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Wie wir wertvolle Informationen in grossen Datenbeständen entdecken.
Data Mining ist eine zuverlässige Methode, um wertvolle Daten aus einer unübersichtlichen Datenmenge zu extrahieren. Dabei werden wichtige Informationen gefiltert sowie nützlichen Daten aus einem Datenberg extrahiert und analysiert.
Normale Analyse-Tools stossen hierbei schnell an ihre Grenzen und die wirklich wichtigen Datenschätze bleiben auf der Strecke. Ob nun Log-Files, Kundendaten, Umsatz- und Verkaufszahlen, das zu Grunde liegende Datenpaket ist riesig und der wirklich wichtige Kern der Erkenntnis ist nicht immer klar ersichtlich.
Daher ist im Bereich der Daten-Analyse die Klassifikation von Daten ein zentrales Element. Die meisten Klassifikationsverfahren sind generell zweistufig aufgebaut. Es wird zunächst eine Lernphase mit Trainingsdaten durchlaufen, anschliessend erfolgt die Klassifikationsphase. Eines der wesentlichen Klassifikationsverfahren im Data Mining sind Entscheidungsbäume.
Bei diesem Verfahren durchlaufen die Daten einen Entscheidungsbaum. Anhand der Merkmalsausprägungen der Objekte wird an den einzelnen Knoten geprüft, welcher Pfad im Baum weiterverfolgt wird. Es wird immer ein Blattknoten erreicht, dieser stellt dann die Klasse des Objektes dar.
Die Vorteile von Entscheidungsbäumen liegen darin, dass die ermittelten Regeln einfach interpretiert werden können. Zudem können bei der Clusteranalyse ermittelte Klassen durch Anwendung von Entscheidungsbäumen besser verstanden werden.
Zur Herstellung von Entscheidungsbäumen werden geläufigerweise die bekannten Werkzeuge Apache Kafka und Apache Spark verwendet.
Das Thema Data Mining wird im Business Intelligence-Bereich heutzutage immer wichtiger. Doch Data Mining funktioniert nicht von selbst. Damit aussagekräftige Ergebnisse gewährleistet werden können, muss ein Unternehmen seine Daten verstehen.
Wir können Ihnen helfen, verborgene Informationen in ihren Daten aufzudecken und zu analysieren, wie werthaltig diese Informationen sind.
Sie wären nicht der erste Kunde, der von unserer Expertise profitiert und neue Erkenntnisse aus den eigenen Daten und Informationen gewinnen kann, um damit neues Potenzial für Kostenersparnis oder Erweiterung der eigenen Angebote zu generieren.
Quellen: https://www.datenbanken-verstehen.de
