Data Mining: Definition, Techniken und Tools

Unter Data Mining versteht man den Prozess des Filterns, Sortierens und Klassifizierens von Daten aus größeren Datensätzen, um subtile Muster und Beziehungen aufzudecken, was Unternehmen dabei hilft, komplexe Geschäftsprobleme durch Datenanalyse zu identifizieren und zu lösen. In diesem Artikel werden Data Mining, seine Techniken und die zehn beliebtesten Data Mining-Tools im Jahr 2022 ausführlich erläutert.

Unter Data Mining versteht man das Filtern, Sortieren und Klassifizieren von Daten aus größeren Datensätzen, um subtile Muster und Beziehungen aufzudecken, was Unternehmen dabei hilft, komplexe Geschäftsprobleme durch Datenanalyse zu identifizieren und zu lösen. Mithilfe von Data-Mining-Softwaretools und -Techniken können Unternehmen zukünftige Markttrends vorhersehen und in entscheidenden Zeiten geschäftskritische Entscheidungen treffen.

Data Mining ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenwissenschaft, der fortschrittliche Datenanalysen einsetzt, um aus großen Datenmengen aufschlussreiche Informationen abzuleiten. Wenn wir tiefer graben, ist Data Mining ein entscheidender Bestandteil des KDD-Prozesses (Knowledge Discovery in Databases), bei dem die Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse auf grundlegender Ebene stattfindet.

Unternehmen verlassen sich stark auf Data Mining, um Analyseinitiativen im Organisationsaufbau durchzuführen. Die analysierten Daten aus dem Data Mining werden für verschiedene Analyse- und Business-Intelligence-Anwendungen (BI) verwendet, die eine Echtzeit-Datenanalyse zusammen mit einigen historischen Informationen berücksichtigen.

Mit erstklassigen Data-Mining-Praktiken können Unternehmen verschiedene Geschäftsstrategien entwickeln und ihre Abläufe besser verwalten. Dies kann die Weiterentwicklung kundenorientierter Funktionen umfassen, einschließlich Werbung, Marketing, Vertrieb, Kundensupport, Finanzen, Personalwesen usw.

Data Mining spielt auch eine wichtige Rolle bei der Handhabung geschäftskritischer Anwendungsfälle wie Cybersicherheitsplanung, Betrugserkennung, Risikomanagement und vielen anderen. Data Mining findet Anwendung in allen Branchen wie dem Gesundheitswesen, der wissenschaftlichen Forschung, dem Sport, Regierungsprojekten usw.

Data Mining wird überwiegend von einer Gruppe von Datenwissenschaftlern, erfahrenen BI-Fachleuten, Analysegruppen, Geschäftsanalysten, technisch versierten Führungskräften und Mitarbeitern mit fundiertem Hintergrund und einer Neigung zur Datenanalyse durchgeführt.

Grundsätzlich sind maschinelles Lernen (ML), künstliche Intelligenz (KI), statistische Analyse und Datenmanagement entscheidende Elemente des Data Mining, die zum Untersuchen, Sortieren und Aufbereiten von Daten für die Analyse erforderlich sind. Top-ML-Algorithmen und KI-Tools haben das einfache Mining riesiger Datensätze ermöglicht, darunter Kundendaten, Transaktionsaufzeichnungen und sogar Protokolldateien, die von Sensoren, Aktoren, IoT-Geräten, mobilen Apps und Servern erfasst wurden.

Wichtige Phasen des Data-Mining-Prozesses:

Data-Mining-Prozess

Data Mining ist für die meisten Unternehmen vor allem deshalb von Vorteil, weil es riesige Datenmengen durchsuchen und verborgene Muster, Beziehungen und Trends identifizieren kann. Die Ergebnisse sind hilfreich für prädiktive Analysen, die bei der strategischen Planung helfen und gleichzeitig einen Überblick über das aktuelle Geschäftsszenario behalten.

Vorteile von Data Mining für Unternehmen:

Data Mining spielt eine entscheidende Rolle bei der Strategieplanung, die Unternehmen dabei hilft, höhere Geschäftsgewinne und Umsätze zu erzielen und sie von ihren Mitbewerbern abzuheben.

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Jede Data-Science-Anwendung erfordert eine andere Data-Mining-Technik. Zu den beliebten und bekannten Data-Mining-Techniken gehören die Mustererkennung und die Erkennung von Anomalien. Beide Methoden verwenden eine Kombination von Techniken zur Datengewinnung.

Schauen wir uns einige der grundlegenden Data-Mining-Techniken an, die in allen Branchen häufig verwendet werden.

Die Assoziationsregel bezieht sich auf Wenn-Dann-Anweisungen, die Korrelationen und Beziehungen zwischen zwei oder mehr Datenelementen herstellen. Die Korrelationen werden mithilfe von Unterstützungs- und Konfidenzmetriken bewertet, wobei die Unterstützung die Häufigkeit des Auftretens von Datenelementen im Datensatz bestimmt. Im Gegensatz dazu bezieht sich die Konfidenz auf die Genauigkeit von Wenn-Dann-Aussagen.

Beispielsweise wird bei der Verfolgung des Verhaltens eines Kunden beim Kauf von Online-Artikeln die Beobachtung gemacht, dass der Kunde beim Kauf einer Kaffeepackung in der Regel auch Kekse kauft. In einem solchen Fall stellt die Assoziationsregel die Beziehung zwischen zwei Keksen und Kaffeepackungen her und prognostiziert so zukünftige Käufe, wenn der Kunde die Kaffeepackung in den Warenkorb legt.

Die Klassifizierungs-Data-Mining-Technik klassifiziert Datenelemente innerhalb eines Datensatzes in verschiedene Kategorien. Beispielsweise können wir Fahrzeuge anhand von Attributen wie der Form des Fahrzeugs, dem Radtyp oder sogar der Anzahl der Sitzplätze in verschiedene Kategorien einteilen, z. B. Limousine, Fließheck, Benzin, Diesel, Elektrofahrzeug usw. Wenn ein neues Fahrzeug eintrifft, können wir es anhand der identifizierten Fahrzeugattribute in verschiedene Klassen einteilen. Man kann dieselbe Klassifizierungsstrategie anwenden, um Kunden anhand ihres Alters, ihrer Adresse, ihrer Kaufhistorie und ihrer sozialen Gruppe zu klassifizieren.

Einige Beispiele für Klassifizierungsmethoden sind:Entscheidungsbäume,Naive Bayes-Klassifikatoren, logistische Regression usw.

Clustering-Data-Mining-Techniken gruppieren Datenelemente in Clustern, die gemeinsame Merkmale aufweisen. Wir können Datenstücke in Kategorien gruppieren, indem wir einfach ein oder mehrere Attribute identifizieren. Einige der bekanntesten Clustering-Techniken sind k-Means-Clustering, hierarchisches Clustering und Gaußsche Mischungsmodelle.

Regression ist eine statistische Modellierungstechnik, die frühere Beobachtungen nutzt, um neue Datenwerte vorherzusagen. Mit anderen Worten handelt es sich um eine Methode zur Bestimmung von Beziehungen zwischen Datenelementen basierend auf den vorhergesagten Datenwerten für einen Satz definierter Variablen. Der Klassifikator dieser Kategorie wird „Kontinuierlicher Wertklassifikator“ genannt.Lineare Regression,Multivariate Regression und Entscheidungsbäume sind wichtige Beispiele dieser Art.

Man kann auch sequentielle Daten durchsuchen, um Muster zu ermitteln, bei denen bestimmte Ereignisse oder Datenwerte zu anderen Ereignissen in der Zukunft führen. Diese Technik wird für Langzeitdaten angewendet, da die sequentielle Analyse der Schlüssel zur Identifizierung von Trends oder dem regelmäßigen Auftreten bestimmter Ereignisse ist. Wenn ein Kunde beispielsweise einen Lebensmittelartikel kauft, können Sie ein sequenzielles Muster verwenden, um basierend auf dem Kaufmuster des Kunden einen weiteren Artikel vorzuschlagen oder ihn in den Warenkorb zu legen.

Neuronale Netze beziehen sich technisch gesehen auf Algorithmen, die das menschliche Gehirn nachahmen und versuchen, seine Aktivität zu reproduzieren, um ein gewünschtes Ziel oder eine gewünschte Aufgabe zu erreichen. Diese werden für verschiedene Mustererkennungsanwendungen verwendet, die typischerweise Deep-Learning-Techniken beinhalten. Neuronale Netze sind eine Folge fortgeschrittener maschineller Lernforschung.

Die Prediction-Data-Mining-Technik wird typischerweise zur Vorhersage des Eintretens eines Ereignisses verwendet, beispielsweise des Ausfalls einer Maschine oder eines Fehlers in einer Industriekomponente, eines betrügerischen Ereignisses oder des Überschreitens eines bestimmten Schwellenwerts durch Unternehmensgewinne. Vorhersagetechniken können dabei helfen, Trends zu analysieren, Korrelationen herzustellen und Mustervergleiche durchzuführen, wenn sie mit anderen Mining-Methoden kombiniert werden. Mithilfe einer solchen Mining-Technik können Data Miner vergangene Instanzen analysieren, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen.

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Heutzutage ist Data Mining eine der entscheidenden Technologien, die Unternehmen benötigen, um in diesem dynamischen und volatilen, verbraucherorientierten Markt erfolgreich zu sein. Es nutzt BI und fortschrittliche Analysen, die Unternehmen einen Überblick über sich entwickelnde Markttrends aus der Vogelperspektive verschaffen, was zu einer besseren strategischen Planung und optimierten Entscheidungsfindung beiträgt.

Laut einem Bericht von ReportLinker vom April 2021 belief sich der globale Markt für Data-Mining-Tools im Jahr 2020 auf 634,7 Millionen US-Dollar und wird bis 2027 schätzungsweise 1,3 Milliarden US-Dollar erreichen.

Die Vorteile des Data Mining werden durch Tools ermöglicht, die für die Erkennung von Anomalien in Analysemodellen, -trends und -mustern unerlässlich sind, wodurch die Möglichkeit einer Kompromittierung eines Systems im schlimmsten Fall vermieden wird.

Das sind die zehn besten Data-Mining-Tools im Jahr 2022:

RapidMiner ist eine Data-Mining-Plattform, die mehrere wichtige Algorithmen unterstütztmaschinelles Lernen, Deep Learning, Text Mining und Predictive Analytics. Das Tool bietet auf seiner Benutzeroberfläche eine Drag-and-Drop-Funktion sowie vorgefertigte Modelle, die Laien bei der Entwicklung von Arbeitsabläufen unterstützen, ohne dass eine explizite Programmierung in bestimmten Szenarien wie der Betrugserkennung erforderlich ist.

Anschließend können Entwickler die Vorteile von R und Python nutzen, um Analysemodelle zu erstellen, die die Visualisierung von Trends, Mustern und Ausreißern ermöglichen. Darüber hinaus wird das Tool von aktiven Community-Benutzern unterstützt, die jederzeit für Hilfe zur Verfügung stehen.

Preisgestaltung: Kostenlose und quelloffene Data-Science-Plattform, wobei der kostenlose Plan 10.000 Datenzeilen analysiert.

Das Oracle Data Mining-Tool ist Teil von „Oracle Advanced Analytics“, das Vorhersagemodelle erstellt und mehrere Algorithmen umfasst, die für Aufgaben wie Klassifizierung, Regression, Vorhersage usw. unerlässlich sind.

Oracle Data Mining ermöglicht es Unternehmen, potenzielle Zielgruppen zu identifizieren und anzusprechen, potenzielle Kunden vorherzusagen, Kundenprofile zu klassifizieren und sogar Betrugsfälle zu erkennen, sobald sie auftreten. Darüber hinaus kann die Programmierer-Community das Analysemodell mithilfe einer Java-API in BI-Anwendungen integrieren, um komplexe Trends und Muster zu erkennen.

Preisgestaltung: Oracle bietet potenziellen Käufern eine 30-tägige kostenlose Testversion an.

IBM SPSS Modeler ist dafür bekannt, den Data-Mining-Prozess zu beschleunigen und verarbeitete Daten besser zu visualisieren. Das Tool eignet sich für Nicht-Programmierer-Communitys, die die Drag-and-Drop-Funktionalität der Schnittstelle nutzen können, um Vorhersagemodelle zu erstellen.

Das Tool ermöglicht den Import großer Datenmengen aus mehreren unterschiedlichen Quellen, um verborgene Datenmuster und Trends aufzudecken. Die Basisversion des Tools funktioniert mit Tabellenkalkulationen und relationalen Datenbanken, während in der Premiumversion Textanalysefunktionen verfügbar sind.

Preisgestaltung: IBM bietet eine 30-tägige kostenlose Testversion an.

Weka ist ein in JavaScript geschriebenes Open-Source-ML-Tool mit einem integrierten Framework für verschiedene ML-Algorithmen. Es wurde von Forschern der University of Waikato in Neuseeland entwickelt. Das Tool bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche mit zusätzlichen Funktionen wie Klassifizierung, Regression, Clustering, Visualisierung und vielem mehr. Es ermöglicht Benutzern, Modelle zu erstellen, die für das Testen von Ideen wichtig sind, ohne Code schreiben zu müssen. Dies erfordert eine gute Kenntnis der für solche Zwecke verwendeten Algorithmen, damit der geeignete richtig ausgewählt werden kann.

Weka-Werkzeuge wurden ursprünglich für die Erkundung des Agrarsektors entwickelt. Heutzutage wird es jedoch von Forschern und Wissenschaftlern in großem Umfang zur Erforschung des akademischen Sektors genutzt.

Preisgestaltung: Das Tool kann mit einer GNU General Public License kostenlos heruntergeladen werden.

KNIME ist mit maschinellen Lernfunktionen und einer intuitiven Benutzeroberfläche ausgestattet, die die Modellierung für die Produktion viel einfacher macht. Das KNIME-Tool bietet vorgefertigte Komponenten, auf die Nicht-Programmierer zugreifen können, um analytische Modelle zu entwickeln, ohne sich um eine einzige Codezeile kümmern zu müssen.

KNIME unterstützt Integrationsfunktionen, die es zu einer skalierbaren Plattform machen, die verschiedene Datentypen und fortschrittliche Algorithmen verarbeiten kann. Dieses Tool ist für die Entwicklung von Business-Intelligence- und Analyseanwendungen von entscheidender Bedeutung. Im Finanzwesen findet das Tool Anwendungsfälle in der Kreditbewertung, Betrugserkennung und Kreditrisikobewertung.

Preisgestaltung: KNIME ist kostenlos und eine Open-Source-Data-Mining-Plattform.

Das Data-Mining-Tool H2O bringt KI-Technologie in die Datenwissenschaft und -analyse ein und macht sie für jeden Benutzer zugänglich. Das Tool eignet sich zum Ausführen mehrerer ML-Algorithmen mit Funktionen, die automatische ML-Funktionen für die Erstellung und schnellere Bereitstellung von ML-Modellen unterstützen.

H2O bietet Integrationsfunktionen über APIs, die in Standard-Programmiersprachen verfügbar sind, und eignet sich für die Verwaltung komplexer Datensätze. Das Tool bietet vollständig verwaltete Optionen und die Möglichkeit, es in einer Hybridumgebung bereitzustellen.

Preisgestaltung : H2O ist ein kostenloses Open-Source-Tool. Unternehmen können jedoch eine erweiterte Version nutzen, indem sie für Unternehmenssupport und -verwaltung bezahlen.

Orange ist ein Data-Science-Tool, das sich zum Programmieren, Testen und Visualisieren von Data-Mining-Workflows eignet. Es handelt sich um eine Software mit integrierten ML-Algorithmen und Text-Mining-Funktionen, was sie ideal für Molekularwissenschaftler und Biologen macht.

Das Tool bietet eine intuitive Benutzeroberfläche mit zusätzlichen grafischen Funktionen, die die Datenvisualisierung interaktiver gestalten, z. B. Siebdiagramme oder Silhouettendiagramme. Darüber hinaus unterstützt das Tool die visuelle Programmierung, bei der auch Laien Modelle einfach mithilfe von Drag-and-Drop-Schnittstellenfunktionen erstellen können. Gleichzeitig können sich Fachkräfte bei der Modellentwicklung auf die Programmiersprache Python verlassen.

Preisgestaltung: Orange ist eine kostenlose Open-Source-Plattform.

Apache Mahout ist ein Data-Mining-Tool, das die Erstellung skalierbarer Anwendungen mithilfe von ML-Praktiken ermöglicht. Das Tool ist eine Open-Source-Plattform für Forscher und Fachleute, die ihre eigenen Algorithmen implementieren möchten.

Apache Mahout basiert auf einer JavaScript-Grundlage und basiert auf dem Apache Hadoop-Framework, das für Empfehlungs-Engines, Clustering und Klassifizierungsanwendungen bekannt ist. Das Tool kann große Datenmengen verarbeiten und wird von Unternehmen wie LinkedIn und Yahoo bevorzugt.

Preisgestaltung : Kostenlose Nutzung unter der Apache-Lizenz. Darüber hinaus wird das Tool von einer größeren Benutzergemeinschaft hervorragend unterstützt.

SAS Enterprise Miner ist eine Data-Mining-Plattform, die Fachleuten hilft, Daten besser zu verwalten, indem sie große Datenmengen in wertvolle Erkenntnisse umwandelt. Das Tool bietet eine intuitive Benutzeroberfläche, die eine schnellere Erstellung analytischer Modelle unterstützt und verschiedene Algorithmen unterstützt, die bei der Datenaufbereitung helfen, was für erweiterte Vorhersagemodelle unerlässlich ist.

SAS Enterprise Mining eignet sich gut für Unternehmen, die eine Implementierung beabsichtigenEntdeckung eines BetrugesAnwendungen oder Anwendungen, die durch gezielte Marketingkampagnen die Reaktionsraten der Kunden steigern.

Preisgestaltung: Bietet kostenlose Software-Testversionen und individuelle Preispakete für erweiterte Funktionen.

Teradata ist ein Mining-Tool, das für Unternehmen geeignet ist, die auf Multi-Cloud-Bereitstellungskonfigurationen angewiesen sind. Solche Frameworks können problemlos auf Datenbanken, Data Lakes und sogar SaaS-Anwendungen außerhalb des Unternehmens zugreifen. Darüber hinaus wird die Entwicklung und Analyse von Geschäftsmodellen mit No-Code-Bereitstellungsfunktionen einfacher zu handhaben, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Teradata kann auf jeder öffentlichen Cloud-Plattform wie AWS, Google und Azure bereitgestellt werden. Data Miner können das Tool auch vor Ort oder in einer privaten Cloud bereitstellen.

Preisgestaltung : Teradata bietet ein flexibles Preismodell, bei dem keine Vorabkosten erhoben werden. Stattdessen wird ein Pay-as-you-go-Modell angeboten. Darüber hinaus bietet das Tool auf der Website des Unternehmens einen Preisrechner an, der den Nutzern hilft, die Kosten zu ermitteln, die ihnen bei der Nutzung des Tools entstanden sind oder entstehen könnten.

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Data Mining hat Unternehmen eine Fülle von Möglichkeiten eröffnet, indem es ihnen ermöglicht, ihre Gewinne zu verbessern und an ihnen zu arbeiten, indem sie Muster und Trends in Geschäftsdaten erkennen. Bergbautechniken kommen jeder Branche zugute, vom Einzelhandel über das Finanzwesen, die Fertigung, Versicherungen und das Gesundheitswesen bis hin zum Unterhaltungs- und akademischen Sektor.

Mit der zunehmenden Weiterentwicklung und Verfeinerung von Technologien wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz ist Data Mining automatisierter, benutzerfreundlicher und kostengünstiger geworden, sodass es für kleinere Organisationen und Unternehmen geeignet ist.

Angesichts des aktuellen technologischen Fortschritts kann sich Data Mining auf alle Bereiche und Anwendungen auswirken, von der Ermittlung des günstigsten Flugpreises nach New York City bis hin zur Entdeckung neuer medizinischer Behandlungen für unbekannte Krankheiten.

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KI-Forscher