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Damit aus Rohdaten n眉tzliche Informationen werden, die Sie dann analysieren k枚nnen, um wichtige Entscheidungen zu treffen, durchlaufen sie zun盲chst einen mehrstufigen Prozess, der als Data Mining bezeichnet wird. Data Mining findet in zahlreichen Branchen Anwendung, z. B. in der Fertigung, im Bildungswesen, im Gesundheitswesen, in der Technologie, in den Medien, im Bankwesen und in vielen anderen Bereichen. Es wird nicht nur in verschiedenen Branchen eingesetzt, sondern ist auch eine regelm盲脽ige Aufgabe, die Sie in einer Karriere in den Bereichen Data Science und Business Analytics ausf眉hren werden.

Was ist Data Mining?

Unter Data Mining versteht man den Prozess oder die Technik, mit der in gro脽en Datenbest盲nden Informationen wie Muster und Beziehungen entdeckt werden, die dann 蹿眉谤 fundierte Entscheidungen genutzt werden k枚nnen. Dieser Prozess erfolgt mithilfe von Computern und automatisierten Prozessen, die durch k眉nstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erm枚glicht werden. Data Mining folgt einem bestimmten Prozess, der mit der Frage beginnt, was das Ziel ist, und mit Erkenntnissen endet, die zur Entwicklung von Strategien beitragen.

Warum Data Mining wichtig ist

Nachdem Sie mithilfe von Data Mining Trends in den Daten festgestellt haben, k枚nnen Sie diese Informationen nutzen, um mehr Kunden zu gewinnen, Gesch盲ftsabl盲ufe effizienter zu gestalten und Ihre Kunden besser zu verstehen. Im Grunde kann jede Branche von Data Mining profitieren, da es u. a. in der medizinischen Diagnostik, der Preisoptimierung, der Risikobewertung und der Betrugserkennung Anwendung findet.听

Wie Data Mining funktioniert

Der branchen眉bergreifende Standardprozess 蹿眉谤 Data Mining (CRISP-DM) ist ein sechsstufiger Prozess und der Industriestandard 蹿眉谤 Data Mining. Werfen wir einen Blick darauf, was Sie in den einzelnen Schritten erwarten k枚nnen.

1. Gesch盲ftliches Verst盲ndnis

Der Data-Mining-Prozess beginnt mit einem Problem, das Sie zu l枚sen versuchen, oder einem spezifischen Ziel 蹿眉谤 das Projekt. Das Verst盲ndnis der angestrebten Ziele ist wichtig, um sicherzustellen, dass die richtigen und relevanten Datens盲tze analysiert werden.听

2. Verst盲ndnis der Daten

Schritt zwei beinhaltet die Sammlung aller relevanten Daten, wobei sichergestellt werden muss, dass die Daten vollst盲ndig sind, keine Duplikate enthalten und in der Regel aus mehreren Quellen stammen.

3. Aufbereitung der Daten

Bei der Datenaufbereitung werden die Daten in das richtige Format gebracht, damit sie 蹿眉谤 die Analyse und 脺bertragung in die Datenbank bereit sind. Die drei Teilschritte der Datenaufbereitung sind Extraktion, Transformation und Laden, allgemein als ETL bezeichnet.

4. Modellierung

Bei der Modellierung durchlaufen die Daten verschiedene Data-Mining-Techniken und -Tools, wobei je nach Datenlage und Zielsetzung das richtige Modell oder die richtigen Modelle ausgew盲hlt werden. Zu diesen Techniken geh枚ren Clustering, Regression und Klassifizierung.

5. Auswertung

Die Frage oder das urspr眉ngliche Ziel, das Sie in Schritt eins festgelegt haben, sollte jetzt eine Antwort haben. Ist dies nicht der Fall, kehren Sie zum vorherigen Schritt der Modellierung zur眉ck und nehmen alle erforderlichen Anpassungen an den Daten vor.

6. Einsatz

Bevor Sie zur Bereitstellung 眉bergehen, ist es wichtig, dass der Datenmodellierungsprozess Antworten auf Ihre Zielsetzung liefert. Sobald Sie diese Antworten haben, k枚nnen Sie die Informationen pr盲sentieren und strategisch nutzen.听

Data-Mining-Techniken

Sie werden eine Vielzahl unterschiedlicher Strategien anwenden, um Erkenntnisse aus Datens盲tzen zu gewinnen. Im Folgenden werden einige Data-Mining-Techniken n盲her betrachtet:

• Clustering: Das Zusammenfassen 盲hnlicher Datenpunkte wird als Clustering bezeichnet. Dabei entstehen Untergruppen, die Sie anschlie脽end als Eingabedaten 蹿眉谤 andere Data-Mining-Techniken verwenden k枚nnen.

• Klassifizierung: Auch bei der Klassifizierung werden Datens盲tze in kleinere Gruppen aufgeteilt. Diese g盲ngige, aber komplexe Technik sucht gezielt nach Datenpunkten mit 脛hnlichkeiten, um die Vorhersage von Ergebnissen zu unterst眉tzen.

• Assoziation: Die Assoziation untersucht die Wahrscheinlichkeit von Beziehungen zwischen Datens盲tzen, die auf den ersten Blick nicht miteinander verkn眉pft sind. Ein Beispiel 蹿眉谤 die Anwendung dieser Technik ist die Empfehlung eines bestimmten Artikels 蹿眉谤 einen Kunden auf der Grundlage fr眉herer Eink盲ufe.

• Regression: Bei der Regression handelt es sich um eine eher mathematisch orientierte Technik, die Ihnen hilft, die wichtigsten Faktoren innerhalb eines Datensatzes zu verstehen und zu erkennen, wie sie zusammenwirken, sodass Sie letztendlich genaue Prognosen und Vorhersagen machen k枚nnen.

• 础耻蝉谤别颈脽别谤别谤办别苍苍耻苍驳: Die Erkennung von Ausrei脽ern ist wichtig, um potenzielle Fehler im Datensatz sowie einzigartige Daten zu erkennen, die es wert sind, n盲her betrachtet zu werden, um den Ausrei脽er zu verstehen.听

Maschinelles Lernen und Data Mining

Maschinelles Lernen ist ein Bereich der k眉nstlichen Intelligenz, in dem Computer darauf trainiert werden, Daten zu analysieren, um Muster und Trends zu erkennen. Zu diesem Zweck werden spezielle Algorithmen entwickelt und mit gro脽en Datenmengen trainiert, damit sie lernen, Vorhersagen zu treffen.听

Data Mining spielt beim maschinellen Lernen eine wichtige Rolle, da maschinelles Lernen Data Mining einsetzt, um Trends in den Daten zu erkennen und diese zur Entwicklung von Vorhersagemodellen zu nutzen. Das maschinelle Lernen ist auch in der Lage, bestimmte Data-Mining-Techniken zu unterst眉tzen. So k枚nnen Sie beispielsweise Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden, um unstrukturierte Daten in strukturierte Daten umzuwandeln, damit die Informationen 蹿眉谤 das Data Mining leichter zug盲nglich sind. Andere Teile des Data-Mining-Prozesses, die von maschinellem Lernen profitieren k枚nnen, sind die Datenbereinigung, die Dateneingabe und die Beseitigung doppelter Informationen. Algorithmen des maschinellen Lernens sind in der Lage, diese Prozesse zu automatisieren.

Berufe im Bereich Data Mining

Data Mining ist eine zentrale Kompetenz 蹿眉谤 Berufe in der Datenwissenschaft und Datenanalyse. F眉r Positionen, die den Umgang mit gro脽en Datenmengen erfordern, ist Data-Mining unverzichtbar.. In einigen F盲llen kann ein Unternehmen einen Data-Mining-Spezialisten einstellen, der bei der Erstellung von Skripten 蹿眉谤 k眉nstliche Intelligenz und maschinelles Lernen hilft. Hier ein Blick auf drei Berufe im Zusammenhang mit Data Mining:

Datenwissenschaftler

Durchschnittliches Jahresgehalt in Deutschland (Glassdoor): 鈧� 60.000 []

Als Datenwissenschaftler helfen Sie Ihrem Unternehmen, Daten zu sammeln und zu analysieren und mithilfe von Vorhersagemodellen, Algorithmen und Datenmodellen Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Mit diesen Informationen k枚nnen Unternehmen Probleme l枚sen und fundierte Entscheidungen treffen. Diese Position erfordert Kenntnisse in den Bereichen Computerprogrammierung, maschinelles Lernen und statistische Analyse.

Marktforschungsanalyst

Durchschnittliches Jahresgehalt in Deutschland (Glassdoor): 鈧� 59.000 []

Als Marktforschungsanalyst nutzen Sie Daten 眉ber Ihre Kunden und die Marktbedingungen, um daraus Marketingstrategien zu entwickeln. Zu Ihren Aufgaben geh枚ren die Analyse gro脽er Datens盲tze, die 脺berwachung der Leistung Ihrer Marketingstrategien und die Durchf眉hrung von Marktforschung.听

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Durchschnittliches Jahresgehalt in Deutschland (Glassdoor): 鈧� 55.000 []

Als Datenanalyst sammeln Sie Daten und analysieren sie. Dadurch gewinnen Sie Erkenntnisse, die Sie 蹿眉谤 wichtige Gesch盲ftsentscheidungen nutzen k枚nnen, z. B. wie Sie die Bed眉rfnisse Ihrer Kunden besser erf眉llen k枚nnen. Datenanalysten verf眉gen 眉ber F盲higkeiten in den Bereichen Datenvisualisierung, Programmierung und statistische Analyse.

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