Data Mining bezeichnet das Aufdecken verborgener Erkenntnisse in großen Datensätzen mithilfe einer Kombination aus Datenbankabfragen, statistischen Analysen, Maschinelles Lernen ML) und Techniken der künstlichen Intelligenz (KI). Es ist weniger ausgefeilt als Advanced Analytics es nicht so weit geht, Empfehlungen auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse zu geben. Es kann verborgene Trends, Muster und Anomalien in Daten aufdecken, die herkömmlicheSQL-Abfragen übersehen würden.
Warum ist sie wichtig?
Data Mining besonders nützlich für Betrugserkennung im Risikomanagement oder Betrugserkennung , da es Datenströme in Echtzeit analysieren kann. Dies ist komplexer als herkömmliche Business Intelligence (BI)-Abfragen, da es statistische Analysemodelle anwendet, um verborgene Muster in den Daten aufzudecken. BI-Dashboards können mit Data Mining gefüllt werden, wodurch sich beide Bereiche ergänzen.
Data Mining Schlüsselkomponenten
Data Mining, wie es von Actian konzipiert wurde, umfasst die folgenden Schlüsselkomponenten:
- Datenexploration und -aufbereitung: Actian hat erkannt, dass Data Mining mit einer gründlichen Exploration und Aufbereitung der Daten beginnt. Unsere Lösungen unterstützen Unternehmen dabei, die Datenlandschaft zu verstehen, relevante Variablen zu identifizieren und die Daten aufzubereiten, um ihre Qualität und Eignung für die Analyse sicherzustellen. Wir bieten robuste Datenbereinigung, Transformations- und Fähigkeiten , um Vertrauen in den Prozess zu schaffen.
- Erkennung von Mustern und Beziehungen: Unsere Lösungen verwenden fortschrittliche Algorithmen und Techniken, um Muster, Trends und Beziehungen in den Daten zu erkennen. Unsere Algorithmen, darunter Klassifizierung, Regression, Clustering, Assoziationsregel-Mining und Anomalie , analysieren die Daten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Algorithmen sind darauf ausgelegt, große Datensätze effizient zu verarbeiten und genaue Ergebnisse zu liefern, die Vertrauen in die entdeckten Muster schaffen.
- Vorausschauende Modellierung und Vorhersage: Actian befähigt Unternehmen, Data Mining für prädiktive Modellierung und Prognosen zu nutzen. Unsere Lösungen ermöglichen die Entwicklung von Prognosemodellen, die zukünftige Ergebnisse vorhersagen, Trends erkennen und genaue Vorhersagen treffen können. Mit Hilfe von Algorithmen des Maschinelles Lernen und statistischen Modellierungstechniken können Unternehmen ihre Datenbestände vertrauensvoll nutzen, um informierte Entscheidungen zu treffen und das Geschäftswachstum voranzutreiben.
- Modellbewertung und -validierung: Actian legt großen Wert auf die Modellevaluation und -validierung, um die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Ergebnisse zu gewährleisten. Unsere Lösungen bieten umfassende Bewertungsmetriken und Validierungstechniken, um die Leistung der Data Mining zu beurteilen. Dies schafft Vertrauen in die Qualität der aus dem Data Mining gewonnenen Erkenntnisse und ermöglicht es Unternehmen, auf der Grundlage der Ergebnisse sichere Entscheidungen zu treffen.
- Verwertbare Einblicke und Entscheidungsfindung: Actians Lösungen konzentrieren sich darauf, umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, die eine sichere Entscheidungsfindung ermöglichen. Wir bieten Tools und Visualisierungen, die es Unternehmen ermöglichen, die entdeckten Muster effektiv zu interpretieren und zu kommunizieren. Mit unseren Lösungen gewinnen Unternehmen die Sicherheit, auf Basis der aus dem Data Mining gewonnenen Erkenntnisse zu handeln, Prozesse zu optimieren, Markttrends zu erkennen, Kundenerfahrungen zu verbessern und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.
Ist KDD das Gleiche wie Data Mining?
Knowledge Discovery in Databases (KDD) unterscheidet sich von Data Mining. KDD bezieht sich auf Data Mining zur Aufdeckung von Mustern auf hoher Ebene in großen Datenbanken. Data Mining ist ein Schritt in einem breiteren KDD-Prozess.
Arten von Data Mining
Im Folgenden werden einige Methoden des Data Mining vorgestellt:
- Daten können ausgewertet werden, um Gruppierungen von Datenelementen mit gemeinsamen Attributen zu beurteilen. Datenelemente werden geclustert, wenn sie als ähnliche Objekte klassifiziert werden können. Clustering-Methoden können hierarchisch oder nicht-hierarchisch sein. Nicht-hierarchische Methoden unterteilen einen Datensatz von N Objekten in M Cluster. K-means ist ein Beispiel für eine nicht-hierarchische Clustermethode, die Beobachtungen in K Gruppen verwandter Beobachtungen unterteilt.
- Bei der Pfad- oder Sequenzanalyse wird nach einer Reihe von Beobachtungen gesucht, die zu anderen Beobachtungen zu führen scheinen und eine Sequenz oder einen Pfad bilden.
- Bei der Regressionsanalyse werden die vorhergesagten Datenwerte in einem Datensatz auf der Grundlage einzelner oder mehrerer Variablen berechnet. Die Stärke der Beziehung kann durch den Vergleich von abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen bestimmt werden. Dieses Wissen kann wiederum zur Vorhersage künftiger Beziehungen mittels Vorwärtsregression verwendet werden.
- Neuronale Netze und Deep Learning simulieren die Funktionsweise des menschlichen Gehirns, um Muster in einem Datensatz zu finden und abzuleiten.
- Bei der Suche nach Assoziationsregeln wird eine Wenn-Dann-Analyse auf Datenpaare in einem Satz angewendet, um nach potenziellen Beziehungen zu suchen. Je mehr Beobachtungspaare eine Beziehung aufweisen, desto sicherer können sie eine Aussage treffen.
Vorteile von Data Mining
Data Mining bietet durch Vorhersage und prädiktive Analyse Vorteile, die über grundlegende Analysen hinausgehen. Diese umfassen:
- Verbesserung der Kundeninteraktionen. Glücksspielunternehmen und Online-Händler sind auf die prädiktive Analyse von Clickstreams angewiesen, um Empfehlungsmaschinen zu betreiben. Die Personalisierung von Online-Interaktionen ist der Schlüssel, um Kunden zum Wiederkommen zu bewegen.
- Finanzdienstleister nutzen Faktoren wie Interaktionsanalysen, Kreditwürdigkeitsprüfungen und demografische Daten, um ihre Angebote so zu gestalten, dass sie den Wert für den Kunden maximieren und den Lebenszeitumsatz des Kunden für den Anbieter steigern. Auf der anderen Seite können Daten über das Kundenverhalten zur Analyse der Kundenabwanderung und zum Aufzeigen potenzieller Kundenverluste verwendet werden.
- Hersteller nutzen Data Mining , um die Betriebszeit und produktive Lebensdauer teurer Industriemaschinen zu erhöhen. IoT eingebettet in komplexe Maschinen wie Düsentriebwerke, Turbinen in Kraftwerken und Dieselmotoren in Lokomotiven eingebettet , werten kontinuierlich Sensordatenströme aus. Diese Daten werden genutzt, um proaktiv Wartungsintervalle und betriebliche Anpassungen zu planen, die die Lebensdauer der Maschine verlängern können.
- Marketing-Automatisierungssysteme nutzen die Interaktionen potenzieller Kunden, um vorherzusagen, welche Antwort-E-Mail oder welches digitale Asset am besten geeignet ist, um sie auf der Migration zu einem Kunden zu halten.
- Systeme zur Vertriebsautomatisierung untersuchen die Berührungspunkte mit dem Kunden, einschließlich Website-Besuche, konsumierte digitale Inhalte, Suchbegriffe und angeklickte digitale Anzeigen, um die Kaufabsicht vorherzusagen. Subtile Kaufsignale können verarbeitet werden, um das Vertriebsteam darauf aufmerksam zu machen, dass der Interessent ein Produkt oder eine Dienstleistung ernsthaft in Erwägung zieht, und damit ein Vertriebsmitarbeiter direkt auf ihn zugehen kann.
- Die Betrugsbekämpfung profitiert von der Aufdeckung anormaler Kreditkartentransaktionen, Banküberweisungen oder gefälschter Versicherungsansprüche.
- Netzmanagementsysteme suchen nach Anzeichen für Staus in Routern und Routing-Knoten, um mögliche Paketverluste vorherzusagen und den Verkehr proaktiv umzuleiten, um die Latenzzeit zu minimieren. Dieselben Algorithmen können auch zur Optimierung der Streckenführung in Straßennavigationssystemen und Eisenbahnnetzen eingesetzt werden.
- Das Gesundheitswesen profitiert vom Data Mining von Patientendaten und Testergebnissen zur Vorhersage von Ergebnissen und möglichen Komplikationen, so dass Ärzte proaktiv geeignete Behandlungen verschreiben können.
Actian und die Data Intelligence Plattform
Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.
FAQ
Data Mining der Prozess, bei dem mithilfe von Datenbankabfragen, statistischen Analysen, Maschinelles Lernen und KI-Techniken verborgene Erkenntnisse in großen Datensätzen gewonnen werden, um Trends, Muster und Anomalien aufzudecken, die bei herkömmlichen SQL-Abfragen übersehen würden.
Data Mining weniger komplex als Advanced Analytics es zwar Erkenntnisse und Muster aufdeckt, aber nicht so weit geht, auf der Grundlage dieser Erkenntnisse Empfehlungen auszusprechen.
Nein, „Knowledge Discovery in Databases“ (KDD) bezeichnet Data Mining zur Aufdeckung übergeordneter Muster in großen Datenbanken, während Data Mining ein spezifischer Schritt innerhalb des umfassenderen KDD-Prozesses Data Mining .
Zu Data Mining gängigen Data Mining zählen Clustering-Methoden, Pfad- oder Sequenzanalysen, Regressionsanalysen, neuronale Netze und Deep Learning sowie die Ableitung von Assoziationsregeln.
Data Mining Gaming-Unternehmen und Online-Händler vorausschauende Analysen von Klickverläufen nutzen, um Empfehlungssysteme zu optimieren und Online-Interaktionen zu personalisieren, was dafür sorgt, dass Kunden immer wieder zurückkehren.
Data Mining besonders nützlich für Betrugserkennung es Datenströme in Echtzeit analysieren und statistische Analysemodelle anwenden kann, um verborgene Muster aufzudecken, die auf ungewöhnliche Kreditkartentransaktionen, Banküberweisungen oder betrügerische Versicherungsansprüche hindeuten.
Hersteller nutzen Data Mining die Datenströme von IoT komplexer Maschinen zu analysieren und so proaktiv Wartungsintervalle und betriebliche Anpassungen zu planen, die die Lebensdauer der Maschinen verlängern und die Betriebszeit erhöhen.
Vertriebsautomatisierungssysteme nutzen Data Mining Kundenkontaktpunkte wie Website-Besuche, aufgerufene digitale Inhalte, Suchbegriffe und angeklickte Anzeigen Data Mining analysieren, um die Kaufabsicht vorherzusagen und Vertriebsteams zu benachrichtigen, wenn potenzielle Kunden ernsthafte Kaufsignale zeigen.
