Was ist Data Mining?

Daten-Mining-Techniken beantworten verschiedene Arten von Fragen und Bedürfnissen.

Zu den wichtigsten Daten-Mining-Techniken gehören die beschreibenden Analysen und die prädiktiven Analysen.

Beschreibende Analysen ermöglichen es, Daten zu analysieren und herauszufinden, welche Gründe dazu geführt haben, dass ein Unternehmen den aktuellen Zustand erreicht hat, der sowohl erfolgreich als auch gescheitert sein kann:

• Clustering: statistische Analysetechnik, die verwendet wird, um ähnliche Objekte zu identifizieren, indem die Daten in verschiedene Gruppen unterteilt werden. Sie werden auf der Grundlage von Eigenschaften unterteilt, die sie gemeinsam haben, wie zum Beispiel das Kaufverhalten, die Vorlieben für ein Produkt im Vergleich zu einem anderen. Diese Art von Technik ermöglicht es dem Unternehmen, seine Zielgruppe besser zu definieren.

Was prädiktive Analysen betrifft, è wird sie verwendet, um mögliche zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, indem eine potenzielle Reaktion einer Gruppe von Verbrauchern auf eine Werbekampagne geschätzt wird:

• Regression: Technik, die die Beziehung zwischen einer Variablen und einer Reihe von Variablen misst, die auf der Grundlage verschiedener Tests erfasst wurden. Zum Beispiel wird im medizinischen Bereich die Überlebenswahrscheinlichkeit eines Patienten anhand seiner diagnostischen Daten gemessen;
• Neuronale Netze: Software, das in der Lage ist, Muster oder Strukturen zu erkennen und somit Vorhersagen zu treffen.

Dank dieser Analysen kann das Data Mining Informationen über die Verbraucher in Bezug auf ihre Bedürfnisse zurückverfolgen, dank Datenverfolgungs- und Analyse-Software.

Data Mining Werkzeuge

Für eine effektive Marketingstrategie folgt das Data Mining einem Prozess mit verschiedenen Merkmalen, nämlich:

• Identifiziert das Ziel , das erreicht werden soll;
• Wählt nützliche Daten aus;
• Datenbereinigung und -verarbeitung: Trennung zwischen gültigen und ungültigen Daten und damit endgültige Auswahl der wesentlichen Informationen;
• Transformation: gut verstehen, ob das Format, in dem die Daten dargestellt sind, mit den verschiedenen Software kompatibel ist oder ob sie vorher konvertiert werden müssen;
• Data Mining: Auswahl der beste Software zur Erfassung geeigneter Informationen;
• Bewertung der Ergebnisse: es wird bewertet, ob das Ziel erreicht wurde;
• Bewertung der Ergebnisse: es wird bewertet, ob die Ergebnisse mit den eigenen Zielen übereinstimmen.

Die Informationen, die aus der Software gewonnen werden, zeigen die Nützlichkeit des Data Mining bei der Identifizierung versteckter Assoziationen, die nützlich sind, um gezielte Marketingstrategien zu entwickeln und effektiv die eigene Zielgruppe zu finden.

In welchem Bereich wird Data Mining angewendet?

Die Bereiche, in denen Data Mining angewendet wird, sind vielfältig und in Makrokategorien einteilbar, nämlich: 

• Marketing;
• Wirtschaft und Finanzen;
• Wissenschaft;
• Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT);
• Statistik;
• Industrie.

Was das Marketing betrifft, so sind die Hauptanwendungen des Data Mining:

• Clusterisierung: Identifizierung von Käufertypen, die durch Kaufgewohnheiten und soziodemografische Merkmale verbunden sind;
• Kundenrückgewinnung: das Verhalten der Kunden analysieren;
• Warenkorbanalyse: die Produkte und Dienstleistungen, die gewöhnlich zusammen gekauft werden.

Im finanziellen Bereich wird Data Mining angewendet:

• Betrugserkennung: in der Lage sein, betrügerisches Verhalten zu verfolgen;
• Trendprognosen;
• Analyse der Interaktionen zwischen Finanzmärkten.

Im wissenschaftlichen Bereich wird Data Mining verwendet in:

• Medizin und Biologie;
• Meteorologie;
• Astronomie.

Im statistischen Bereich hingegen beschleunigt Data Mining die demografischen Analysen, indem es Informationen extrahiert.

Dank der Effizienz des Data Mining wird es ein Kinderspiel sein, Anomalien und Diskrepanzen in Bezug auf einen Datensatz zu erkennen.

Data Mining kann nicht nur zum Schutz von Daten nützlich sein, sondern auch zur Identifizierung von Malware, die die Daten eines Kundenarchivs gefährden könnte.