Data‑Mining

Data‑Mining und Big Data

Häufig wird Big Data im Zusammenhang mit Data‑Mining genannt — die Begriffe sind aber nicht identisch:

• Big Data bezeichnet große, heterogene oder schnell wachsende Datenmengen sowie die Infrastruktur und Plattformen, die nötig sind, um solche Daten zu speichern und zu verarbeiten.
• Data‑Mining ist eine Methode bzw. ein Prozess: Es geht darum, aus beliebigen Daten — groß oder klein — relevante Muster, Zusammenhänge oder Erkenntnisse zu gewinnen.

Während Data‑Mining nicht zwingend große Datenmengen voraussetzt, entfaltet es gerade bei großen oder komplexen Datensätzen sein volles Potenzial — daher wird es häufig im Kontext von Big Data angewendet.

Tipp:

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Wie funktioniert Data‑Mining?

Data‑Mining kombiniert statistische Verfahren, Machine‑Learning‑Methoden und Datenanalyse. Typische Vorgehensweisen sind:

• Klassifikation: Datensätze werden auf Basis definierter Merkmale in vorgegebene Klassen eingeteilt — z. B. „Zahler“ vs. „Nicht‑Zahler“.
• Clustering / Segmentierung: Objekte mit ähnlichen Merkmalen werden zusammengefasst, um Gruppen mit gemeinsamen Eigenschaften zu identifizieren — z. B. Kundensegmente.
• Prognose / Vorhersage: Mit historischen Daten werden Wahrscheinlichkeiten oder Trends ermittelt — z. B. ob ein Kunde wahrscheinlich seine Rechnung begleicht oder wie sich Nachfrage entwickelt.
• Assoziationsanalyse / Regelbasierte Mustererkennung: Beziehungen zwischen Datenpunkten erkennen — z. B. Produkte, die häufig zusammen bestellt werden.

Data‑Mining wird in vielen Bereichen eingesetzt: Risikoanalyse im Finanz‑ und Versicherungswesen, Kundenanalyse im Handel, medizinische Forschung, Marktforschung oder in der Qualitätskontrolle. Besonders dort, wo große Datenmengen, heterogene Datenstrukturen oder komplexe Muster vorliegen, zeigt Data‑Mining seine Stärke.