7 wichtige Schritte im Data Mining-Prozess

Data Mining Prozess April 05, 2021

Einblick in den Data Mining-Prozess

Nach der digitalen Revolution mussten Unternehmen grosse Datenmengen sammeln und verwalten, um einen Wettbewerbsvorteil zu gewaehrleisten. Waehrend die meisten Eigentuemer wussten, dass Big Data wichtig ist, waren sie sich nicht immer sicher, wie sie Analysen durchfuehren sollten, um Geschaeftsfragen zu beantworten.

Analytics und Business Intelligence haben sich inzwischen zu einer Wissenschaft entwickelt. Teams von Ingenieuren, Datenanalysten und anderen Spezialisten helfen Unternehmen dabei, Daten zu sortieren und zu aggregieren, um Erkenntnisse zu gewinnen.

Da Unternehmen weiterhin Data Miner benoetigen, waechst und entwickelt sich das Feld. Aber wie funktioniert Data Mining eigentlich? Lesen Sie weiter, um mehr darueber zu erfahren, wie Unternehmen Daten nutzen, um ein besseres Geschaeftsverstaendnis von Kunden, Verkaeufen und dem Geschaeftsergebnis zu entwickeln.

Die 7 Schritte im Data Mining-Prozess

Unternehmen stehen ihnen in dieser digitalen Welt so viele neue Daten zur Verfuegung. Es kann schwierig sein, genau zu wissen, welche Datenquellen gesammelt werden muessen, um sich an den Geschaeftszielen anzupassen. Unternehmen nutzen Data Mining und kuenstliche Intelligenz, um die Bemuehungen zur Datenerfassung zu verbessern und nuetzliche Informationen zu extrahieren.

Wenn interne Datenspezialisten die richtigen Mining-Prozesse nutzen, lernt ein Unternehmen mehr ueber Kundenbeduerfnisse und Kaufgewohnheiten. Fuehrungskraefte nutzen Data Mining-Ergebnisse, um aus Fehlern der Vergangenheit zu lernen, Marketingkampagnen anzupassen und den Gewinn zu steigern. Aber wie funktionieren Mining-Daten?

Hier sind die 7 wichtigsten Schritte im Data-Mining-Prozess -

1. Data Cleaning

Teams muessen zuerst alle Prozessdaten bereinigen, damit sie mit dem Industriestandard uebereinstimmen. Schmutzige oder unvollstaendige Daten fuehren zu schlechten Erkenntnissen und Systemausfaellen, die Zeit und Geld kosten. Ingenieure werden alle unsauberen Daten aus den erfassten Daten des Unternehmens entfernen.

Sie verwenden verschiedene Methoden zur Datenvorverarbeitung und -bereinigung, abhaengig von den Ressourcen des Unternehmens. Beispielsweise koennen sie fehlende Werte manuell ausfuellen oder den Mittelwert anderer Daten verwenden, um einen wahrscheinlichen Wert auszufuellen. Teams werden auch Binning-Methoden verwenden, um laute Daten zu entfernen, Ausreisser zu identifizieren und etwaige Inkonsistenzen zu beheben.

2. Datenintegration

Wenn Data Miner verschiedene Datensaetze und Quellen kombinieren, um Analysen durchzufuehren, bezeichnen sie sie als Datenintegration. Dies ist eine der besten Mining-Techniken , um den gesamten Extrakt-, Transformations- und Ladeprozess zu rationalisieren.

Viele Spezialisten fuehren in dieser Phase zusaetzliche Datenbereinigung in verschiedenen Datenbanken durch. Dies eliminiert weiterhin alle inkonsistenten Informationen und stellt die Datenqualitaet sicher, damit sie den Geschaeftsanforderungen entspricht. Spezialisten werden Data Mining-Tools wie Microsoft SQL verwenden, um Daten zu integrieren.

3. Datenreduktion fuer Datenqualitaet

Dieser Standardprozess extrahiert relevante Informationen fuer die Datenanalyse und Musterauswertung. Ingenieure nehmen eine kleine Groesse der Daten und behalten ihre Integritaet waehrend der Datenreduzierung bei. Teams koennen waehrend dieses Mining-Prozesses neuronale Netze oder andere Formen des maschinellen Lernens verwenden. Zu den Strategien koennen die Verringerung der Dimensionalitaet, die Reduzierung der Numerositaet oder die Datenkomprimierung gehoeren.

Bei der Reduzierung der Dimensionalitaet reduzieren Ingenieure die Anzahl der Attribute in den Analysedaten. Bei der Reduzierung der Numerositaet ersetzen Teams die urspruengliche Datenmenge durch eine geringere Datenmenge. Bei der Datenkompression bieten Ingenieure eine komprimierte Verallgemeinerung der gesammelten Daten an.

4. Datentransformation

In diesem Industriestandard-Prozess wandeln Ingenieure Daten in eine akzeptable Form um, um sie an den Mining-Zielen anzupassen. Sie konsolidieren die Vorbereitungsdaten, um Data-Mining-Prozesse zu optimieren und das Erkennen von Mustern im endgueltigen Datensatz zu erleichtern.

Die Datentransformation umfasst Daten-Mapping und andere Data Science-Techniken. Zu den Strategien gehoert das Glaetten oder Eliminieren von Rauschen aus Daten. Andere beliebte Techniken sind Aggregation, Normalisierung oder Diskretisierung.

5. Data

Mining-Organisationen verwenden Data-Mining-Anwendungen, um nuetzliche Trends zu extrahieren und die Wissensentdeckung zu optimieren, um Business Intelligence Dies ist nur moeglich, wenn ein Unternehmen Big Data in vollem Umfang nutzt und die richtige Art von Informationen sammelt.

Ingenieure wenden intelligente Muster auf die verfuegbaren Daten an, bevor sie diese extrahieren. Sie stellen dann alle Informationen als Modelle dar. Spezialisten verwenden Clustering-, Klassifizierungs- oder andere Modellierungstechniken, um die Genauigkeit sicherzustellen.

6. Musterbewertung

Dies ist die Phase, in der Ingenieure nicht mehr hinter den Kulissen arbeiten und Einblicke in die reale Welt bringen. Spezialisten werden alle nuetzlichen Muster aufzeigen, die Geschaeftskenntnisse generieren koennen.

Sie werden ihre Modelle, historischen Daten und Echtzeitinformationen verwenden, um mehr ueber Kunden, Mitarbeiter und Verkaeufe zu erfahren. Teams werden auch Informationsdaten zusammenfassen oder Visualisierungsdata-Mining-Techniken verwenden, um das Verstaendnis zu erleichtern.

7. Repraesentieren von Wissen im Data Mining

Schliesslich verwenden Datenanalysten eine Kombination aus Datenvisualisierung, Berichten und anderen Mining-Tools, um die Informationen mit anderen zu teilen. Bevor der Data-Mining-Prozess ueberhaupt begann, kommunizierten Geschaeftsfuehrer die Ziele und Ziele des Datenverstaendnisses, sodass die Ingenieure wussten, worauf sie achten sollten.

Jetzt koennen Analysten ihre Erkenntnisse in Form von Berichten mit diesen Fuehrungskraeften teilen. Die meisten Unternehmen verwenden Dashboards oder andere Business Intelligence-Tools, um Berichte zu generieren und Erkenntnisse aus internen Data Minern zu gewinnen. Eigentuemer nutzen diese Erkenntnisse, um die Entscheidungsfindung zu optimieren, neue Geschaefte zu generieren, Verschwendung zu vermeiden und bessere Werbekampagnen zu erstellen.

Wichtige Erkenntnisse des Data Mining-Prozesses

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Abschliessend moechten Sie Folgendes ueber den Data-Mining-Prozess wissen-

Zunaechst muessen Spezialisten die Daten bereinigen, um doppelte oder schmutzige Informationen zu entfernen. Sie integrieren dann Informationen oder kombinieren verschiedene Quellen, um die Mining-Ergebnisse zu optimieren. Die Datenintegration hilft auch, die Menge an lauten oder unnoetigen Daten zu verringern.
Bei der Datenreduzierung extrahieren Ingenieure relevante Informationen, um Muster zu identifizieren und Geschaeftsfragen zu beantworten. Sie transformieren auch Daten, sodass sie mit den Mining-Zielen uebereinstimmen. Dieser Prozess wird Datentransformation genannt.
Beim Data Mining weisen Ingenieure jedem Datensatz relevante Muster zu, bevor sie ihn extrahieren. Sie generieren dann Modelle mit Clustering- oder Klassifizierungstechniken.
Ingenieure bringen die Informationen dann waehrend der Musterauswertung in die reale Welt. Sie extrahieren Muster, identifizieren Trends und machen sie fuer die Nutzer verstaendlich. Schliesslich bereiten sie die Informationen vor, um sie allen anwendbaren Interessengruppen zu praesentieren. Geschaeftsinhaber nutzen Data Mining-Erkenntnisse, um die Entscheidungsfindung zu optimieren, den Umsatz zu steigern und mehr ueber Kunden zu erfahren.