zu finden, die dabei helfen können, Variablen zu identifizieren, einschließlich aller Variablen, die häufiger vorkommen als andere. Gebundene Regeln sind besonders nützlich für Unternehmen, die das Kundenverhalten untersuchen und vorhersagen möchten.

4. Regressionsanalyse

Bei der Regressionsanalyse werden Beziehungen zwischen Variablen in einem Datensatz identifiziert und analysiert. Dies ist besonders nützlich, um festzustellen, ob eine Variable von einer anderen abhängig ist. Unternehmen nutzen üblicherweise die Regressionsanalyse, um Daten zu modellieren und vorherzusagen. Beispielsweise könnte ein Unternehmen, das Software verkauft, diese Methode verwenden, um vorherzusagen, wie stark der Umsatz steigen wird, wenn das Vertriebsteam über einen monatlichen oder jährlichen Zeitraum hinweg weiterhin eine bestimmte Menge an Software verkauft.

5. Clusteranalyse

Bei der Clusteranalyse geht es darum, Gruppen verschiedener Datenpunkte zu finden und die Daten anhand ihrer Eigenschaften in Teilmengen zu unterteilen. Bei dieser Methode werden häufig Grafiken verwendet, um die Verteilung von Daten in Bezug auf verschiedene Parameter darzustellen. Auf diese Weise kann das Unternehmen mögliche Verbrauchertrends erkennen. Beispielsweise kann ein Einzelhändler mithilfe einer Clusteranalyse ermitteln, welche Art von Kunden typischerweise ein bestimmtes Produkt kaufen.

6. Vorhersageanalyse

Predictive Analytics nutzt häufig Muster aus vergangenen oder aktuellen Daten, um die Zukunft vorherzusagen. Bei der prädiktiven Analyse werden Informationen aus vorhandenen Daten analysiert, um eine genaue Vorhersage darüber zu treffen, was in der Zukunft passieren könnte. Beispielsweise kann ein Kreditgeber eine prädiktive Analyse verwenden, um anhand der Kreditwürdigkeitsdaten des Kreditnehmers zu bestimmen, ob ein Kreditnehmer ein potenzielles Kreditrisiko darstellt.

7. Datenbereinigung

Bei der Datenbereinigung geht es um das Organisieren, Sortieren und Formatieren von Daten. Dazu gehört auch das Entfernen doppelter Daten und die Überprüfung der Daten auf mögliche Fehler, die sich auf zukünftige Analysen auswirken könnten. Sobald der Datenbereinigungsprozess abgeschlossen ist, können Unternehmen nach den nützlichsten Informationen suchen und diese für weitere Analysen verwenden. Diese Methode ist besonders wichtig, da sie dazu beiträgt, eine hohe Datenqualität sicherzustellen und zu verhindern, dass Unternehmen zusätzliche Zeit und Ressourcen durch die Arbeit mit falschen oder unvollständigen Datensätzen verschwenden.

8. Musterverfolgung

Bei dieser Technik geht es darum, verschiedene Muster in Daten zu erkennen und zu überwachen und diese Muster zu nutzen, um logische Schlussfolgerungen zu ziehen. Mit der Musterverfolgung können Unternehmen feststellen, ob eine signifikante Anomalie in den Daten oder Schwankungen bei bestimmten Variablen im Laufe der Zeit vorliegen. Ein Unternehmen, das Outdoor-Produkte vertreibt, könnte beispielsweise mithilfe von Musterverfolgung beobachten, dass seine Kunden in den wärmeren Monaten tendenziell mehr Outdoor-Ausrüstung kaufen, und diese Informationen nutzen, um die Preise für ihre Produkte entsprechend festzulegen.

9. Konsistente Musterverfolgung

Ähnlich wie bei der Musterverfolgung werden bei dieser Methode Muster verfolgt, die in einer bestimmten Reihenfolge auftreten. Die sequentielle Musterverfolgung ist besonders nützlich, wenn es um die Analyse von Transaktionsdaten oder Daten geht, die ein Transaktionsereignis, beispielsweise eine Bestellung, beschreiben. Unternehmen verwenden diese Methode häufig, um zu bestimmen, wie viele zusätzliche Produkte sie ihren Kunden empfehlen oder welche Rabatte sie ihnen anbieten können.

10. Allgemeine statistische Modellierung

Bei der allgemeinen statistischen Modellierung werden komplexe Statistiken verwendet, um eine große Datenmenge zu ermitteln. Beim Data Mining geht es oft darum, nützliche Informationen aus vielen verschiedenen Datenpunkten zu extrahieren, und die Verwendung von Statistiken kann es Unternehmen erleichtern, eindeutige Beziehungen zu finden und Daten auf neue Weise zusammenzufassen. Während einige statistische Modelle statisch sind, sich also nicht ändern, können sich andere im Laufe der Zeit langsam verbessern.

11. Datenvisualisierung

Bei der Datenvisualisierung geht es darum, Daten auf verschiedene visuelle Arten darzustellen. Dies kann durch Diagramme, Grafiken, Diagramme oder Karten erfolgen. Organisationen verwenden häufig unterschiedliche Farben, um unterschiedliche Trends und Muster darzustellen. Bei dieser Technik wird häufig auch ein Dashboard verwendet, um Data-Mining-Ideen zu veranschaulichen. Während sich die statistische Modellierungstechnik auf Zahlen konzentriert, konzentrieren sich Datenvisualisierungstechniken mehr auf Symbole, Farben und Diagramme oder andere Grafiken.

12. Datenspeicherung

Beim Data Warehousing werden Daten gesammelt und gespeichert, bevor sie für die weitere Datenanalyse verwendet werden. Diese Methode kann Unternehmen dabei helfen, Daten zu extrahieren, zu filtern und zu bereinigen, sodass sie einfacher zu verarbeiten und zu analysieren sind. Das Lager konsolidiert große Datensätze an einem zentralen Ort, wodurch die Entscheidungsfindung effizienter wird und Unternehmen Zeit und Geld sparen. Es ermöglicht Unternehmen außerdem, verschiedene Kundengruppen für Marketingzwecke zu segmentieren.

13. Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist der Prozess, mit dem Computer menschliches Verhalten nachahmen und Aufgaben ausführen. Beim Data Mining kann künstliche Intelligenz vorgekennzeichnete oder unbeschriftete Daten verwenden, um Ergebnisse zu klassifizieren und vorherzusagen. Computer können überwacht, halbüberwacht oder unbeaufsichtigt sein. Beim überwachten Lernen verarbeitet der Computer vorab gekennzeichnete Daten, während beim unüberwachten Lernen unbeschriftete Daten verarbeitet werden. Halbüberwachtes Lernen ist eine Kombination beider Datenformen. Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz, um verschiedenste Datenmuster zu identifizieren, vom Kaufverhalten der Kunden bis hin zur Nutzung ihrer Produkte.

14. Neuronales Netzwerk

Ein neuronales Netzwerk steht im Zusammenhang mit maschinellem Lernen und versucht, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu kopieren, um große Datenmengen besser auf einmal verarbeiten zu können. Bei dieser Methode müssen die Daten zunächst in die Eingabeebene eingegeben werden. Die verborgene Schicht verarbeitet dann die Daten und prüft, ob sie nützliche Informationen enthalten. Abhängig von der Datengröße kann diese Schicht aus mehreren kleineren Verarbeitungsschichten bestehen. Schließlich zeigt die Ausgabeschicht die verarbeiteten Daten an und kann entsprechende Maßnahmen empfehlen. Auf der Grundlage der Ergebnisse können Unternehmen dann fundiertere Entscheidungen treffen.

15. Entscheidungsbäume

Ein Entscheidungsbaum ist eine Technik, die es einfach macht, Informationen aus Ausgabedaten zu extrahieren und zu sehen, wie Eingabedaten diese beeinflussen. Eine Baumstruktur besteht aus einem Wurzelknoten und Zweigen, die mit Blattknoten verbunden sind. Jeder Knoten stellt eine Datenbezeichnung dar. Datenbeschriftungen helfen bei der Beschreibung einzelner Datenpunkte. Der Wurzelknoten ist der höchste Punkt und alle anderen Knoten fließen von ihm ab.

16. Zufällige Wälder

Random Forest ist eine Methode, die aus vielen verschiedenen Entscheidungsbäumen besteht. Diese Methode nutzt Ensemble-Lernen, um Unternehmen dabei zu helfen, Lösungen für komplexe Datenprobleme zu finden. Ensemble-Lernen kombiniert viele verschiedene Datenklassifikatoren, um intelligente Probleme zu lösen. Während ein Entscheidungsbaum für kleine Datensätze nützlich sein kann, wird für größere und komplexere Datensätze häufig eine zufällige Gesamtstruktur benötigt.

17. Verarbeitung im Langzeitgedächtnis

Bei der Langzeitgedächtnisverarbeitung handelt es sich um eine Technik, bei der Daten über einen längeren Zeitraum analysiert werden. Historische Daten sind besonders nützlich für die Verarbeitung des Langzeitgedächtnisses. Organisationen, die diese Methode anwenden, sind oft in der Lage, Muster und Ideen zu erkennen, die sonst vielleicht nicht so auffällig wären. Je länger ein Unternehmen Daten verarbeiten kann, desto nützlicher können sie in einem sich ändernden Geschäftsklima werden. Beispielsweise könnte ein Unternehmen, das Langzeitgedächtnisverarbeitung nutzt, einen leichten Umsatzrückgang feststellen, indem es Verbraucherdaten über einen Zeitraum von 10 Jahren betrachtet und entsprechende Änderungen vornimmt.

18. Lineare Modellierung

Die lineare Modellierung konzentriert sich auf die Modellierung der Beziehung zwischen zwei verschiedenen Variablen in einem Datensatz mithilfe einer linearen Gleichung. Diese Gleichungen erscheinen als gerade Linien in einem Diagramm. Die meisten linearen Modellierungswerkzeuge eignen sich besonders zum Extrahieren von Informationen aus großen und komplexen Datensätzen. Lineare Modelle sind auch deshalb nützlich, weil sie Unternehmen dabei helfen können, große Informationsmengen besser auf einmal zu analysieren. Beispielsweise kann ein Finanzunternehmen lineare Modelle verwenden, um die Betriebsleistung eines Kunden auf der Grundlage aller vorhandenen Finanzdaten vorherzusagen.