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Author: Admin | 2025-04-28
Unsere Welt wird von Daten angetrieben und geformt. Egal ob wir durch Social-Media-Feeds scrollen, Online-Einkäufe tätigen oder die neuesten Nachrichten lesen – wir erzeugen und verbrauchen permanent Daten. Während große Sprachmodelle wie GPT-4 Schlagzeilen machen und die Grenzen dessen, was Maschinen verstehen und erstellen können, neu definieren, könnte man meinen, dass einige traditionelle Datenprozesse, wie das Data-Mining, an Bedeutung verlieren. Aber ist das wirklich so?Sie lesen den Text in seiner Originalfassung. Was ist Data Mining – DefinitionData-Mining-Prozess und DatenquellenAufgabenstellungen des Data MiningData Mining und Big DataAbgrenzung zu anderen FachbereichenData Mining MethodenKlassifikationClusteringAssoziationsregelnRegressionEntscheidungsbäumeNeuronale NetzeAnomalieerkennungVorteile und HerausforderungenUse CasesE-Commerce und EinzelhandelGesundheitswesenFinanzwesenTelekommunikationData-Mining-Tool von KonfuzioFazitWas ist Data Mining – DefinitionData Mining ist die Praxis, durch die systematische Anwendung computergestützter Methoden Muster, Trends oder Zusammenhänge in großen Datenmengen zu entdecken. Obwohl es ursprünglich nur einen Teil des Knowledge Discovery in Databases (KDD) Prozesses darstellte, wird der Begriff heute oft für den gesamten KDD-Prozess verwendet. Dieser umfasst nicht nur die Analyse selbst, sondern auch vor- und nachgelagerte Schritte wie die Datenvorbereitung und -auswertung.Data Mining spielt – als Ergänzung zur Definition an sich – eine zentrale Rolle bei der Aufdeckung von Mustern, Trends und Verbindungen innerhalb großer Datenmengen. Als analytischer Prozess ermöglicht es die Identifizierung und Beschreibung signifikanter Muster aus umfangreichen Datenbeständen, indem es Verfahren aus Statistik, Informatik und künstlicher Intelligenz kombiniert. Dieser Vorgang hilft Unternehmen, Entscheidungsgrundlagen zu schaffen, die auf tiefen Datenanalysen basieren, anstatt auf Intuition.Data Mining bezieht sich auf den Prozess der Entdeckung von Mustern, Zusammenhängen und Trends aus großen Datenmengen.Data-Mining-Prozess und DatenquellenDer Ablauf des Data Minings folgt einem iterativen Schema, welches stark vereinfacht mit der Definition der Ziele und der Datensammlung beginnt, gefolgt von der Datenbereinigung, der Transformation für die Analyse, dem eigentlichen Data-Mining, der Bewertung der Ergebnisse und der anschließenden Anwendung des neu gewonnenen Wissens. Dieser zyklische Prozess erlaubt es, schrittweise Erkenntnisse zu vertiefen und zu präzisieren. Die Daten für das Data-Mining können aus verschiedenen Quellen stammen. Beispiele für Datenquellen sind:Unternehmensinterne DatenUnternehmen sammeln und speichern Informationen in ihren internen Systemen wie Datenbanken, Customer Relationship Management (CRM)-Systemen, Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen und anderen Geschäftsanwendungen. Diese Werte können beispielsweise Transaktionsdaten, Kundendaten, Produktangaben oder Betriebsinformationen umfassen.Externe DatenquellenDaten können
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