Was sind die verschiedenen Arten von Data Mining-Techniken?

Data Mining bezieht sich im Allgemeinen auf eine Methode, mit der Daten von einer Zielquelle analysiert und dieses Feedback in nützliche Informationen umgewandelt werden. Diese Informationen werden normalerweise verwendet, um die Kosten in einem bestimmten Bereich zu senken, den Umsatz zu steigern oder beides. Das Hauptziel einer Data-Mining-Anwendung, die häufig unterstützt wird, besteht darin, die in einem bestimmten Datensatz enthaltenen Muster zu identifizieren und zu extrahieren.

Am wichtigsten ist, dass Data Mining-Techniken Einblicke ermöglichen, die ein besseres Verständnis der Daten und ihrer wesentlichen Merkmale ermöglichen. Unternehmen und Organisationen können viele verschiedene Arten von Data Mining-Techniken anwenden. Während sie möglicherweise einen ähnlichen Ansatz verfolgen, bemühen sich alle in der Regel, unterschiedliche Ziele zu erreichen.

Der Zweck von Predictive Data Mining-Techniken besteht fast immer darin, statistische Modelle oder Muster zu identifizieren, die verwendet werden können, um eine Reaktion von Interesse vorherzusagen. Beispielsweise kann ein Finanzinstitut damit ermitteln, bei welchen Transaktionen die höchste Betrugswahrscheinlichkeit besteht. Dies ist die am weitesten verbreitete Data-Mining-Technik und hat sich zu einem effizienten Entscheidungsinstrument für mittelständische bis große Unternehmen entwickelt. Es hat sich auch als effektiv erwiesen, um das Kundenverhalten vorherzusagen, Kundensegmente zu kategorisieren und verschiedene Ereignisse vorherzusagen.

Zusammenfassungsmodelle basieren auf Data Mining-Techniken, die entsprechend auf zusammengefasste Daten reagieren. Beispielsweise kann eine Organisation Fluggäste oder Kreditkartentransaktionen basierend auf ihren aus dem Analyseprozess extrahierten Merkmalen in verschiedene Gruppen einteilen. Dieses Modell kann Unternehmen auch dabei helfen, ihre Kundenbasis besser zu verstehen.

Assoziationsmodelle berücksichtigen, dass bestimmte Ereignisse regelmäßig zusammen auftreten können. Dies kann der gleichzeitige Kauf von Elementen wie Maus und Tastatur oder eine Folge von Ereignissen sein, die zum Ausfall eines bestimmten Hardwaregeräts geführt haben. Assoziationsmodelle stellen Data-Mining-Techniken dar, mit denen diese assoziierten Vorkommen identifiziert und charakterisiert werden.

Netzwerkmodelle verwenden Data Mining-Techniken, um Datenstrukturen in Form von Knoten und Verknüpfungen aufzudecken. Beispielsweise könnte ein organisierter Betrugsring eine Liste gestohlener Kreditkartennummern erstellen und diese dann umdrehen und zum Online-Kauf von Artikeln verwenden. In dieser Abbildung stellen Kreditkarten und Online-Händler die Knoten dar, während die tatsächlichen Transaktionen als Verknüpfungen fungieren.

Data Mining hat viele Zwecke und kann sowohl für positive als auch für böswillige Zwecke eingesetzt werden. Weitere Organisationen werden die Vorteile der Zusammenführung von Data-Mining-Techniken zu Hybridmodellen entdecken. Diese leistungsstarken Kombinationen führen häufig zu Anwendungen mit überlegener Leistung. Durch die Integration der Hauptmerkmale verschiedener Methoden in einzelne Hybridlösungen können Unternehmen in der Regel die Einschränkungen einzelner Strategiesysteme überwinden.