Das Data-Mining-Tutorial vermittelt grundlegende und fortgeschrittene Konzepte des Data-Mining. Unser Data-Mining-Tutorial richtet sich an Lernende und Experten.
Data Mining ist eine der nützlichsten Techniken, die Unternehmern, Forschern und Einzelpersonen hilft, wertvolle Informationen aus riesigen Datenmengen zu extrahieren. Data Mining wird auch Data Mining genannt Wissensermittlung in der Datenbank (KDD) . Der Wissensermittlungsprozess umfasst Datenbereinigung, Datenintegration, Datenauswahl, Datentransformation, Data Mining, Musterbewertung und Wissenspräsentation.
Unser Data-Mining-Tutorial umfasst alle Themen des Data-Mining wie Anwendungen, Data-Mining vs. maschinelles Lernen, Data-Mining-Tools, Social-Media-Data-Mining, Data-Mining-Techniken, Clustering beim Data-Mining, Herausforderungen beim Data-Mining usw.
Was ist Data Mining?
Der Prozess des Extrahierens von Informationen zur Identifizierung von Mustern, Trends und nützlichen Daten, die es dem Unternehmen ermöglichen würden, aus riesigen Datenmengen datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, wird als Data Mining bezeichnet.
Mit anderen Worten können wir sagen, dass Data Mining der Prozess ist, bei dem verborgene Informationsmuster aus verschiedenen Perspektiven untersucht werden, um sie in nützliche Daten zu kategorisieren, die in bestimmten Bereichen wie Data Warehouses, effizienten Analysen, Data-Mining-Algorithmen und Entscheidungshilfen gesammelt und zusammengestellt werden Erstellung und anderer Datenanforderungen, um letztendlich Kosten zu senken und Einnahmen zu generieren.
Beim Data Mining wird automatisch nach großen Informationsbeständen gesucht, um Trends und Muster zu finden, die über einfache Analyseverfahren hinausgehen. Data Mining nutzt komplexe mathematische Algorithmen für Datensegmente und bewertet die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse. Data Mining wird auch Knowledge Discovery of Data (KDD) genannt.
Data Mining ist ein Prozess, mit dem Unternehmen bestimmte Daten aus riesigen Datenbanken extrahieren, um geschäftliche Probleme zu lösen. Es wandelt vor allem Rohdaten in nützliche Informationen um.
Data Mining ähnelt Data Science, das von einer Person in einer bestimmten Situation an einem bestimmten Datensatz mit einem Ziel durchgeführt wird. Dieser Prozess umfasst verschiedene Arten von Diensten wie Text-Mining, Web-Mining, Audio- und Video-Mining, Bilddaten-Mining und Social-Media-Mining. Dies erfolgt über einfache oder hochspezifische Software. Durch die Auslagerung des Data Mining können alle Arbeiten schneller und mit geringen Betriebskosten erledigt werden. Spezialisierte Firmen können neue Technologien auch nutzen, um Daten zu sammeln, die manuell nicht auffindbar sind. Auf verschiedenen Plattformen sind Unmengen an Informationen verfügbar, aber nur sehr wenig Wissen ist zugänglich. Die größte Herausforderung besteht darin, aus den Daten wichtige Informationen zu extrahieren, die zur Lösung eines Problems oder für die Unternehmensentwicklung genutzt werden können. Es stehen viele leistungsstarke Instrumente und Techniken zur Verfügung, um Daten zu analysieren und daraus bessere Erkenntnisse zu gewinnen.
Arten von Data Mining
Data Mining kann für die folgenden Datentypen durchgeführt werden:
Relationale Datenbank:
Eine relationale Datenbank ist eine Sammlung mehrerer Datensätze, die formal nach Tabellen, Datensätzen und Spalten organisiert sind und aus denen auf verschiedene Arten auf Daten zugegriffen werden kann, ohne dass die Datenbanktabellen erkannt werden müssen. Tabellen vermitteln und teilen Informationen, was die Durchsuchbarkeit, Berichterstellung und Organisation von Daten erleichtert.
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Data Warehouse:
Ein Data Warehouse ist die Technologie, die Daten aus verschiedenen Quellen innerhalb des Unternehmens sammelt, um aussagekräftige Geschäftseinblicke zu liefern. Die riesigen Datenmengen stammen von verschiedenen Stellen, beispielsweise aus Marketing und Finanzen. Die extrahierten Daten werden für Analysezwecke genutzt und helfen bei der Entscheidungsfindung für eine Unternehmensorganisation. Das Data Warehouse ist eher für die Analyse von Daten als für die Transaktionsverarbeitung konzipiert.
Datenrepositorys:
Das Daten-Repository bezieht sich im Allgemeinen auf ein Ziel für die Datenspeicherung. Viele IT-Experten verwenden den Begriff jedoch eindeutiger, um sich auf eine bestimmte Art von Einrichtung innerhalb einer IT-Struktur zu beziehen. Zum Beispiel eine Gruppe von Datenbanken, in denen eine Organisation verschiedene Arten von Informationen gespeichert hat.
Objektrelationale Datenbank:
Eine Kombination aus einem objektorientierten Datenbankmodell und einem relationalen Datenbankmodell wird als objektrelationales Modell bezeichnet. Es unterstützt Klassen, Objekte, Vererbung usw.
Eines der Hauptziele des objektrelationalen Datenmodells besteht darin, die Lücke zwischen der relationalen Datenbank und den objektorientierten Modellpraktiken zu schließen, die häufig in vielen Programmiersprachen, beispielsweise C++, Java, C# usw., verwendet werden.
Transaktionsdatenbank:
Eine Transaktionsdatenbank bezieht sich auf ein Datenbankverwaltungssystem (DBMS), das die Möglichkeit hat, eine Datenbanktransaktion rückgängig zu machen, wenn sie nicht ordnungsgemäß ausgeführt wird. Auch wenn dies vor langer Zeit eine einzigartige Fähigkeit war, unterstützen heute die meisten relationalen Datenbanksysteme transaktionale Datenbankaktivitäten.
Trennzeichen Java
Vorteile von Data Mining
- Die Data-Mining-Technik ermöglicht es Unternehmen, wissensbasierte Daten zu gewinnen.
- Data Mining ermöglicht es Unternehmen, lukrative Änderungen im Betrieb und in der Produktion vorzunehmen.
- Im Vergleich zu anderen statistischen Datenanwendungen ist Data Mining kosteneffizient.
- Data Mining unterstützt den Entscheidungsprozess einer Organisation.
- Es erleichtert die automatisierte Entdeckung versteckter Muster sowie die Vorhersage von Trends und Verhaltensweisen.
- Es kann sowohl im neuen System als auch auf den bestehenden Plattformen induziert werden.
- Es handelt sich um einen schnellen Prozess, der es neuen Benutzern erleichtert, enorme Datenmengen in kurzer Zeit zu analysieren.
Nachteile von Data Mining
- Es besteht die Möglichkeit, dass die Organisationen nützliche Kundendaten gegen Geld an andere Organisationen verkaufen. Dem Bericht zufolge hat American Express Kreditkartenkäufe seiner Kunden an andere Organisationen verkauft.
- Viele Data-Mining-Analysesoftware ist schwierig zu bedienen und erfordert eine vorherige Schulung, um daran arbeiten zu können.
- Verschiedene Data-Mining-Instrumente funktionieren aufgrund der unterschiedlichen Algorithmen, die in ihrem Design verwendet werden, auf unterschiedliche Weise. Daher ist die Auswahl der richtigen Data-Mining-Tools eine sehr anspruchsvolle Aufgabe.
- Die Data-Mining-Techniken sind nicht präzise, sodass sie unter bestimmten Bedingungen schwerwiegende Folgen haben können.
Data-Mining-Anwendungen
Data Mining wird hauptsächlich von Organisationen mit hohen Verbraucheranforderungen eingesetzt – Einzelhandels-, Kommunikations-, Finanz- und Marketingunternehmen – um Preise, Verbraucherpräferenzen, Produktpositionierung und Auswirkungen auf Umsatz, Kundenzufriedenheit und Unternehmensgewinne zu ermitteln. Mithilfe von Data Mining kann ein Einzelhändler POS-Aufzeichnungen von Kundenkäufen nutzen, um Produkte und Werbeaktionen zu entwickeln, die dem Unternehmen dabei helfen, Kunden anzulocken.
Dies sind die folgenden Bereiche, in denen Data Mining weit verbreitet ist:
Data Mining im Gesundheitswesen:
Data Mining im Gesundheitswesen hat ein hervorragendes Potenzial zur Verbesserung des Gesundheitssystems. Es nutzt Daten und Analysen, um bessere Erkenntnisse zu gewinnen und Best Practices zu identifizieren, die die Gesundheitsdienste verbessern und die Kosten senken. Analysten verwenden Data-Mining-Ansätze wie maschinelles Lernen, mehrdimensionale Datenbanken, Datenvisualisierung, Soft Computing und Statistiken. Mithilfe von Data Mining können Patienten in jeder Kategorie vorhergesagt werden. Die Verfahren stellen sicher, dass die Patienten zur richtigen Zeit am richtigen Ort intensivmedizinisch versorgt werden. Durch Data Mining können Krankenversicherer zudem Betrug und Missbrauch erkennen.
Data Mining in der Warenkorbanalyse:
Die Warenkorbanalyse ist eine Modellierungsmethode, die auf einer Hypothese basiert. Wenn Sie eine bestimmte Produktgruppe kaufen, ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass Sie eine andere Produktgruppe kaufen. Diese Technik kann es dem Einzelhändler ermöglichen, das Kaufverhalten eines Käufers zu verstehen. Diese Daten können dem Einzelhändler dabei helfen, die Anforderungen des Käufers zu verstehen und das Layout des Geschäfts entsprechend anzupassen. Durch einen unterschiedlichen analytischen Vergleich der Ergebnisse zwischen verschiedenen Geschäften und zwischen Kunden in verschiedenen demografischen Gruppen kann ein Vergleich durchgeführt werden.
Data Mining im Bildungswesen:
Education Data Mining ist ein neu entstehendes Feld, das sich mit der Entwicklung von Techniken befasst, die Wissen aus den in Bildungsumgebungen generierten Daten erforschen. Als EDM-Ziele gelten die Bestätigung des zukünftigen Lernverhaltens der Schüler, die Untersuchung der Auswirkungen pädagogischer Unterstützung und die Förderung der Lernwissenschaft. Eine Organisation kann Data Mining nutzen, um präzise Entscheidungen zu treffen und auch die Ergebnisse der Studierenden vorherzusagen. Mit den Ergebnissen kann sich die Einrichtung darauf konzentrieren, was und wie gelehrt werden soll.
Data Mining in der Fertigungstechnik:
Wissen ist das beste Kapital eines produzierenden Unternehmens. Data-Mining-Tools können hilfreich sein, um Muster in einem komplexen Fertigungsprozess zu finden. Data Mining kann beim Entwurf auf Systemebene eingesetzt werden, um die Beziehungen zwischen Produktarchitektur, Produktportfolio und Datenanforderungen der Kunden zu ermitteln. Es kann neben anderen Aufgaben auch zur Prognose des Produktentwicklungszeitraums, der Kosten und der Erwartungen verwendet werden.
Data Mining im CRM (Customer Relationship Management):
Beim Customer Relationship Management (CRM) geht es darum, Kunden zu gewinnen und zu halten, die Kundenbindung zu stärken und kundenorientierte Strategien umzusetzen. Um eine gute Beziehung zum Kunden aufzubauen, muss eine Unternehmensorganisation Daten sammeln und diese analysieren. Mit Data-Mining-Technologien können die gesammelten Daten für Analysen genutzt werden.
Data Mining zur Betrugserkennung:
Durch Betrug gehen Milliarden von Dollar verloren. Herkömmliche Methoden zur Betrugserkennung sind etwas zeitaufwändig und anspruchsvoll. Data Mining liefert aussagekräftige Muster und wandelt Daten in Informationen um. Ein ideales Betrugserkennungssystem sollte die Daten aller Benutzer schützen. Überwachte Methoden bestehen aus einer Sammlung von Musteraufzeichnungen, und diese Aufzeichnungen werden als betrügerisch oder nicht betrügerisch klassifiziert. Anhand dieser Daten wird ein Modell erstellt und die Technik entwickelt, um festzustellen, ob das Dokument gefälscht ist oder nicht.
Data Mining bei der Lügenerkennung:
Einen Kriminellen festzunehmen ist keine große Sache, aber die Wahrheit über ihn herauszufinden ist eine sehr herausfordernde Aufgabe. Strafverfolgungsbehörden können Data-Mining-Techniken einsetzen, um Straftaten zu untersuchen, mutmaßliche terroristische Kommunikation zu überwachen usw. Diese Technik umfasst auch Text-Mining und sucht nach aussagekräftigen Mustern in Daten, bei denen es sich normalerweise um unstrukturierten Text handelt. Die aus den vorherigen Untersuchungen gesammelten Informationen werden verglichen und ein Modell zur Lügenerkennung erstellt.
Data Mining im Finanzbanking:
Die Digitalisierung des Bankensystems soll bei jeder neuen Transaktion eine enorme Datenmenge erzeugen. Die Data-Mining-Technik kann Bankern bei der Lösung geschäftsbezogener Probleme im Bank- und Finanzwesen helfen, indem sie Trends, Verluste und Korrelationen in Geschäftsinformationen und Marktkosten identifiziert, die für Manager oder Führungskräfte nicht sofort erkennbar sind, weil die Datenmenge zu groß ist oder produziert wird zu schnell auf dem Bildschirm von Experten. Der Manager kann diese Daten nutzen, um einen profitablen Kunden gezielter anzusprechen, zu gewinnen, zu binden, zu segmentieren und zu pflegen.
Herausforderungen der Implementierung im Data Mining
Obwohl Data Mining sehr leistungsfähig ist, steht es bei seiner Ausführung vor vielen Herausforderungen. Verschiedene Herausforderungen können mit Leistung, Daten, Methoden und Techniken usw. zusammenhängen. Der Prozess des Data Mining wird effektiv, wenn die Herausforderungen oder Probleme richtig erkannt und angemessen gelöst werden.
Unvollständige und verrauschte Daten:
Der Prozess des Extrahierens nützlicher Daten aus großen Datenmengen ist Data Mining. Die Daten in der realen Welt sind heterogen, unvollständig und verrauscht. Daten in großen Mengen sind normalerweise ungenau oder unzuverlässig. Diese Probleme können aufgrund von Datenmessgeräten oder aufgrund menschlicher Fehler auftreten. Angenommen, eine Einzelhandelskette sammelt Telefonnummern von Kunden, die mehr als 500 US-Dollar ausgeben, und die Buchhaltungsmitarbeiter geben die Informationen in ihr System ein. Der Person kann bei der Eingabe der Telefonnummer ein Ziffernfehler unterlaufen, der zu falschen Daten führt. Selbst einige Kunden sind möglicherweise nicht bereit, ihre Telefonnummern preiszugeben, was zu unvollständigen Daten führt. Die Daten können aufgrund menschlicher oder systemischer Fehler geändert werden. All diese Konsequenzen (verrauschte und unvollständige Daten) machen das Data Mining zu einer Herausforderung.
Datenverteilung:
Daten aus der realen Welt werden normalerweise auf verschiedenen Plattformen in einer verteilten Computerumgebung gespeichert. Es kann sich um eine Datenbank, einzelne Systeme oder sogar um das Internet handeln. In der Praxis ist es vor allem aus organisatorischen und technischen Gründen eine ziemlich schwierige Aufgabe, alle Daten in einem zentralen Datenspeicher zu speichern. Beispielsweise können verschiedene Regionalbüros eigene Server zum Speichern ihrer Daten haben. Es ist nicht möglich, alle Daten aller Büros auf einem zentralen Server zu speichern. Daher erfordert Data Mining die Entwicklung von Tools und Algorithmen, die das Mining verteilter Daten ermöglichen.
Komplexe Daten:
Daten aus der realen Welt sind heterogen und können Multimediadaten sein, darunter Audio- und Videodaten, Bilder, komplexe Daten, räumliche Daten, Zeitreihen usw. Die Verwaltung dieser verschiedenen Datentypen und das Extrahieren nützlicher Informationen ist eine schwierige Aufgabe. Meistens müssten neue Technologien, neue Tools und Methoden verfeinert werden, um spezifische Informationen zu erhalten.
Leistung:
Java unveränderliche Liste
Die Leistung des Data-Mining-Systems hängt in erster Linie von der Effizienz der verwendeten Algorithmen und Techniken ab. Wenn der entworfene Algorithmus und die Techniken nicht den Anforderungen entsprechen, wird die Effizienz des Data-Mining-Prozesses beeinträchtigt.
Datenschutz und Sicherheit:
Data Mining führt in der Regel zu schwerwiegenden Problemen in Bezug auf Datensicherheit, Governance und Datenschutz. Analysiert ein Einzelhändler beispielsweise die Details der gekauften Artikel, gibt er ohne deren Zustimmung Daten über Kaufgewohnheiten und Vorlieben der Kunden preis.
Datenvisualisierung:
Beim Data Mining ist die Datenvisualisierung ein sehr wichtiger Prozess, da sie die primäre Methode ist, die dem Benutzer die Ausgabe auf ansehnliche Weise anzeigt. Die extrahierten Daten sollten die genaue Bedeutung dessen vermitteln, was sie ausdrücken möchten. Oftmals ist es jedoch schwierig, die Informationen dem Endbenutzer präzise und einfach darzustellen. Da die Eingabedaten und die Ausgabeinformationen kompliziert und sehr effizient sind, müssen erfolgreiche Datenvisualisierungsprozesse implementiert werden, um erfolgreich zu sein.
Zusätzlich zu den oben genannten Problemen gibt es beim Data Mining noch viele weitere Herausforderungen. Mit Beginn des eigentlichen Data-Mining-Prozesses werden weitere Probleme offengelegt, und der Erfolg des Data-Mining hängt von der Beseitigung all dieser Schwierigkeiten ab.
Voraussetzungen
Bevor Sie die Konzepte des Data Mining erlernen, sollten Sie über grundlegende Kenntnisse in Statistik, Datenbankkenntnissen und grundlegender Programmiersprache verfügen.
Publikum
Unser Data-Mining-Tutorial richtet sich an alle Anfänger oder Absolventen der Informatik, um ihnen das Erlernen der Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Techniken im Zusammenhang mit dem Data-Mining zu erleichtern.
Probleme
Wir versichern Ihnen, dass Sie beim Erlernen unseres Data-Mining-Tutorials keine Schwierigkeiten haben werden. Wenn in diesem Tutorial jedoch ein Fehler auftritt, posten Sie das Problem oder den Fehler bitte im Kontaktformular, damit wir es verbessern können.