Datamining

Bergbau: Techniken, Vorteile und Beispiele aufgedeckt

Wichtige Erkenntnisse

Data Mining verwandelt große Datenmengen in umsetzbare Geschäftseinblicke.
Zu den Kernmethoden des Data Mining gehören Klassifikation, Clustering und prädiktive Analyse.
Branchen nutzen Data Mining für Marketing, Betrugserkennung und Verbesserung des Kundenservice.
Data Mining kann wertvolle verborgene Trends aufdecken, bringt jedoch Herausforderungen wie Komplexität und Datenschutzprobleme mit sich.

Einführung in Data Mining

Data Mining verwendet fortschrittliche Algorithmen und Rechentechniken, um große Mengen roher Daten zu durchsuchen, Muster aufzudecken und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Organisationen nutzen Data Mining, um ihre Kunden besser zu verstehen, Marketingstrategien zu verbessern, den Umsatz zu steigern und Kosten effektiv zu senken. Durch die Nutzung solider Datenerfassung, -lagerung und -verarbeitung verwandelt Data Mining unterschiedliche Datenpunkte in umsetzbare Informationen und spielt eine entscheidende Rolle in modernen Entscheidungsprozessen in verschiedenen Sektoren.

Investopedia / Julie Bang

Die Mechanik des Data Mining erklärt

Data Mining umfasst das Erkunden und Analysieren großer Informationsblöcke, um sinnvolle Muster und Trends zu gewinnen. Es wird im Kreditrisikomanagement, bei der Betrugserkennung, Spam-Filterung und als Marktforschungsinstrument eingesetzt, um Gruppengefühle und Meinungen aufzudecken.

Der Data-Mining-Prozess gliedert sich in vier Schritte:

Daten werden gesammelt und in Datenlager vor Ort oder in einem Cloud-Dienst geladen.

Business-Analysten, Managementteams und IT-Fachleute greifen auf die Daten zu und legen fest, wie sie organisiert werden sollen.

Spezielle Anwendungssoftware sortiert und organisiert die Daten.

Der Endbenutzer präsentiert die Daten in einem leicht teilbaren Format, z. B. als Grafik oder Tabelle.

Data Warehousing und Erkundung von Mining-Tools

Data-Mining-Programme analysieren Beziehungen und Muster in Daten basierend auf Benutzeranfragen. Sie organisieren Informationen in Klassen.

Ein Restaurant möchte beispielsweise Data Mining nutzen, um zu bestimmen, welche Angebote es an welchen Tagen anbieten sollte. Die Daten können in Klassen organisiert werden, basierend darauf, wann Kunden kommen und was sie bestellen. Data Miner identifizieren auch Cluster, Assoziationen und Muster, um Trends im Verbraucherverhalten zu verstehen.

Die Datenlagerung ist ein wichtiger Aspekt des Data Mining. Die Datenlagerung zentralisiert die Daten einer Organisation in einer Datenbank und ermöglicht so spezifische Benutzeranalysen und -nutzung.

Kurzer Fakt

Cloud-Data-Warehouse-Lösungen nutzen den Speicherplatz und die Leistung eines Cloud-Anbieters, um Daten zu speichern. Dies ermöglicht es kleineren Unternehmen, digitale Lösungen für Speicherung, Sicherheit und Analytik zu nutzen.

Wesentliche Techniken im Data Mining

Data Mining verwendet Algorithmen und verschiedene andere Techniken, um große Datensammlungen in nützliche Ausgaben umzuwandeln. Die beliebtesten Arten von Data-Mining-Techniken umfassen Assoziationsregeln, Klassifikation, Clustering, Entscheidungsbäume, K-Nächste-Nachbarn, neuronale Netze und prädiktive Analyse.

Assoziationsregeln, auch als Warenkorbanalyse bezeichnet, suchen nach Beziehungen zwischen Variablen. Diese Beziehung an sich schafft zusätzlichen Wert im Datensatz, da sie versucht, Datenstücke zu verknüpfen. Beispielsweise würden Assoziationsregeln die Verkaufshistorie eines Unternehmens durchsuchen, um zu sehen, welche Produkte am häufigsten zusammen gekauft werden; mit diesen Informationen können Geschäfte planen, bewerben und Prognosen erstellen.

Klassifikation verwendet vordefinierte Klassen, um Objekten zuzuordnen. Diese Klassen beschreiben die Eigenschaften von Artikeln oder repräsentieren, was die Datenpunkte gemeinsam haben. Diese Data-Mining-Technik ermöglicht es, die zugrunde liegenden Daten übersichtlicher zu kategorisieren und über ähnliche Merkmale oder Produktlinien hinweg zusammenzufassen.

Clustering ähnelt der Klassifikation. Clustering identifiziert jedoch Ähnlichkeiten zwischen Objekten und gruppiert dann diese Elemente basierend auf dem, was sie von anderen Elementen unterscheidet. Während die Klassifikation zu Gruppen wie „Shampoo“, „Conditioner“, „Seife“ und „Zahnpasta“ führen kann, kann Clustering Gruppen wie „Haarpflege“ und „Zahngesundheit“ identifizieren.

Entscheidungsbäume werden verwendet, um ein Ergebnis basierend auf einer festgelegten Liste von Kriterien oder Entscheidungen zu klassifizieren oder vorherzusagen. Ein Entscheidungsbaum wird verwendet, um eine Reihe von kaskadierenden Fragen einzugeben, die den Datensatz basierend auf den gegebenen Antworten sortieren. Manchmal als baumartige Visualisierung dargestellt, ermöglicht ein Entscheidungsbaum eine spezifische Richtung und Benutzereingabe beim tieferen Eintauchen in die Daten.

K-Nächste-Nachbarn (KNN) ist ein Algorithmus, der Daten basierend auf ihrer Nähe zu anderen Daten klassifiziert. Die Grundlage für KNN liegt in der Annahme, dass Datenpunkte, die nahe beieinander liegen, einander ähnlicher sind als andere Datenstücke. Diese nichtparametrische, überwachte Technik wird verwendet, um die Merkmale einer Gruppe basierend auf einzelnen Datenpunkten vorherzusagen.

Neuronale Netze verarbeiten Daten durch die Verwendung von Knoten. Diese Knoten bestehen aus Eingaben, Gewichten und einer Ausgabe. Daten werden durch überwachtes Lernen abgebildet, ähnlich wie das menschliche Gehirn vernetzt ist. Dieses Modell kann programmiert werden, um Schwellenwerte zu setzen, um die Genauigkeit eines Modells zu bestimmen.

Prädiktive Analyse zielt darauf ab, historische Informationen zu nutzen, um grafische oder mathematische Modelle zu erstellen, die zukünftige Ergebnisse vorhersagen. Diese Technik überschneidet sich mit der Regressionsanalyse und zielt darauf ab, eine unbekannte Größe in der Zukunft basierend auf aktuellen Daten zu unterstützen.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Data-Mining-Prozess

Um am effektivsten zu sein, befolgen Datenanalysten in der Regel einen bestimmten Ablauf von Aufgaben im Data-Mining-Prozess. Ohne diese Struktur könnte ein Analyst mitten in seiner Analyse auf ein Problem stoßen, das leicht hätte vermieden werden können, wenn er früher dafür vorgesorgt hätte. Der Data-Mining-Prozess wird normalerweise in die folgenden Schritte unterteilt.

Schritt 1: Das Geschäft verstehen

Bevor Daten berührt, extrahiert, bereinigt oder analysiert werden, ist es wichtig, die zugrunde liegende Einheit und das anstehende Projekt zu verstehen. Welche Ziele versucht das Unternehmen durch Data Mining zu erreichen? Wie ist seine aktuelle Geschäftssituation? Was sind die Ergebnisse einer SWOT-Analyse? Bevor Daten betrachtet werden, beginnt der Mining-Prozess damit, zu verstehen, was am Ende des Prozesses den Erfolg definieren wird.

Schritt 2: Die Daten verstehen

Nach der Definition des Geschäftsproblems sollten Datenquellen, Sicherheit, Speicherung, Erfassungsmethoden und mögliche Analyseergebnisse berücksichtigt werden. Dieser Schritt umfasst auch die Bestimmung der Grenzen der Daten, Speicherung, Sicherheit und Erfassung sowie die Bewertung, wie diese Einschränkungen den Data-Mining-Prozess beeinflussen werden.

Schritt 3: Datenaufbereitung

Daten werden gesammelt, hochgeladen, extrahiert oder berechnet. Sie werden dann bereinigt, standardisiert, auf Ausreißer überprüft, auf Fehler bewertet und auf Plausibilität geprüft. Während dieser Phase des Data Mining können die Daten auch auf ihre Größe überprüft werden, da eine übermäßig große Informationssammlung Berechnungen und Analysen unnötig verlangsamen kann.

Schritt 4: Modellkonstruktion

Mit einem bereinigten Datensatz ist es an der Zeit, die Zahlen zu knacken. Datenwissenschaftler verwenden die oben genannten Arten des Data Mining, um nach Beziehungen, Trends, Assoziationen oder sequenziellen Mustern zu suchen. Daten können in prädiktiven Modellen verwendet werden, um zu sehen, wie vergangene Informationen zu zukünftigen Ergebnissen führen könnten.

Schritt 5: Ergebnisse auswerten

Der Data-Mining-Prozess endet mit der Auswertung der Ergebnisse der Datenmodelle. Die Ergebnisse der Analyse können aggregiert, interpretiert und Entscheidungsträgern präsentiert werden, die bis zu diesem Zeitpunkt weitgehend vom Data-Mining-Prozess ausgeschlossen waren. In diesem Schritt können Organisationen Entscheidungen auf der Grundlage der Ergebnisse treffen.

Schritt 6: Änderungen umsetzen und überwachen

Der Data-Mining-Prozess endet damit, dass das Management Maßnahmen als Reaktion auf die Ergebnisse der Analyse ergreift. Das Unternehmen kann entscheiden, dass die Informationen nicht aussagekräftig genug oder die Ergebnisse nicht relevant waren, oder das Unternehmen kann strategisch basierend auf den Ergebnissen umschwenken. In beiden Fällen überprüft das Management die letztendlichen Auswirkungen auf das Geschäft und erstellt zukünftige Data-Mining-Schleifen, indem es neue Geschäftsprobleme oder -chancen identifiziert.

Wichtig

Verschiedene Data-Mining-Verarbeitungsmodelle haben unterschiedliche Schritte, obwohl der allgemeine Prozess normalerweise recht ähnlich ist. Beispielsweise hat das Knowledge Discovery Databases-Modell neun Schritte, das CRISP-DM-Modell sechs Schritte und das SEMMA-Prozessmodell fünf Schritte.1

Anwendungen des Data Mining in verschiedenen Branchen

Im heutigen Informationszeitalter kann fast jede Abteilung, Branche, jeder Sektor oder jedes Unternehmen Data Mining nutzen.

Data Mining im Vertrieb

Data Mining fördert einen intelligenteren, effizienteren Einsatz von Kapital zur Steigerung des Umsatzwachstums. Denken Sie an die Kasse in Ihrem Lieblingscafé. Bei jedem Verkauf sammelt dieses Café die Uhrzeit des Kaufs und welche Produkte verkauft wurden. Mit diesen Informationen kann das Geschäft seine Produktlinie strategisch gestalten.

Data Mining im Marketing

Sobald das Café seine ideale Produktlinie kennt, ist es an der Zeit, die Änderungen umzusetzen. Um seine Marketingbemühungen jedoch effektiver zu gestalten, kann das Geschäft Data Mining nutzen, um zu verstehen, wo seine Kunden Anzeigen sehen, welche demografischen Zielgruppen es ansprechen soll, wo es digitale Anzeigen platzieren soll und welche Marketingstrategien bei den Kunden am besten ankommen. Dies beinhaltet die Anpassung von Marketingkampagnen, Werbeaktionen und Cross-Selling-Angeboten basierend auf den Erkenntnissen aus dem Data Mining.

Data Mining in der Fertigung

Für Unternehmen, die ihre eigenen Produkte herstellen, spielt Data Mining eine wesentliche Rolle bei der Analyse, wie viel jedes Rohmaterial kostet, welche Materialien am effizientesten verwendet werden, wie die Zeit entlang des Fertigungsprozesses verbracht wird und welche Engpässe den Prozess negativ beeinflussen. Data Mining hilft, einen unterbrechungsfreien Warenfluss sicherzustellen.

Betrugserkennung durch Data Mining

Der Kern des Data Mining besteht darin, Muster, Trends und Korrelationen zu finden, die Datenpunkte miteinander verbinden. Daher kann ein Unternehmen Data Mining verwenden, um Ausreißer oder Korrelationen zu identifizieren, die nicht existieren sollten. Beispielsweise kann ein Unternehmen seinen Cashflow analysieren und eine wiederkehrende Transaktion auf ein unbekanntes Konto feststellen. Wenn dies unerwartet ist, möchte das Unternehmen möglicherweise untersuchen, ob Gelder falsch verwaltet werden.

Data Mining in der Personalabteilung

Personalabteilungen haben oft eine breite Palette von Daten zur Verarbeitung, darunter Daten zu Bindung, Beförderungen, Gehaltsspannen, Unternehmensleistungen, Nutzung dieser Leistungen und Mitarbeiterzufriedenheitsumfragen. Data Mining kann diese Daten korrelieren, um ein besseres Verständnis dafür zu erhalten, warum Mitarbeiter gehen und was neue Mitarbeiter anzieht.

Data Mining im Kundenservice

Kundenzufriedenheit kann durch viele Ereignisse oder Interaktionen verursacht (oder zerstört) werden. Für ein Versandunternehmen könnte ein Kunde mit Lieferzeiten, Qualität oder Kommunikation unzufrieden sein. Derselbe Kunde könnte frustriert sein über lange Wartezeiten am Telefon oder langsame E-Mail-Antworten. Data Mining sammelt operative Informationen über Kundeninteraktionen und fasst die Ergebnisse zusammen, um Schwachstellen zu identifizieren und hervorzuheben, was das Unternehmen richtig macht.

Bewertung der Vor- und Nachteile von Data Mining

Es steigert Rentabilität und Effizienz

Es kann auf jede Art von Daten und Geschäftsproblem angewendet werden

Es kann verborgene Informationen und Trends aufdecken

Es ist komplex

Ergebnisse und Nutzen sind nicht garantiert

Es kann teuer sein

Vorteile des Data Mining erklärt

Rentabilität und Effizienz: Data Mining stellt sicher, dass ein Unternehmen zuverlässige Daten sammelt und analysiert. Es ist oft ein strengerer, strukturierter Prozess, der ein Problem formal identifiziert, Daten zu diesem Problem sammelt und versucht, eine Lösung zu formulieren. Daher hilft Data Mining einem Unternehmen, profitabler, effizienter oder operativ stärker zu werden.

Breite Anwendungsmöglichkeiten: Data Mining kann in verschiedenen Anwendungen sehr unterschiedlich aussehen, aber der gesamte Prozess kann mit nahezu jeder neuen oder bestehenden Anwendung verwendet werden. Im Wesentlichen kann jede Art von Daten gesammelt und analysiert werden, und fast jedes Geschäftsproblem, das auf quantifizierbaren Erkenntnissen basiert, kann mit Data Mining angegangen werden.

Verborgene Informationen und Trends: Das Endziel des Data Mining ist es, rohe Informationsbits zu nehmen und festzustellen, ob es Kohäsion oder Korrelation zwischen den Daten gibt. Dieser Vorteil des Data Mining ermöglicht es einem Unternehmen, mit den vorhandenen Informationen einen Wert zu schaffen, der sonst nicht offensichtlich wäre. Obwohl Datenmodelle komplex sein können, können sie auch faszinierende Ergebnisse liefern, verborgene Trends aufdecken und einzigartige Strategien vorschlagen.

Nachteile des Data Mining erklärt

Komplexität: Die Komplexität des Data Mining ist einer seiner größten Nachteile. Datenanalyse erfordert oft technische Fähigkeiten und bestimmte Softwaretools. Kleinere Unternehmen könnten dies als eine zu schwer zu überwindende Eintrittsbarriere empfinden.

Keine Garantien: Data Mining bedeutet nicht immer garantierte Ergebnisse. Ein Unternehmen kann eine statistische Analyse durchführen, Schlussfolgerungen auf der Grundlage solider Daten ziehen, Änderungen umsetzen und keine Vorteile erzielen. Dies kann auf ungenaue Ergebnisse, Marktveränderungen, Modellfehler oder ungeeignete Datenpopulationen zurückzuführen sein. Data Mining kann nur Entscheidungen leiten, aber keine Ergebnisse sicherstellen.

Hohe Kosten: Es gibt auch eine Kostenkomponente beim Data Mining. Datentools können teure Abonnements erfordern, und einige Daten können teuer zu beschaffen sein. Sicherheits- und Datenschutzbedenken können gemildert werden, aber zusätzliche IT-Infrastruktur kann ebenfalls kostspielig sein. Data Mining kann auch am effektivsten sein, wenn riesige Datensätze verwendet werden; diese Datensätze müssen jedoch gespeichert werden und erfordern eine hohe Rechenleistung zur Analyse.

Fast Fact

Sogar große Unternehmen oder Regierungsbehörden haben Herausforderungen mit Data Mining. Betrachten Sie das Whitepaper der FDA über Data Mining, das die Herausforderungen von schlechten Informationen, doppelten Daten, Unterberichterstattung oder Überberichterstattung umreißt.2

Der Einfluss von Data Mining auf soziale Medien

Eine der lukrativsten Anwendungen des Data Mining wurde von Social-Media-Unternehmen durchgeführt. Plattformen wie Facebook, TikTok, Instagram und X (ehemals Twitter) sammeln Unmengen von Daten über ihre Nutzer basierend auf deren Online-Aktivitäten.

Diese Daten können verwendet werden, um Rückschlüsse auf deren Vorlieben zu ziehen. Werbetreibende können ihre Nachrichten an die Personen richten, die am wahrscheinlichsten positiv reagieren.

Data Mining in sozialen Medien ist zu einem großen Streitpunkt geworden, wobei mehrere investigative Berichte und Enthüllungen zeigen, wie aufdringlich das Mining von Benutzerdaten sein kann. Das Hauptproblem ist, dass Nutzer oft Bedingungen zustimmen, ohne zu wissen, wie ihre Daten gesammelt oder verkauft werden.

Beispiele für Data Mining aus der Praxis

Data Mining kann für gute Zwecke oder illegal eingesetzt werden. Hier ist ein Beispiel für beides.

Data Mining bei eBay und E-Commerce

eBay sammelt täglich unzählige Informationen von Verkäufern und Käufern. Das Unternehmen nutzt Data Mining, um Beziehungen zwischen Produkten zu ermitteln, gewünschte Preisbereiche zu bewerten, frühere Kaufmuster zu analysieren und Produktkategorien zu bilden.3

eBay beschreibt den Empfehlungsprozess wie folgt:

Rohe Artikelmetadaten und historische Benutzerdaten werden aggregiert.

Skripte werden auf einem trainierten Modell ausgeführt, um den Artikel und den Benutzer zu generieren und vorherzusagen.

Eine KNN-Suche wird durchgeführt.

Die Ergebnisse werden in eine Datenbank geschrieben.

Die Echtzeit-Empfehlung nimmt die Benutzer-ID, ruft die Datenbankergebnisse ab und zeigt sie dem Benutzer an.3

Der Facebook-Cambridge Analytica Skandal

Ein warnendes Beispiel für Data Mining ist der Facebook-Cambridge Analytica Datenskandal. In den 2010er Jahren sammelte die britische Beratungsfirma Cambridge Analytica Ltd. persönliche Daten von Millionen von Facebook-Nutzern. Diese Informationen wurden später für den Einsatz in den Präsidentschaftswahlkämpfen 2016 von Ted Cruz und Donald Trump analysiert. Es wird vermutet, dass Cambridge Analytica in andere bemerkenswerte Ereignisse wie das Brexit-Referendum eingegriffen hat.4

Im Lichte dieses unangemessenen Data Mining und Missbrauchs von Nutzerdaten stimmte Facebook zu, 100 Millionen Dollar zu zahlen, weil es Anleger über die Nutzung von Verbraucherdaten in die Irre geführt hatte. Die Securities and Exchange Commission behauptete, Facebook habe den Missbrauch 2015 entdeckt, aber seine Offenlegungen mehr als zwei Jahre lang nicht korrigiert.5

Welche Arten von Data Mining gibt es?

Es gibt zwei Hauptarten von Data Mining: prädiktives Data Mining und deskriptives Data Mining. Prädiktives Data Mining extrahiert Daten, die bei der Bestimmung eines Ergebnisses hilfreich sein können. Deskriptives Data Mining informiert Benutzer über ein bestimmtes Ergebnis.

Wie wird Data Mining durchgeführt?

Data Mining stützt sich auf Big Data und fortschrittliche Rechenprozesse, einschließlich maschinellem Lernen und anderen Formen der künstlichen Intelligenz (KI). Das Ziel ist es, Muster zu finden, die zu Rückschlüssen oder Vorhersagen aus großen und unstrukturierten Datensätzen führen können.

Was ist ein anderer Begriff für Data Mining?

Data Mining wird auch mit dem weniger gebräuchlichen Begriff "Knowledge Discovery in Data" oder KDD bezeichnet.

Wo wird Data Mining eingesetzt?

Data-Mining-Anwendungen wurden entwickelt, um sich so ziemlich jeder Aufgabe zu widmen, die auf Big Data angewiesen ist. Unternehmen im Finanzsektor suchen nach Mustern in den Märkten. Regierungen versuchen, potenzielle Sicherheitsbedrohungen zu identifizieren. Unternehmen, insbesondere Online- und Social-Media-Unternehmen, nutzen Data Mining, um profitable Werbe- und Marketingkampagnen zu erstellen, die auf bestimmte Nutzergruppen abzielen.