Data Mining
Data Mining, auch als Datenanalyse oder Wissensentdeckung in Datenbanken bezeichnet, ist ein Prozess des Entdeckens von Mustern, Zusammenhängen und Erkenntnissen aus großen Mengen von Daten. Es ist ein interdisziplinärer Ansatz, der statistische, mathematische, KI- und maschinelles Lernen-Techniken verwendet, um verborgene Muster und Informationen in den Daten zu identifizieren.
Die Hauptziele des Data Mining sind:
- Mustererkennung: Identifizierung wiederkehrender Muster, Trends oder Anomalien in den Daten.
- Vorhersage: Nutzung von Daten, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen.
- Segmentierung: Aufteilung der Daten in verschiedene Segmente oder Gruppen basierend auf ähnlichen Merkmalen.
- Abhängigkeitsentdeckung: Identifizierung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen Variablen.
- Optimierung: Finden von optimalen Lösungen oder Entscheidungen basierend auf Datenanalyse.
Beispiele für Data Mining-Anwendungen sind Kundenverhalten-Analysen, Betrugserkennung, Produktempfehlungen, medizinische Diagnosen und Churn Prediction.
Data Mining ermöglicht es Unternehmen und Organisationen, wertvolle Einblicke aus ihren Daten zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, die Kundenerfahrung zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
