Data-Mining-Techniken: Was ist und wichtig
Veröffentlicht: 2022-08-18Ein Unternehmen sammelt im Rahmen des täglichen Betriebs Informationen über Verkäufe, Kunden, Produktion, Personal, Marketinginitiativen und mehr. Aus diesem Grund können Unternehmen Data-Mining-Techniken einsetzen, um den Wert dieses wichtigen Unternehmensguts zu steigern.
Data-Mining-Wissen kann in umsetzbare Informationen umgewandelt werden, die ein Unternehmen nutzen kann, um das Marketing zu verbessern, Verbrauchertrends vorherzusagen, Betrug zu erkennen, E-Mails zu filtern, Risiken zu managen, den Umsatz zu steigern und die Kundenbeziehungen zu verbessern.
In diesem Blog werden wir herausfinden, was Data-Mining-Techniken sind und warum Data-Mining in der Forschung unerlässlich ist.
Definieren von Data-Mining-Techniken
Organisationen verwenden Data Mining, um Muster in Daten zu finden, die Einblicke in ihre betrieblichen Anforderungen geben könnten. Es ist sowohl für Business Intelligence als auch für Data Science erforderlich. Organisationen können verschiedene Data-Mining-Techniken verwenden, um unstrukturierte Daten in Erkenntnisse umzuwandeln, die verwendet werden können.
Das Auffinden verborgener, ungeplanter und zuvor nicht identifizierter, aber legitimer Korrelationen in den Daten ist das primäre Ziel des Data Mining. Es wird als Methode zur Trennung wertvoller Daten aus einer enormen Sammlung von Rohdaten beschrieben.
Dies beinhaltet die Verwendung eines oder mehrerer Softwareteile, um Datenmuster in signifikanten Datensätzen zu analysieren. Forschung und Wissenschaft sind nur zwei Beispiele für die vielen Bereiche, in denen Data Mining eingesetzt werden kann.
Daten können unter Verwendung verschiedener Techniken für verschiedene datenwissenschaftliche Anwendungen abgebaut werden. Anomalieerkennung, die versucht, Ausreißerwerte in Datensätzen zu finden, und Mustererkennung sind gängige Data-Mining-Anwendungsfälle, die durch verschiedene Techniken ermöglicht werden.
Data-Mining-Experten haben sich bemüht, unser Wissen darüber zu verbessern, wie riesige Mengen an Informationen analysiert und Schlussfolgerungen gezogen werden können. Sie setzen auf Methoden und Technologien aus der Konvergenz von Datenbankverwaltung, Statistik und maschinellem Lernen.
Die Bedeutung von Data-Mining-Techniken in der Forschung
Abhängig von den Data-Mining-Zielen des Unternehmens werden verschiedene Methoden verwendet, um Modelle zu erstellen, die den erwarteten Ergebnissen entsprechen. Die Modelle können verwendet werden, um aktuelle Daten zu erklären, zukünftige Trends vorherzusagen oder dabei zu helfen, Anomalien in den Daten zu identifizieren.
Hier werden wir verschiedene Data-Mining-Techniken besprechen, um die gewünschten Ergebnisse abzuschätzen.
Einstufung
Die Klassifizierung ist eine der kompliziertesten Data-Mining-Techniken, bei der Sie verschiedene Attribute in klare Kategorien einordnen müssen. Diese Methode wird verwendet, um Informationen zu Daten und Metadaten zu erhalten, die wichtig und nützlich sind, und hilft dabei, Daten in andere Gruppen einzuordnen. Sie können es dann verwenden, um weitere Schlussfolgerungen zu ziehen oder etwas anderes zu tun.
Sehen Sie sich beispielsweise Informationen zu den Finanzen und Einkäufen eines Kunden an. Sie können sie möglicherweise als „niedriges“, „mittleres“ oder „hohes“ Kreditrisiko klassifizieren. Sie können diese Kategorien dann verwenden, um mehr über diese Kunden zu erfahren.
Clustering
Clustering ist der Klassifizierung sehr ähnlich, beinhaltet jedoch das Kombinieren von Datenblöcken basierend auf ihren Ähnlichkeiten. Es ist eine Möglichkeit, Gruppen von Daten zu finden, die ähnlich sind. Dieser Prozess hilft Ihnen zu sehen, wie die Daten unterschiedlich und gleich sind.
Beispielsweise können Sie Ihr Publikum in verschiedene Gruppen einteilen, je nachdem, wie viel Geld es ausgibt oder wie oft es in Ihrem Geschäft einkauft.
Tracking-Muster
Das Verfolgen von Mustern ist eine der grundlegendsten Möglichkeiten, Daten zu minen. Es bedeutet, Trends oder Muster in Daten zu finden und im Auge zu behalten, um intelligente Rückschlüsse auf Geschäftsergebnisse zu ziehen. Sobald ein Unternehmen einen Trend in seinen Verkaufsdaten erkennt, hat es einen Grund, Maßnahmen zu ergreifen, um das Beste aus diesen Informationen zu machen.
Angenommen, es hat sich herausgestellt, dass sich ein bestimmtes Produkt bei einer bestimmten Personengruppe besser verkauft als bei anderen. In diesem Fall kann eine Organisation diese Informationen verwenden, um ähnliche Produkte oder Dienstleistungen herzustellen oder sicherzustellen, dass sie mehr Originalprodukte für diese Gruppe hat.
Verband
Das Verknüpfen ähnelt dem Verfolgen von Mustern, ist jedoch spezifischer für Variablen, die voneinander abhängen. Diese Data-Mining-Technik hilft dabei, die Verbindung zwischen zwei oder mehr Dingen zu finden. Es findet einen Weg, der im Datensatz verborgen war.
In diesem Fall suchen Sie nach Ereignissen oder Merkmalen, die stark mit einem anderen Ereignis oder Attribut verknüpft sind. Sie könnten beispielsweise feststellen, dass Ihre Verbraucher beim Kauf eines bestimmten Artikels häufig einen zweiten verwandten Artikel kaufen. Dies ist, was die meisten Online-Shops verwenden, um den Abschnitt „Personen kauften auch“ zu füllen.
Äußere Erkennung
In vielen Fällen können Sie sich kein klares Bild von Ihrem Datensatz machen, wenn Sie nur das große Ganze betrachten. Es wäre hilfreich, wenn Sie auch Anomalien oder Ausreißer in Ihren Daten entdecken würden.
Wenn zum Beispiel fast alle Ihre Käufer Männer sind, aber die Zahl der weiblichen Käufer in einer seltsamen Woche im August stark angestiegen ist, sollten Sie sich den Sprung ansehen und herausfinden, was ihn verursacht hat, damit Sie ihn entweder wiederholen können oder erfahren Sie mehr über Ihr Publikum.
Rückfall
Die Regression wird verwendet, um die Wahrscheinlichkeit einer Variablen bei Vorhandensein anderer Faktoren zu bestimmen. Dadurch werden Variablenbeziehungen identifiziert und analysiert. Es bestimmt die Wahrscheinlichkeit einer Variablen bei Vorhandensein anderer Faktoren.
Beispielsweise können Sie damit einen Preis prognostizieren, der von Angebot, Nachfrage und Wettbewerb abhängt. Regression hilft Ihnen, die Verbindung zwischen zwei (oder mehr) Variablen in einem Datensatz zu finden.
Vorhersage
Die Vorhersage ist eine der stärksten Data-Mining-Techniken, da Sie damit raten können, welche Arten von Daten Sie in Zukunft finden werden. Sie müssen oft historische Muster betrachten und verstehen, um eine ziemlich gute Vorstellung davon zu bekommen, was in der Zukunft passieren wird.
Beispielsweise könnten Sie sich die Kredithistorie einer Person ansehen und was sie in der Vergangenheit gekauft hat, um herauszufinden, ob sie langfristig ein Kreditrisiko darstellt.
Fazit:
Diese Data-Mining-Techniken können alle verwendet werden, um verschiedene Datenwinkel zu untersuchen. Mit diesem Wissen können Sie die besten Techniken auswählen, um Daten in Fakten umzuwandeln, die verwendet werden können, um verschiedene Unternehmensprobleme zu lösen und Gewinne zu steigern, Kunden zufrieden zu stellen oder Kosten zu sparen.
Je nach Forschungsziel und Art der Daten kommen unterschiedliche Data-Mining-Ansätze zum Einsatz. Sie können jetzt Ihr Verständnis von Data Mining verbessern, indem Sie das anwenden, was Sie über die Grundlagen und die Forschungsmethodik von Data Mining gelernt haben.
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