Data Mining

Unter dem Begriff "Data Mining" versteht man die IT-gestützte Analyse von Datenbeständen, um daraus Erkenntnisse zur Entscheidungsfindung, Trends oder Zusammenhänge zu erlangen. Dabei greift man auf verschiedene Verfahren der Musterkennung zurück. Auch wenn sich der Begriff "Data Mining" eigentlich nicht auf das Generieren von Daten bezieht - zum Beispiel Extrahieren von Informationen aus Webseiten - sondern auf das Analysieren von bestehenden Daten, verwende ich den Begriff "Data Mining" dennoch auch dafür.

Data Mining ist genau dann sinnvoll, wenn Sie über die genannten Aufgaben hinaus Informationen aggregieren möchten. Notwendige Daten werden gesammelt und unter der Definition bestimmter Fragen und Anforderungen heraus aufbereitet. Kennzahlen können berechnet und beispielsweise im Rahmen von Reports und Dashboards visualisiert werden. Als interessantes Beispiel wäre hier die Entwicklung des Unternehmens zu nennen mit Jahresverlauf und Prognose zur künftigen Entwicklung von Geschäftsbereichen oder Produkten.

Gewinnen von Informationen aus Daten
Klassifizierung und Segmentierung von Daten
Prognosen und Trends erstellen
Analyse von Abhängigkeiten

Analyse von Abweichungen
Programmierung von Datenerfassungssoftware
Einsatz von Crawler und Scraper
Bereitstellung von Daten in verschiedenen Formaten

Einsatzgebiete des Data Mining

Entscheidungsfindung in vielen Bereichen
Rechnungsprüfung und Kreditscoring
Warenkorbanalysen in Onlineshops
Zielgruppen- und Kundenprofile
Recommendation Engines (Produktempfehlungen)
IT-Security mit Angriffserkennung

Wir unterstützen Sie mit Fähigkeiten im Bereich Data Mining dabei, die für Sie relevanten Informationen zu beschaffen, diese zu speichern und verwendbar zu machen. Dazu kann die bestehende Infrastruktur analysiert und ggf. verwendet oder eine neue Infrastruktur geschaffen werden.

Ich arbeite selbst mit handverlesenen Produkten und greife auf ein breites Netzwerk an Partnern zurück, die uns bei den Projekten erfolgsorientert unterstützen. Was die Mehrheit als KI (künstlische Intelligenz) bezeichnet, sind oft Algorithmen die in durch den Einsatz einer Software und einem Regelwerk abgearbeitet. Dabei ist die Maschine wesentlich schneller als der Mensch. Das ist nur möglich, wenn die Daten richtig erfasst und gespeichert sowie in Abhängigkeit zueinander gesetzt wurden.

Vorgehensweise im Data Mining

Fokussierung

Welche Erkenntnis soll gewonnen werden und welche Daten sind woher dafür notwendig.

Mining

Die Daten werden extrahiert und aus den fokussierten Bereichen gewonnen, sind zumeist aber unsauber.

Cleaning

Die gewonnen Informationen werden vorverarbeitet bis sie konsistent, vollständig und sauber sind.

Transformation

Es folgt die Anpassung der Daten in geforderte Formate, Selektionsgruppen und Attribute.

Validation

Die Daten werden auf Ihre Korrektheit überprüft und der anfänglichen Fokussierung gegenüber gestellt.

Weiterverarbeitung

Die Daten wurden normalisiert, standardisiert und können nun nach eingehender Prüfung verwendet werden.

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