Einführung in Data Mining-Techniken

Der Begriff Data Mining wurde erstmals in den 1990er Jahren verwendet. Zuvor verwendeten Statistiker den Begriff Datenfischen oder Datenbaggern, um die Analyse von Daten ohne und eine vorher festgelegte Hypothese zu definieren. Eines der wichtigsten Ziele des Data Mining-Tools-Prozesses ist das Sammeln schlüssiger Informationen, die leicht auf große Datasets angewendet werden können. Jede Art von Data Mining-Techniken führt zu einem anderen Ergebnis / Effekt. Dies bedeutet, dass das Erkennen der geschäftlichen Probleme einen großen Beitrag dazu leistet, dass Marken die richtigen Data-Mining-Techniken implementieren und damit auch die besten Ergebnisse erzielen. Gleichzeitig ist zu beachten, dass sich Data Mining-Techniken auch auf die Entdeckung unbekannter interessanter Muster, ungewöhnlicher Aufzeichnungen oder Abhängigkeiten beziehen, die zuvor nicht erkannt wurden.

Big Data ist heutzutage einer der wichtigsten Aspekte der Wachstumsstory einer Marke, egal ob groß oder klein. In der heutigen Zeit verwenden Unternehmen Big-Data-Analysetechniken, um wichtige Ziele in ihrem Unternehmen zu erreichen, sowohl in Bezug auf die Kundenzufriedenheit als auch auf das Organisationswachstum. Gleichzeitig ist es wichtig zu verstehen, dass das Erfassen und Analysieren von Big Data für das erfolgreiche Wachstum und die Expansion eines Unternehmens wichtig ist. Aus diesem Grund sind Data Mining-Techniken äußerst nützlich, da sie Unternehmen dabei helfen können, Big Data effektiv zu analysieren. Es sind zwar mehrere Data Mining-Techniken verfügbar, sie decken jedoch unterschiedliche Probleme ab und bieten Einblicke in die jeweiligen nachfolgenden Geschäftsprobleme. Eine der besten Möglichkeiten, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, ist daher der Prozess der Data-Mining-Software. Ein Schlagwort, mit dem das gesamte Spektrum der Data-Analytics- und Data-Mining-Techniken beschrieben wird, umfasst das Sammeln, Extrahieren, Analysieren und statistische Methoden. Aus diesem Grund ist es wichtig, eine große Strategie so zu entwickeln, dass die Auswirkungen von Data Mining-Techniken von der Marke / Organisation klar verstanden werden.

8 Folgende Data Mining-Techniken sind wichtig:

  1. Erkennung von Anomalien oder Ausreißern

Eine Data Mining-Technik, Anomalie oder Ausreißererkennung, ist eine Technik, die nach Datenelementen in einem Datensatz sucht, die einem projizierten Muster oder einem erwarteten Verhalten ähnlich sind.

Anomalien, die auch als Ausreißer bezeichnet werden, liefern wichtige und umsetzbare Informationen für Marken und Organisationen. Als Ausreißer wird ein Objekt bezeichnet, das innerhalb einer Datenbank oder einer Datenkombination erheblich vom allgemeinen Durchschnitt abweicht.

Es unterscheidet sich von den übrigen Daten. Aus diesem Grund erfordern Data Mining-Tools für Ausreißer zusätzliche Aufmerksamkeit und Analysen, da sie einen anderen Ausblick auf ein bestimmtes Problem bieten. Diese Art von Data Mining-Technik kann verwendet werden, um Betrug und Risiken in einem kritischen System zu erkennen.

Sie eignen sich ideal für Situationen, in denen die einzigartigen Merkmale der Data-Mining-Techniken auf geeignete Weise analysiert werden können, und helfen dem Analysten, Mängel im System zu erkennen.

Dies kann wiederum auf betrügerische Handlungen, fehlerhafte Verfahren oder Bereiche hinweisen, in denen eine bestimmte Theorie ungültig ist, was die Installation eines geeigneten Systems sicher und effektiv macht.

Es ist wichtig zu bedenken, dass Ausreißer in Techniken des Large Data Mining sehr häufig vorkommen. Obwohl Ausreißer nicht immer negativ sind, können sie einer Marke helfen, einzigartige Dinge zu finden, die in den Data-Mining-Techniken vorkommen.

Unabhängig vom Einzelfall müssen die durch Aufdeckung von Anomalien oder Ausreißern gewonnenen Erkenntnisse weiter analysiert werden, um schlüssige Ergebnisse zu erzielen.

  1. Assoziationsregeln lernen

Diese Art der Data Mining-Technik basiert auf der Entdeckung interessanter Beziehungen zwischen Variablen in großen Datenbanken. Diese Art der Data Mining-Technik wird verwendet, um verborgene Muster in den Daten aufzudecken.

Sie können verwendet werden, um Variablen innerhalb der Daten und das gleichzeitige Auftreten verschiedener Variablen zu identifizieren, die mit der größten Häufigkeit auftreten. Das in Einzelhandelsgeschäften weit verbreitete Data-Mining-Verfahren mit Zuordnungsregeln wird zum Auffinden von Mustern in Verkaufsstellendaten verwendet.

Mit diesen Data Mining-Tools können Sie neue Produkte empfehlen, um herauszufinden, welche Art von Produkten andere Personen empfehlen, oder um neue Produkte zu finden, die Sie Ihren Kunden empfehlen können.

Als äußerst nützliche Data-Mining-Technik kann das Lernen von Assoziationsregeln verwendet werden, um die Conversion-Rate der Marke effektiv zu erhöhen. Ein gutes Beispiel für die Effektivität des Assoziationslernens wurde 2004 von Walmart umgesetzt.

Durch diese Data-Mining-Techniken wurde festgestellt, dass der Umsatz mit Erdbeer-Pop-ups vor einem Hurrikan um das Siebenfache stieg. Seit dieser Entdeckung hat Walmart dieses Produkt vor einem Hurrikan an der Kasse platziert und dadurch bessere Verkaufsumsätze erzielt.

  1. Clusteranalyse

Diese Art der Data-Mining-Technik ist definiert als der Prozess des Identifizierens von Data-Mining-Tools, die einander ähnlich sind. Mithilfe der Clusteranalyse können Marketer sowohl Ähnlichkeiten als auch Unterschiede in den Daten verstehen.

Da Cluster gemeinsame Merkmale aufweisen, können sie zur Verbesserung der Targeting-Algorithmen verwendet werden. Wenn beispielsweise eine bestimmte Kundengruppe eine bestimmte Produktmarke kauft, kann eine bestimmte Kampagne erstellt werden, um den Verkauf dieses Produkts zu unterstützen.

Wenn Sie dies verstehen, können Sie Marken dabei unterstützen, ihre Verkaufsumwandlungsraten effektiv zu steigern und so die Markenstärke und das Engagement zu steigern. Darüber hinaus ist die Erstellung von Personas auch das Ergebnis einer Clusteranalyse.

Personen sind fiktive Charaktere, die unterschiedliche Nutzertypen in einer bestimmten demografischen Situation repräsentieren und eine Website, Marke oder ein Produkt auf ähnliche Weise verwenden.

Als wichtiger Aspekt der Clusteranalyse unterstützen Personas Marken dabei, kluge Marketingentscheidungen zu treffen und leistungsstarke Kampagnen zu erstellen.

  1. Klassifikationsanalyse

Diese Art der Data Mining-Technik verfügt über ein systematisches Verfahren zum Abrufen wichtiger und relevanter Informationen zu Metadaten (dh Daten zu Daten) und Daten. Mithilfe der Klassifizierungsanalyse können Marken verschiedene Kategorien von Data Mining-Techniken identifizieren.

Die Klassifizierung der Analyse ist eng mit der Clusteranalyse verknüpft, da sie bei Data Mining-Tools eine effektivere Auswahl treffen. E-Mails sind ein bekanntes Beispiel für die Klassifizierungsanalyse, da sie mithilfe von Algorithmen E-Mails klären, je nachdem, ob es sich um legitime E-Mails oder um Spam handelt.

Verwenden Sie dazu die Data Mining-Software für die E-Mail, z. B. Wörter und Anhänge, die angeben, ob es sich um Spam oder legitime E-Mails handelt.

  1. Regressionsanalyse

Die Regressionsanalyse ist ein weiteres Data-Mining-Tool, mit dem Marken die Abhängigkeit zwischen Variablen definieren können. Diese Data Mining-Technik basiert auf der Annahme eines Einweg-Kausaleffekts von einer Variablen auf die Reaktion einer anderen Variablen.

Während unabhängige Variablen voneinander beeinflusst werden können, wird die Abhängigkeit im Allgemeinen nicht in beide Richtungen beeinflusst, wie dies bei der Korrelationsanalyse der Fall ist. Eine Regressionsanalyse kann zeigen, dass eine Variable von einer anderen abhängig ist und nicht umgekehrt.

Da die Regressionsanalyse ideal zur Ermittlung der Kundenzufriedenheit geeignet ist, können Marken neue und unterschiedliche Erkenntnisse über die Kundenbindung und die Auswirkungen externer Faktoren auf das Serviceniveau, z. B. Wetterbedingungen, gewinnen.

Ein gutes Beispiel für eine Regressionsanalyse ist die Verwendung dieser Data-Mining-Technik bei der Zuordnung von Personen auf Dating-Portalen. Viele Websites verwenden Variablen, um Personen nach ihren Vorlieben, Interessen und Hobbys zuzuordnen.

  1. Wahlmodellierung

Als genaues und universelles Data-Mining-Tool hilft die Auswahlmodellierung Marken dabei, probabilistische Vorhersagen über das Entscheidungsverhalten der Kunden zu treffen.

Da sich eine Marke auf ihre Zielgruppe konzentrieren muss, können Marken mithilfe der Auswahlmodellierung ihre Data-Mining-Techniken so einsetzen, dass sie bei Kunden, die voraussichtlich einen gültigen Kauf tätigen, maximale Anstrengungen unternehmen können Die wichtigsten Faktoren, die einen Kunden bei der Auswahl unterstützen.

Basierend auf Variablen wie Orten, vergangenen Käufen und Einstellungen hilft die Auswahlmodellierung Marken dabei, die Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, mit der Kunden eine Marketingentscheidung treffen. Durch die Investition in Choice Modeling können Marken auf einfache Weise dazu beitragen, ihren Umsatz auf umfassende Weise zu steigern.

  1. Regelinduktion

Diese Art der Data-Mining-Technik hilft bei der Entwicklung formaler Regeln, die auf einer Reihe von Beobachtungen basieren. Die Einführung von Regeln ist ein weiteres Data-Mining-Tool. Die aus dieser Data Mining-Technik extrahierten Regeln können verwendet werden, um ein wissenschaftliches Modell der Data Mining-Software oder lokale Muster in den Daten darzustellen.

Darüber hinaus ist das Induktionsparadigma die Assoziationsregel. Assoziationsregel ist das Herausfinden zwingender Beziehungen zwischen Variablen, insbesondere in großen Datenbanken.

Mit dieser in Data Mining-Software verwendeten Technik können Marken Regelmäßigkeiten zwischen bestimmten Produkten erkennen. Wenn ein Kunde beispielsweise Butter kauft, besteht die Möglichkeit, dass er auch Brot kauft.

Der Hauptfokus der Assoziationsregel besteht darin, zu verstehen, dass, wenn ein Kunde eine bestimmte Funktion ausführt, beispielsweise A, die Wahrscheinlichkeit hoch ist, dass er auch die Funktion B ausführt.

Dieses Verständnis kann Marken dabei helfen, nicht nur Verkäufe vorherzusagen, sondern auch intelligente Marketinglösungen zu entwickeln, die Werbepreise und bessere Produktplatzierungen in Geschäften und Einkaufszentren umfassen.

  1. Neuronale Netze

Neuronale Netze sind eine prägende Phase im Prozess der Data Mining-Technologie und bieten eine Reihe von Vorteilen. Der größte Vorteil eines neuronalen Netzwerks besteht darin, dass es hochpräzise Vorhersagemodelle erstellt, die effektiv auf eine große Anzahl von Problemen angewendet werden können.

Es gibt zwei Arten von Netzwerken, nämlich neuronale und künstliche. Echte neuronale Netze sind biologisch, nämlich das menschliche Gehirn, das in der Lage ist, Muster und Vorhersagen zu treffen.

Dabei trifft es die Entscheidungen in Bezug auf die Situation. Die künstlichen sind jene Programme, die auf den Computersystemen implementiert sind.

Künstliche neuronale Netze leiten ihren Namen von der historischen Entwicklung ab, in der Wissenschaftler versuchten, die Computersoftware dazu zu bringen, wie das menschliche Gehirn zu denken.

Obwohl das Gehirn viel komplexer ist, können neuronale Netze eine Vielzahl von Aufgaben ausführen, die auch das menschliche Gehirn ausführen kann.

Es ist schwer zu sagen, wann neuronale Netze für Data-Mining-Tools verwendet wurden, aber während des Zweiten Weltkriegs wurde ein Teil einer Studie zu dieser Data-Mining-Technik entdeckt.

Seitdem hat ein neuronales Netzwerk einen langen Weg zurückgelegt, und viele Datenanalysten haben es verwendet, um Probleme mit realen Vorhersagen zu lösen und im Allgemeinen auch die Ergebnisse von Algorithmen zu verbessern.

Viele der größten Durchbrüche in neuronalen Netzen bestanden in der Anwendung von Problemen wie der Verbesserung der Kundenvorhersage oder der Betrugserkennung, was bedeutet, dass sie Marken dabei helfen können, neuere und bessere Methoden zur Kundenbindung zu entdecken.

Tatsächlich haben neuronale Netze Marken und Organisationen erfolgreich dabei geholfen, mit vielen Problemen wie der Aufdeckung von Kreditkartenbetrug fertig zu werden.

Sie wurden auch in Bereichen wie dem Militär für das automatisierte Fahren unbemannter Fahrzeuge angewendet, um die Aussprache englischer Wörter aus dem geschriebenen Text zu korrigieren.

Es ist klar, dass es für eine Marke am schwierigsten ist, zu entscheiden, welche Data Mining-Technik die richtige Wahl sein könnte.

Dies liegt daran, dass die beste zu verwendende Data-Mining-Technik von der Art der Probleme abhängt, mit denen die Marke konfrontiert ist und die sie mithilfe der Data-Mining-Technik lösen möchte.

Manchmal hilft ein Versuch und Irrtum einer Marke, dieses Problem besser zu lösen. Das heißt, es ist auch eine Realität, dass die Märkte und Kunden sich ständig ändern und von Natur aus völlig dynamisch sind.

Diese Dynamik hat dafür gesorgt, dass es keine perfekte Data-Mining-Technik geben kann, da es nahezu unmöglich ist, die Zukunft erfolgreich vorherzusagen.

Deshalb sind Data-Mining-Techniken wichtig, da sie Wissenschaftlern und Organisationen helfen können, relevante Data-Mining-Software zu verwenden und sich auf diese veränderte Umgebung und Wirtschaft viel besser anzupassen.

Dies kann dazu beitragen, Modelle zu erstellen, mit deren Hilfe Änderungen auf sehr gezielte und verbesserte Weise antizipiert werden können. Denn je mehr Modelle für Data Mining-Techniken zur Verfügung stehen, desto mehr Geschäftswert kann für die Marke geschaffen werden.

Generelle Data-Mining-Techniken helfen Marken dabei, Data-Mining-Tools viel wissenschaftlicher und systematischer zu verstehen, wodurch einerseits eine bessere Markenbindung und andererseits eine bessere Wachstumsstory ermöglicht und sichergestellt wird.

Empfohlene Kurse

Dies war ein Leitfaden für Data Mining-Techniken. Hier haben wir die 8 wichtigen Data Mining-Techniken besprochen, mit denen Sie Ihr Unternehmen umfassend und erfolgreich voranbringen können. Sie können auch einen Blick auf die folgenden Kurse werfen, um Data Mining zu lernen -

  1. Data Mining-Techniken mit SAS Enterprises Miner
  2. Einführung in Data Mining
  3. IT-Sicherheit & Hacking - Data Mining

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Große Daten