Was ist Data Mining und wie nutzen Unternehmen verschiedene Data-Mining-Techniken?

Sie haben im Internet, in Markttrends und Zeitungen sicher viel über Data Mining und maschinelles Lernen gehört, aber nur wenige wissen, was Data Mining genau ist. Wir ertrinken in den Daten. Es ist, als hätten wir so viele Daten und kein Wissen, da die meisten von uns Data Mining auf eine sehr falsche Weise verstehen.

Wenn Sie Gold- oder Kohlebergbau betreiben, graben Sie tatsächlich nach Gold oder Kohle, während Sie beim Data Mining nicht nach den Daten graben, sondern nach dem darin enthaltenen Wissen und den Erkenntnissen. Wir verfügen über eine beträchtliche Menge an Informationen und Daten, die ein Entscheidungsunterstützungssystem und einige nützliche Einblicke in Muster und Verhaltensweisen bieten können, damit die Menschen es nutzen können.

Heutzutage ist eine riesige Menge an Daten verfügbar, und Statistiken zeigen, dass die in den letzten zwei Jahren produzierten Daten mehr sind als die Gesamtmenge an Daten, die im gesamten letzten Jahrhundert produziert wurden. Woher kommen diese Daten? Diese Daten stammen von verschiedenen Plattformen, mit denen Sie verbunden sind, wie Social-Media-Plattformen, E-Mails, Internetbrowsern, E-Commerce-Plattformen und fast allem, was Sie täglich verwenden. Sie melden sich bei Social-Media-Plattformen wie Facebook, Instagram, Twitter usw. an und nutzen das Internet für verschiedene Zwecke, wodurch eine riesige Menge an Daten generiert wird, die Ihre Denkweise widerspiegeln.

Sie geben Ihre Meinung zu Trends ab, Sie lesen über verschiedene Themen, Sie suchen nach verschiedenen Suchanfragen, Sie kaufen etwas auf E-Commerce-Plattformen oder Sie bewerten ein Produkt positiv oder negativ – und all das wird in Form von Daten gespeichert, die viel enthalten Wissen über Ihre persönlichen Vorlieben, Entscheidungen, Vorlieben/Abneigungen, Neigungen, Einkaufsverhalten und Lebensstil.

Beim Data Mining werden im Grunde verborgene Muster aus bereits verfügbaren Daten entdeckt, die in Form von Hardcopy, Softcopy oder Online-Aufzeichnungen gespeichert sind. Das Extrahieren von Wissen aus diesen Daten kann die Entscheidungsfindung für ein Unternehmen, eine Regierung oder Sie selbst effektiver machen.

In diesem Artikel werden wir mehrdimensionale Aspekte des Data Mining erörtern, z. B. welche Art von Daten Sie minen können, welche Art von Mustern Sie minen können, welche verschiedenen Data Mining-Techniken es gibt und was die wichtigsten Data Mining-Konzepte sind, die jeder kennt sollte wissen.

Die Entwicklung von Data Mining und Wissenschaft

Um zu verstehen, wie sich Data Mining im Laufe der Zeit entwickelt hat, müssen Sie einen Blick auf die Entwicklung der Wissenschaft werfen. Vor 1600 hatten wir empirische Wissenschaft. Von 1600 bis 1950 sprachen wir über theoretische Wissenschaft, wo wir viele Theorien, Gesetze und Modelle beurteilten, später entwickelten wir ein völlig anderes Muster wissenschaftlicher Forschung, das wir Computational Science nennen. Jetzt berechnen wir Muster, wir berechnen Daten und wir stellen Modelle bereit, die auf dem Wissen basieren, das aus riesigen Datenpools extrahiert wurde.

Um 1990 traten wir in eine Ära der Datenwissenschaft ein, als wir begannen, uns intensiv mit Data Mining und Data Warehouses zu befassen, um das Verhalten von Menschen zu verfolgen. Wir hatten viele Informationen, und es kamen viele Daten, und dies führte zu einer ernsthaften Frage, ob wir diese riesige Menge an Daten nutzen können, um die Produktivität zu verbessern und neue Theorien und Wissenschaft zu erfinden?

Die wachsende Macht der Informatik stimulierte den Prozess der Datenerfassung und -speicherung mit der Kraft der automatischen Datenverarbeitung, neuronalen Netzen, Clustering, leistungsstarken Algorithmen, Entscheidungsbäumen und anderen Entdeckungen. 1990 wurde der Begriff „Data Mining“ erstmals in der Datenbank-Community geprägt, und dann begannen Finanzgemeinschaften, Unternehmen und Einzelhändler, Data-Mining-Techniken zu verwenden, um Muster zu analysieren und Trends zu prognostizieren, um den Umsatz zu verbessern und die Kundennachfrage vorherzusagen.

Was genau ist ein Data Mining

Wenn Sie jemals nach Gold gesucht haben, wissen Sie, dass es viel Zeit und Mühe kostet, auch nur ein kleines Nugget zu finden. Es wird geschätzt, dass Sie, um genug Gold für einen einzigen Goldring zu extrahieren, etwa 26 Tonnen Gestein und andere Dinge sortieren müssten. Das ist eine Menge zu sichten. Dasselbe passiert, wenn ein Unternehmen oder eine Einzelperson nach Daten schürft, der Unterschied besteht darin, dass wir anstelle von Gold Einblicke erhalten und der Prozess des Pannings mit Hilfe von Algorithmen durchgeführt wird.

Organisationen speichern, verarbeiten und analysieren mehr Daten als jemals zuvor in der Geschichte, und dieser Trend wird weiter zunehmen. Das Konzept des Data Mining erfreut sich im Bereich des Handels, der Geschäftsaktivitäten und im Allgemeinen wachsender Beliebtheit, ist jedoch ein irgendwie falsch verstandenes oder missverstandenes Thema.

Data Mining ist im Grunde Wissensentdeckung aus bereits verfügbaren Daten. Normalerweise ist dieses Wissen nicht trivial, aber wenn Sie sich Muster ansehen, wissen Sie, wie ein bestimmter Datensatz analysiert und in Wissen, Erkenntnisse und Mustervorhersagen interpretiert werden kann.

Data Mining ist der Prozess des Extrahierens wertvoller Informationen aus großen Datensätzen und wird in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, vom Marketing bis zum Gesundheitswesen. Und es kann Unternehmen helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Grundsätzlich geht es darum, Daten zu verarbeiten und Muster und Trends in diesen Informationen zu erkennen. Und wenn wir an die Entwicklung von Dingen wie Data Warehouses denken, und wenn wir an Dinge wie nur die schiere Menge an Daten denken, Big Data.

Gegenwärtig haben wir nur Daten, die mit jeder Minute mächtiger und reichlicher werden. Jedes Mal, wenn Sie Ihre Lebensmittelkarte durchziehen, wenn Sie versuchen, einen Rabatt für den Kauf von Produkten zu erhalten, werden bei den meisten Transaktionen Daten in eine Datenbank heruntergeladen.

Daten wachsen weiter, zum Beispiel wachsen soziale Netzwerkplattformen wie LinkedIn, Twitter und Facebook exponentiell und wir haben eine riesige Menge an Daten, um Menschen zu beschreiben, was sie tun, was sie mögen, wer sie sind, wann sie unterwegs sind , kaufen oder tun was auch immer. Es gibt Datensammlung und Datenerfassung, und der Weg, strategische Informationen aus diesen Daten zu extrahieren, ist Data Mining.

Data Mining ist die Einbeziehung quantitativer Methoden oder mathematischer Methoden, die Gleichungen, Algorithmen und Methoden wie traditionelle logistische Regression, Segmentierung, Klassifizierung oder Clustering von neuronalen Netzwerken umfassen können.

Data Mining ist branchenübergreifend anwendbar. Mit diesen Techniken kann jede Organisation das Data Mining analysieren und umsetzbare Informationen extrahieren, um ihre Prozesse zu optimieren und Produktivität und Effizienz zu steigern.

Data-Mining-Techniken haben sich in den letzten Jahrzehnten rasant beschleunigt. Wir müssen so viele dieser Daten verarbeiten und in nützliches Wissen umwandeln.

Warum Data Mining wichtig ist

Data Mining kann Ihnen helfen, Vorhersagen über zukünftige Trends zu treffen. Durch die Analyse vergangener Daten können Sie sich ein Bild davon machen, wie sich die Dinge in der Zukunft entwickeln könnten. Data Mining kann Ihnen auch dabei helfen, Beziehungen zwischen verschiedenen Datenteilen zu identifizieren, die Sie zuvor möglicherweise nicht gesehen haben.

Sie könnten beispielsweise feststellen, dass es einen Zusammenhang zwischen der Zeit, die jemand auf Ihrer Website verbringt, und der Wahrscheinlichkeit, dass er einen Kauf tätigt, gibt.

Was sind die verschiedenen Schritte des Data Mining?

• Schritt eins: Zuerst müssen Sie Ziele festlegen. Und hier arbeiten Data Scientists und Geschäftsinteressenten zusammen, um ein Geschäftsproblem zu definieren, für das Data Mining angewendet wird.
• Schritt zwei: Nachdem das Problem mit dem definierten Umfang definiert ist, gehen wir zu Schritt zwei über, der Datenaufbereitung. Dadurch wird festgelegt, welcher Datensatz hilft, diese relevanten Fragen zu dem Unternehmen zu beantworten, das wir in Schritt eins festgelegt haben. Hier geht es um mehr als nur um die Identifizierung der Daten. Wir müssen es auch bereinigen und jegliches Rauschen wie Duplikate, fehlende Werte und Ausreißer entfernen.
• Stufe drei: In Stufe drei konzentrieren wir uns auf die gezielte Anwendung der Daten durch Data-Mining-Algorithmen. Wir suchen hier nach interessanten Datenbeziehungen und wenden Deep-Learning-Techniken an.
• Schritt vier: Schließlich bewertet Schritt vier die Ergebnisse. Das bedeutet also wirklich, Ergebnisse zu interpretieren, die gültig, neuartig, nützlich und verständlich sind.

Verschiedene Techniken des Data Mining

Lassen Sie uns hier über einige dieser Data-Mining-Techniken sprechen, die Phase drei ausmachen (Anwendung der Daten speziell durch Data-Mining-Algorithmen). Data Mining ist eine Kombination aus verschiedenen Algorithmen und Datenaggregationstools, um große Datenpools in umsetzbare und nützliche Informationen zusammenzufassen. Es gibt viele Techniken und Methoden, die in Data Mining integriert sind, hier sind einige der beliebtesten:

Assoziation: Es ist die einfachste Technik des Data Mining. Die Assoziation basiert auf Regeln und ist eine Methode zum Auffinden von Beziehungen zwischen Variablen in einem bestimmten Datensatz. Sie stellen eine einfache Korrelation zwischen zwei oder mehr Elementen her, oft vom gleichen Typ, um Muster zu identifizieren.

Wenn Sie also beispielsweise die Kaufgewohnheiten von Menschen verfolgen, können Sie feststellen, dass ein Kunde immer Sahne kauft und dann eher Erdbeeren. Und deshalb könnten Sie vorschlagen, dass sie beim nächsten Kauf von Erdbeeren vielleicht auch die Sahne kaufen möchten.

Klassifizierung: Die Klassifizierung baut lediglich die Vorstellung von der Art des Kunden oder der Art des Artikels oder der Art des Objekts auf, indem mehrere Attribute beschrieben werden, um eine bestimmte Klasse zu identifizieren.

So könnten Sie beispielsweise Autos leicht in verschiedene Typen wie Limousinen, 4×4 und Cabrios einteilen, und Sie könnten dies tun, indem Sie verschiedene Attribute wie die Anzahl der Sitze oder die Form des Autos identifizieren. Dann können Sie ein neues Auto auf eine bestimmte Klasse anwenden, indem Sie die Attribute mit unserer bekannten Definition vergleichen.

Clustering: Eine weitere nützliche Technik ist das Clustering. Durch Clustering können Sie nun einzelne Daten zu einer Struktur zusammenfassen. Vergleichen Sie die Dateninstanzen mit anderen Beispielen, damit Sie sehen können, wo die Ähnlichkeiten und die Bereiche übereinstimmen.

Neuronale Netze: Es gibt eine Reihe von Deep-Learning-Techniken, die auch künstliche neuronale Netze verwenden, die wir verwenden können, um Dinge wie Vorhersagen zu bilden. Durch die Analyse vergangener Ereignisse oder vergangener Instanzen können Sie eine Vorhersage über ein Ereignis treffen. Wenn die Eingabedaten gekennzeichnet sind, kann eine Regression angewendet werden, um die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Zuordnung vorherzusagen. Wenn der Datensatz nicht beschriftet ist, werden die einzelnen Datenpunkte und der Trainingssatz miteinander verglichen, um zugrunde liegende Ähnlichkeiten zu entdecken und sie basierend auf diesen gemeinsamen Merkmalen zu gruppieren.

Sie werden auch Dinge wie Entscheidungsbäume und K Nearest Neighbor oder KNN-Algorithmen sehen, die hier verwendet werden. Eines der wichtigsten Dinge, an die Sie sich erinnern sollten, ist, dass Data-Mining-Techniken keine Einheitslösung sind, da verschiedene Techniken je nach Ihren Daten, Ihren geschäftlichen Fragen und dem, was Sie erreichen möchten, mehr oder weniger effektiv sind .

Es ist oft ein Fall von Versuch und Irrtum, um herauszufinden, welche Methode für Sie am besten geeignet ist. Data Mining verbindet also Geschäftsbeteiligte und Datenwissenschaftler in diesem gesamten Prozess. Und wenn es richtig gemacht wird, können Sie goldene Erkenntnisse gewinnen, die für ein Unternehmen transformativ sein können.