{"id":31875,"date":"2024-11-12T12:39:56","date_gmt":"2024-11-12T12:39:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.seobility.net\/?post_type=wiki&p=31875"},"modified":"2025-03-18T13:49:11","modified_gmt":"2025-03-18T13:49:11","slug":"Data_Mining","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/www.seobility.net\/de\/wiki\/Data_Mining","title":{"rendered":"Data Mining"},"content":{"rendered":"

Definition<\/span><\/h2>\n

Data Mining ist ein interdisziplin\u00e4res Teilgebiet der Informatik mit dem \u00fcbergeordneten Ziel, mit statistischen und mathematischen Methoden Muster, Zusammenh\u00e4nge oder Entwicklungstendenzen aus einem Datensatz zu extrahieren und die Informationen f\u00fcr die weitere Verwendung in eine verst\u00e4ndliche Struktur umzuwandeln. Data Mining ist der Analyseschritt innerhalb des als „Knowledge Discovery in Databases“ (Deutsch: „Wissensentdeckung in Datenbanken“) bezeichneten Prozesses.\n<\/p>\n

Anwendungsgebiete des Data Mining<\/span><\/h2>\n

Text Mining<\/strong> ist ein Anwendungsbereich f\u00fcr Data Mining, bei dem mittels statistischer und linguistischer Verfahren Informationen aus nat\u00fcrlich-sprachlichen und nicht oder nur wenig strukturierten Quellen erfasst und anschlie\u00dfend visuell aufbereitet werden.\n<\/p>\n

Data Mining wird au\u00dferdem in der Finanzdatenanalyse<\/strong> beispielsweise f\u00fcr die Vorhersage der Wahrscheinlichkeit einer Kreditr\u00fcckzahlung, f\u00fcr die Analyse der Kreditw\u00fcrdigkeit, die Klassifizierung und das Clustering von Kunden f\u00fcr gezieltes Marketing sowie die Aufdeckung von Geldw\u00e4sche und anderen Finanzstraftaten genutzt.\n<\/p>\n

Im Marketing und Handel<\/strong> wird Data Mining eingesetzt, um gro\u00dfe Datenmengen aus den Bereichen Verkauf, Kaufhistorie, Warentransport, Verbrauch und Dienstleistungen auszuwerten. Hier hilft Data Mining durch eine mehrdimensionale Analyse von Umsatz, Kunden, Produkten, Zeit und Region dabei, die Kaufmuster und Trends der Kunden zu erkennen. Die gewonnenen Informationen k\u00f6nnen zur Verbesserung des Kundenservice und zur St\u00e4rkung der Kundenbindung und -zufriedenheit genutzt werden.\n<\/p>\n

Weiterhin findet Data Mining in der \u201cIntrusion Detection<\/strong>\u201d bei Netzwerken Anwendung. Intrusion, auf Deutsch „Einbruch“, bezieht sich auf jede Art von Aktion, die die Integrit\u00e4t, Vertraulichkeit oder Verf\u00fcgbarkeit von Netzwerkressourcen gef\u00e4hrdet. Durch die verst\u00e4rkte Nutzung des Internets und die leichte Verf\u00fcgbarkeit von Tools zum Eindringen in und Angriff auf Netzwerke ist die Erkennung von Eindringlingen durch die Auswertung umfangreicher Daten zu einem wichtigen Bestandteil der Netzwerkadministration geworden.\n<\/p>\n

Methoden des Data Mining<\/span><\/h2>\n

Beim Data Mining werden je nach Datenbasis und der gesuchten Information unterschiedliche Methoden f\u00fcr die Datenanalyse eingesetzt.\n<\/p>\n

Tracking Patterns<\/span><\/h3>\n

Das Erkennen von Mustern in Datens\u00e4tzen ist eine der grundlegendsten Techniken beim Data Mining. Die Mustererkennung wird eingesetzt, um Wiederholungen, Gesetzm\u00e4\u00dfigkeiten und insbesondere auff\u00e4llige Abweichungen in Datens\u00e4tzen zu finden. Auf diese Weise k\u00f6nnen betr\u00fcgerische Aktivit\u00e4ten aufgedeckt oder, wie im Fall der Kriminalit\u00e4tsanalyse, Vorhersagen \u00fcber den n\u00e4chsten Tatort getroffen werden.\n<\/p>\n

Klassifizierung<\/span><\/h3>\n

Die Klassifizierung ist eine Data Mining Methode, mit der Elemente aus einer Datensammlung Zielkategorien oder -klassen zugewiesen werden. Klassifizierungsmodelle werden zum Beispiel verwendet, um Bankkunden ein geringes, mittleres oder hohes Kreditrisiko zuzuweisen. Diese Information ist dann beispielsweise die Grundlage f\u00fcr die Berechnung der Zinsh\u00f6he bei einem Kredit.\n<\/p>\n

Assoziation<\/span><\/h3>\n

Bei der Assoziationsanalyse geht es darum, verborgene Datenbeziehungen aufzudecken, indem anhand von bestimmten Regeln Daten nach Ereignissen durchsucht werden, die mit einem anderen Ereignis korreliert sind. Beispiele sind der gemeinsame Kauf verschiedener Produkte durch einen Kunden oder der erh\u00f6hte Absatz bestimmter Produkte vor Feiertagen oder w\u00e4hrend sportlicher Gro\u00dfveranstaltungen.\n<\/p>\n

Ausrei\u00dfererkennung<\/span><\/h3>\n

Outlier Detection, auf Deutsch „Ausrei\u00dfererkennung“, dient dem Erkennen von Anomalien in Datens\u00e4tzen. Die Outlier Detection kann beispielsweise genutzt werden, um herauszufinden, warum einzelne Produkte an bestimmten Wochentagen oder zu bestimmten Anl\u00e4ssen mehr nachgefragt werden als in der \u00fcbrigen Zeit.\n<\/p>\n

Clustering<\/span><\/h3>\n

Clustering bezeichnet im Data Mining einen Prozess, bei dem aus einer Menge abstrakter Objekte eine Klasse mit im Bezug auf die Datenbasis \u00e4hnlichen Objekten gebildet wird. Clustering wird unter anderem genutzt, um Kunden zu Gruppen mit \u00e4hnlichem Kaufverhalten zusammenzufassen.\n<\/p>\n

Regression<\/span><\/h3>\n

Die Regressionsanalyse oder Korrelationsanalyse ist eine in der Statistik verwendete Methode, mit der die Abh\u00e4ngigkeit einer Variablen von der Ver\u00e4nderung einer oder mehrerer weiterer Variablen analysiert werden kann. Anhand der Regressionsanalyse kann beispielsweise die Abh\u00e4ngigkeit eines Produktpreises von der Verf\u00fcgbarkeit des Produkts oder einer ver\u00e4nderten Wettbewerbssituation ermittelt werden.\n<\/p>\n

Predictive Analytics<\/span><\/h3>\n

Predictive Analytics ist eine Methode, bei der auf Basis historischer Daten neue Datenmodelle erstellt werden, anhand derer Vorhersagen beispielsweise \u00fcber das zuk\u00fcnftige K\u00e4uferverhalten oder die Entwicklung eines Gesch\u00e4ftsbereichs getroffen werden k\u00f6nnen.\n<\/p>\n

Data Mining und Big Data<\/span><\/h2>\n

Der Begriff Big Data bezieht sich auf ein sehr gro\u00dfes Datenvolumen, das strukturiert, halb strukturiert und unstrukturiert sein kann. Normalerweise werden Datenmengen, die gr\u00f6\u00dfer oder gleich 1 TB sind, als Big Data bezeichnet. Allgemein werden drei grundlegende Merkmale – Volume, Velocity und Variety – verwendet, um Daten als Big Data zu kennzeichnen. Volume beschreibt die gro\u00dfe Datenmenge, Velocity kennzeichnet die Geschwindigkeit, mit der die Daten generiert werden und Variety ist Ausdruck f\u00fcr die Vielfalt der Datentypen und -quellen, die Big Data ausmachen. Wie bei der Analyse kleinerer Datens\u00e4tze wird Data Mining genutzt, um n\u00fctzliche Informationen aus Big Data zu gewinnen.\n<\/p>\n

M\u00f6gliche Probleme im Zusammenhang mit Data Mining<\/span><\/h2>\n

Die mittels Data Mining gewonnenen Informationen sind immer nur so zuverl\u00e4ssig wie die zugrunde liegenden Daten<\/strong>. Eine schlechte Datenqualit\u00e4t mit bedeutungslosen Daten (noisy data), fehlenden, ungenauen oder falschen Werten oder eine unzureichende Datenmenge k\u00f6nnen zu Fehlinterpretationen der Information f\u00fchren. Ebenso kann die Integration widerspr\u00fcchlicher oder redundanter Daten aus verschiedenen Quellen wie Multimediadateien, Geodaten, Texten oder Social Media zu Problemen bei der Auswertung der Daten f\u00fchren.\n<\/p>\n

Datenschutz und Datensicherheit<\/strong> sind ebenfalls bekannte Problemfelder. So kann Data Mining bei Nichteinhaltung gesetzlicher Bestimmungen zu gravierenden Problemen in Bezug auf Data Governance, Datensicherheit und Datenschutz f\u00fchren. Au\u00dferdem m\u00fcssen Unternehmen sicherstellen, dass die Daten ihrer Kunden vor unbefugten Zugriffen durch Dritte gesch\u00fctzt sind. Nur so kann vermieden werden, dass Kunden aufgrund von Data Mining Schaden davontragen.\n<\/p>\n

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