Data Mining ist der Prozess der Aufdeckung von Mustern und anderen wertvollen Informationen aus großen Datensätzen. Angesichts der Entwicklung der Data-Warehousing-Technologie und der Zunahme von Big Data hat sich der Einsatz von Data-Mining-Techniken in den letzten Jahrzehnten rapide beschleunigt, da sie Unternehmen bei der Umwandlung ihrer Rohdaten in nützliches Wissen helfen. Trotz der Tatsache, dass die Technologie kontinuierlich weiterentwickelt wird, um Daten in großem Maßstab zu verarbeiten, stehen die Verantwortlichen immer noch vor Herausforderungen in Bezug auf Skalierbarkeit und Automatisierung.
Data Mining hat die Entscheidungsfindung in Unternehmen durch aufschlussreiche Datenanalysen verbessert. Die Data-Mining-Techniken, die diesen Analysen zugrunde liegen, lassen sich in zwei Hauptzwecke unterteilen: Sie können entweder den Zieldatensatz beschreiben oder durch den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen Ergebnisse vorhersagen. Diese Methoden werden eingesetzt, um Daten zu organisieren und zu filtern und die interessantesten Informationen herauszufiltern, von der Betrugserkennung über das Nutzerverhalten und Engpässe bis hin zu Sicherheitsverletzungen.
In Kombination mit Datenanalyse- und Visualisierungstools wie Apache Spark war das Eintauchen in die Welt des Data Mining noch nie so einfach und die Gewinnung relevanter Erkenntnisse noch nie so schnell. Die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz werden den Einsatz in allen Branchen weiter beschleunigen.
Data-Mining-Prozess
Der Data-Mining-Prozess umfasst eine Reihe von Schritten von der Datenerfassung bis zur Visualisierung, um wertvolle Informationen aus großen Datensätzen zu extrahieren. Wie bereits erwähnt, werden Data-Mining-Techniken eingesetzt, um Beschreibungen und Vorhersagen über einen Zieldatensatz zu erstellen. Datenwissenschaftler beschreiben Daten durch ihre Beobachtungen von Mustern, Assoziationen und Korrelationen. Außerdem klassifizieren und gruppieren sie Daten mithilfe von Klassifizierungs- und Regressionsmethoden und identifizieren Ausreißer für Anwendungsfälle wie die Spam-Erkennung.
Data Mining besteht in der Regel aus vier Hauptschritten: Festlegen von Zielen, Sammeln und Aufbereiten von Daten, Anwenden von Data-Mining-Algorithmen und Auswerten der Ergebnisse.
- Festlegen der Geschäftsziele: Dies kann der schwierigste Teil des Data-Mining-Prozesses sein, und viele Unternehmen verwenden zu wenig Zeit auf diesen wichtigen Schritt. Datenwissenschaftler und Unternehmensinteressenten müssen zusammenarbeiten, um das Geschäftsproblem zu definieren, das die Datenfragen und Parameter für ein bestimmtes Projekt bestimmt. Möglicherweise müssen Analysten auch zusätzliche Nachforschungen anstellen, um den Geschäftskontext richtig zu verstehen.
- Datenaufbereitung: Sobald der Umfang des Problems definiert ist, können Datenwissenschaftler leichter feststellen, welche Daten zur Beantwortung der für das Unternehmen relevanten Fragen beitragen werden. Sobald sie die relevanten Daten gesammelt haben, werden die Daten bereinigt, indem jegliches Rauschen, wie z. B. Duplikate, fehlende Werte und Ausreißer, entfernt wird. Je nach Datensatz kann in einem weiteren Schritt die Anzahl der Dimensionen reduziert werden, da zu viele Merkmale die nachfolgenden Berechnungen verlangsamen können. Datenwissenschaftler achten darauf, die wichtigsten Prädiktoren beizubehalten, um eine optimale Genauigkeit in allen Modellen zu gewährleisten.
- Modellbildung und Mustersuche: Je nach Art der Analyse können Datenwissenschaftler alle interessanten Datenbeziehungen untersuchen, z. B. sequenzielle Muster, Assoziationsregeln oder Korrelationen. Während hochfrequente Muster eine breitere Anwendung finden, können manchmal die Abweichungen in den Daten interessanter sein und Bereiche mit potenziellem Betrug aufzeigen.
- Deep-Learning-Algorithmen können auch zur Klassifizierung oder zum Clustern eines Datensatzes in Abhängigkeit von den verfügbaren Daten eingesetzt werden. Wenn die Eingabedaten mit Etiketten versehen sind (d. h. überwachtes Lernen), kann ein Klassifizierungsmodell zur Kategorisierung der Daten verwendet werden, oder alternativ kann eine Regression zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Zuordnung angewendet werden. Ist der Datensatz nicht beschriftet (d. h. unüberwachtes Lernen), werden die einzelnen Datenpunkte im Trainingssatz miteinander verglichen, um zugrundeliegende Ähnlichkeiten zu entdecken und sie anhand dieser Merkmale zu clustern.
- Auswertung der Ergebnisse und Umsetzung der Erkenntnisse: Sobald die Daten aggregiert sind, müssen die Ergebnisse ausgewertet und interpretiert werden. Die endgültigen Ergebnisse sollten gültig, neu, nützlich und verständlich sein. Wenn diese Kriterien erfüllt sind, können Organisationen dieses Wissen nutzen, um neue Strategien umzusetzen und die angestrebten Ziele zu erreichen.
Data-Mining-Techniken
Beim Data Mining werden verschiedene Algorithmen und Techniken eingesetzt, um große Datenmengen in nützliche Informationen umzuwandeln. Hier sind einige der gängigsten Verfahren:
Assoziationsregeln: Eine Assoziationsregel ist eine regelbasierte Methode zum Auffinden von Beziehungen zwischen Variablen in einem bestimmten Datensatz. Diese Methoden werden häufig für Warenkorbanalysen verwendet, die es Unternehmen ermöglichen, die Beziehungen zwischen verschiedenen Produkten besser zu verstehen. Das Verständnis der Konsumgewohnheiten von Kunden ermöglicht es Unternehmen, bessere Cross-Selling-Strategien und Empfehlungsmaschinen zu entwickeln.
Neuronale Netze: Neuronale Netze, die hauptsächlich für Deep-Learning-Algorithmen eingesetzt werden, verarbeiten Trainingsdaten, indem sie die Interkonnektivität des menschlichen Gehirns durch Schichten von Knoten nachahmen. Jeder Knoten besteht aus Eingaben, Gewichten, einer Vorspannung (oder Schwelle) und einer Ausgabe. Wenn der Ausgangswert einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, wird der Knoten “ausgelöst” oder aktiviert und leitet die Daten an die nächste Schicht im Netzwerk weiter. Neuronale Netze erlernen diese Zuordnungsfunktion durch überwachtes Lernen und passen sich auf der Grundlage der Verlustfunktion durch den Prozess des Gradientenabstiegs an. Wenn die Kostenfunktion bei oder nahe Null liegt, können wir sicher sein, dass das Modell die richtige Antwort liefert.
Entscheidungsbaum: Diese Data-Mining-Technik verwendet Klassifizierungs- oder Regressionsmethoden, um potenzielle Ergebnisse auf der Grundlage einer Reihe von Entscheidungen zu klassifizieren oder vorherzusagen. Wie der Name schon sagt, wird eine baumartige Visualisierung verwendet, um die potenziellen Ergebnisse dieser Entscheidungen darzustellen.
K-nächster Nachbar (KNN): K-Nächster Nachbar, auch bekannt als KNN-Algorithmus, ist ein nicht-parametrischer Algorithmus, der Datenpunkte auf der Grundlage ihrer Nähe und Assoziation mit anderen verfügbaren Daten klassifiziert. Dieser Algorithmus geht davon aus, dass ähnliche Datenpunkte in der Nähe zueinander gefunden werden können. Daher versucht er, den Abstand zwischen den Datenpunkten zu berechnen, in der Regel durch den euklidischen Abstand, und ordnet dann eine Kategorie auf der Grundlage der häufigsten Kategorie oder des Durchschnitts zu.
Data-Mining-Anwendungen
Data-Mining-Techniken werden von Business-Intelligence- und Datenanalyse-Teams in großem Umfang eingesetzt und helfen ihnen, Wissen für ihr Unternehmen und ihre Branche zu gewinnen. Einige Anwendungsfälle für Data Mining sind:
Vertrieb und Marketing
Unternehmen sammeln eine große Menge an Daten über ihre Kunden und Interessenten. Durch die Beobachtung der Verbraucherdemografie und des Online-Nutzerverhaltens können Unternehmen die Daten zur Optimierung ihrer Marketingkampagnen nutzen, um die Segmentierung, Cross-Sell-Angebote und Kundenbindungsprogramme zu verbessern und so einen höheren ROI für Marketingmaßnahmen zu erzielen. Prädiktive Analysen können den Teams auch dabei helfen, die Erwartungen ihrer Stakeholder zu erfüllen, indem sie Schätzungen über die Rendite einer eventuellen Erhöhung oder Senkung der Marketinginvestitionen liefern.
Bildung
Bildungseinrichtungen haben begonnen, Daten zu sammeln, um ihre Studentenpopulationen zu verstehen und herauszufinden, welche Umgebungen für den Erfolg förderlich sind. Da immer mehr Kurse auf Online-Plattformen verlagert werden, können sie eine Vielzahl von Dimensionen und Metriken zur Beobachtung und Bewertung der Leistung nutzen, z. B. Tastenanschläge, Studentenprofile, Klassen, Universitäten, Zeitaufwand usw.
Operative Optimierung
Process Mining nutzt Data-Mining-Techniken, um die Kosten in allen betrieblichen Funktionen zu senken, so dass die Unternehmen effizienter arbeiten können. Dieses Verfahren hat dazu beigetragen, kostspielige Engpässe zu ermitteln und die Entscheidungsfindung der Unternehmensleiter zu verbessern.
Aufdeckung von Betrug
Während häufig auftretende Muster in Daten den Teams wertvolle Einblicke verschaffen können, ist die Beobachtung von Datenanomalien ebenfalls von Vorteil und hilft Unternehmen bei der Aufdeckung von Betrug. Dies ist ein bekannter Anwendungsfall bei Banken und anderen Finanzinstituten, aber auch SaaS-Unternehmen haben begonnen, diese Verfahren zu übernehmen, um gefälschte Benutzerkonten aus ihren Datensätzen zu entfernen.