Data-Mining, auch bekannt als Knowledge Discovery in Data (KDD), ist der Prozess der Erkennung von Mustern und anderen wertvollen Informationen in großen Datenbeständen. Angesichts der Entwicklung der Data-Warehousing-Technologie und der Zunahme von Big Data hat sich die Einführung 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, dienen zwei Hauptzwecken: Sie können entweder die Zieldaten beschreiben oder durch den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen Ergebnisse vorhersagen. Mit diesen Methoden werden Daten organisiert und gefiltert, um die interessantesten Informationen herauszufiltern, von der Betrugserkennung über das Nutzerverhalten bis hin zu Engpässen und sogar Sicherheitsverletzungen.

In Kombination mit Datenanalyse- und Visualisierungstools wie Apache Spark war es noch nie so einfach, in die Welt des Data-Mining einzutauchen und relevante Erkenntnisse schneller zu gewinnen. Die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz werden die Akzeptanz in allen Branchen nur noch weiter beschleunigen. 

Der Data-Mining-Prozess umfasst eine Reihe von Schritten von der Datenerfassung bis zur Visualisierung, mit dem Ziel, wertvolle Informationen aus großen Datenbeständen zu extrahieren. Wie bereits erwähnt, werden Data-Mining-Techniken eingesetzt, um Beschreibungen und Vorhersagen über einen Datenbestand zu erstellen. Datenwissenschaftler beschreiben Daten durch die Beobachtung von Mustern, Assoziationen und Korrelationen. Außerdem klassifizieren und clustern sie Daten mithilfe von Klassifizierungs- und Regressionsmethoden und identifizieren Ausreißer für Anwendungsfälle wie z. B. die Erkennung von Spam.

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.

1. Festlegen von Zielen: Dies kann der schwierigste Teil des Data-Mining-Prozesses sein und viele Unternehmen nehmen sich zu wenig Zeit für diesen wichtigen Schritt. Datenwissenschaftler und die Stakeholder im Unternehmen müssen zusammenarbeiten, um das Geschäftsproblem zu definieren, das die Datenfragen und Parameter für ein bestimmtes Projekt bestimmt. Möglicherweise müssen die Analysten darüber hinaus Nachforschungen anstellen, um den geschäftlichen Kontext angemessen zu verstehen.

2. Datenaufbereitung: Sobald der Umfang des Problems definiert ist, ist es für Datenwissenschaftler einfacher zu erkennen, welche Daten zur Beantwortung der für das Unternehmen relevanten Fragen beitragen werden. Sobald sie die relevanten Daten gesammelt haben, werden diese bereinigt, um Rauschen wie Duplikate, fehlende Werte und Ausreißer zu entfernen. Je nach der Art der Daten kann ein zusätzlicher Schritt unternommen werden, um die Anzahl der Dimensionen zu reduzieren, da zu viele Merkmale alle nachfolgenden Berechnungen verlangsamen können. Datenwissenschaftler werden darauf achten, die wichtigsten Prädiktoren beizubehalten, um eine optimale Genauigkeit der Modelle zu erzielen.

3. Modellerstellung und Pattern Mining: Je nach der Art der Analyse können Data Scientists 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 Betrugspotenzial aufzeigen.

Deep-Learning-Algorithmen können auch zum Klassifizieren oder Clustern eines Datenbestands in Abhängigkeit von den verfügbaren Daten eingesetzt werden. Wenn die Eingabedaten „labelled data“ sind (überwachtes Lernen), kann ein Klassifizierungsmodell verwendet werden, um die Daten zu kategorisieren, oder alternativ kann eine Regression angewendet werden, um die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Zuordnung vorherzusagen. Wenn es sich um „unlabelled data“ handelt (nicht überwachtes Lernen), werden die einzelnen Datenpunkte im Trainingssatz miteinander verglichen, um zugrunde liegende Ähnlichkeiten zu entdecken und sie anhand dieser Merkmale zu clustern.

4. Auswertung der Ergebnisse und Implementierung von Wissen: Sobald die Daten zusammengetragen sind, müssen die Ergebnisse ausgewertet und interpretiert werden. Die endgültigen Ergebnisse sollten gültig, aufschlussreich, nützlich und verständlich sein. Wenn diese Kriterien erfüllt sind, können Unternehmen dieses Wissen nutzen, um neue Strategien umzusetzen und die angestrebten Ziele zu erreichen.

Beim Data-Mining werden verschiedene Algorithmen und Techniken eingesetzt, um große Datenmengen in nützliche Informationen umzuwandeln. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele:

Assoziationsregeln: Eine Assoziationsregel ist eine regelbasierte Methode zur Ermittlung von Beziehungen zwischen Variablen in einem bestimmten Datenbestand. Diese Methoden werden häufig für die Analyse von Warenkörben verwendet und ermöglichen es Unternehmen, die Beziehungen zwischen verschiedenen Produkten besser zu verstehen. Ein Verständnis der Konsumgewohnheiten der Kunden ermöglicht es den Unternehmen, bessere Cross-Selling-Strategien und Empfehlungssysteme zu entwickeln.

Neuronale Netze: Neuronale Netze werden in erster Linie für Deep-Learning-Algorithmen eingesetzt. Sie verarbeiten Trainingsdaten, indem sie die Vernetzung des menschlichen Gehirns durch mehrere Knotenebenen nachbilden. Jeder Knoten zeichnet sich durch Eingänge, Gewichtungen, einen Schwellenwert und einen Ausgang aus. Wenn dieser Ausgangswert einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, wird der Knoten „gezündet" oder aktiviert und die Daten werden an die nächste Ebene des Netzes weitergeleitet. Neuronale Netze erwerben diese Zuordnungsfunktion durch überwachtes Lernen, wobei sie sich auf der Grundlage der Verlustfunktion durch den Prozess des Gradientenabstiegs anpassen. Wenn die Kostenfunktion bei oder nahe Null liegt, kann davon ausgegangen werden, 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 möglichen Ergebnisse dieser Entscheidungen darzustellen.

K-Nearest Neighbor (KNN): K-Nearest Neighbor, auch bekannt als KNN-Algorithmus, ist ein nicht parametrischer Algorithmus, der Datenpunkte auf der Grundlage ihrer Nähe und Assoziation zu anderen verfügbaren Daten klassifiziert. Dieser Algorithmus geht davon aus, dass ähnliche Datenpunkte in der Nähe voneinander gefunden werden können. Infolgedessen wird versucht, den Abstand zwischen den Datenpunkten zu berechnen, in der Regel durch den euklidischen Abstand, und anschließend wird eine Kategorie auf der Grundlage der häufigsten Kategorie oder des Durchschnitts zugewiesen.

Data-Mining-Techniken werden von Business-Intelligence- und Datenanalyseteams in großem Umfang eingesetzt und helfen ihnen, Wissen für ihr Unternehmen und ihre Branche zu gewinnen. Anwendungsfälle für Data-Mining:

Vertrieb und Marketing
 

Unternehmen sammeln enorme Mengen an Daten über ihre Kunden und potenzielle Kunden. Durch die Beobachtung der Verbraucherdemografie und des Online-Nutzerverhaltens können Unternehmen die Daten zur Optimierung ihrer Marketingkampagnen nutzen und so die Segmentierung, Cross-Sell-Angebote und Kundenbindungsprogramme verbessern, was zu einem höheren ROI der Marketingmaßnahmen führt. Prädiktive Analysen können Teams auch dabei helfen, die Erwartungen ihrer Stakeholder festzulegen, indem sie Ertragsschätzungen für eine Erhöhung oder Senkung der Marketinginvestitionen liefern.

Bildung
 

Bildungseinrichtungen haben damit begonnen, Daten zu sammeln, um mehr über ihre Schüler und Studierenden zu erfahren und herauszufinden, welche Umgebungen für den Erfolg förderlich sind. Da die Kurse zunehmend auf Online-Plattformen verlagert werden, können sie eine Vielzahl von Dimensionen und Metriken nutzen, um die Leistung zu beobachten und zu bewerten, z. B. Studentenprofile, Klassen, Universitäten, Zeitaufwand usw.

Betriebsoptimierung
 

Process-Mining nutzt Data-Mining-Techniken, um die Kosten in allen betrieblichen Funktionen zu senken und so die Effizienz des Unternehmens zu steigern. Diese Praxis hat dazu beigetragen, dass kostspielige Engpässe erkannt und die Entscheidungsfindung der Unternehmensverantwortlichen verbessert wurden.

Betrugserkennung
 

Während häufig auftretende Muster in Daten den Teams wertvolle Einblicke verschaffen können, ist die Beobachtung von Datenanomalien ebenfalls von Vorteil und hilft den Unternehmen bei der Betrugserkennung. Dies ist ein bekannter Anwendungsfall bei Banken und anderen Finanzinstituten, aber auch SaaS-basierte Unternehmen haben begonnen, diese Verfahren zu übernehmen, um gefälschte Benutzerkonten aus ihren Datenbeständen zu entfernen.