Definition von ‚Data Mining‘

Definition: In einfachen Worten wird Data Mining als ein Prozess definiert, der dazu dient, verwertbare Daten aus einer größeren Menge beliebiger Rohdaten zu extrahieren. Es beinhaltet die Analyse von Datenmustern in großen Datenmengen mit Hilfe einer oder mehrerer Software. Data Mining findet in vielen Bereichen Anwendung, z. B. in Wissenschaft und Forschung. Durch die Anwendung von Data Mining können Unternehmen mehr über ihre Kunden erfahren und effektivere Strategien in Bezug auf verschiedene Geschäftsfunktionen entwickeln und somit Ressourcen auf eine optimalere und aufschlussreichere Weise nutzen. Dies hilft Unternehmen, ihrem Ziel näher zu kommen und bessere Entscheidungen zu treffen. Data Mining beinhaltet eine effektive Datensammlung und -speicherung sowie eine Computerverarbeitung. Um die Daten zu segmentieren und die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse zu bewerten, verwendet Data Mining hochentwickelte mathematische Algorithmen. Data Mining ist auch als Knowledge Discovery in Data (KDD) bekannt.
Beschreibung: Hauptmerkmale von Data Mining:
– Automatische Muster-Vorhersagen auf Basis von Trend- und Verhaltensanalysen.
– Vorhersage auf Basis wahrscheinlicher Ergebnisse.
– Erstellung entscheidungsorientierter Informationen.
– Fokussierung auf große Datensätze und Datenbanken für die Analyse.
– Clustering auf Basis des Auffindens und visuell dokumentierten Gruppierungen von bisher nicht bekannten Fakten.
Der Data-Mining-Prozess: Erforderliche technologische Infrastruktur: 1. Größe der Datenbank: Um ein leistungsfähigeres System zu erstellen, müssen mehr Daten verarbeitet und gepflegt werden. 2. Abfragekomplexität: Für die Abfrage oder Verarbeitung komplexerer Abfragen und je größer die Anzahl der Abfragen, desto leistungsfähigeres System ist erforderlich. Einsatzmöglichkeiten: 1. Data-Mining-Techniken sind in vielen Forschungsprojekten nützlich, z. B. in der Mathematik, Kybernetik, Genetik und im Marketing. 2. Mit Data Mining könnte ein Einzelhändler Aufzeichnungen von Kundenkäufen an der Verkaufsstelle verwalten und nutzen, um gezielte Werbeaktionen auf der Grundlage der Kaufhistorie einer Person zu versenden. Der Einzelhändler könnte auch Produkte und Werbeaktionen entwickeln, die bestimmte Kundensegmente ansprechen, basierend auf der Auswertung demografischer Daten aus Kommentaren oder Garantiekarten.