Data-Mining Zyklus
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    Was ist Data Mining?

    Der Begriff Data-Mining wird in der Praxis sehr h├Ąufig unterschiedlich verwendet. Gepr├Ągt wurde er aus dem Anspruch in gro├čen Datenmengen automatisiert nach neuen Erkentnissen zu suchen. Er bezeichnet oftmals auch nur die Techniken, die bei der Datenanalyse zum Einsatz kommen und wird daher auch f├╝r die Kennzeichnung von Data-Mining-Software verwendet.
    Korrekter ist allerdings die Betrachtung eines gesamten Prozesses:

    Data Mining ist der Proze├č, automatisch, vorher unbekannte, statistisch korrekte, interessante und interpretierbare Zusammenh├Ąnge in gro├čen Datenmengen zu finden und diese f├╝r wichtige Unternehmensentscheidungen zu verwenden.


    Der Data-Mining-Prozess besteht aus einer wiederkehrenden zyklischen Abfolge folgender Schritte:

    1. Die Datenaufbereitung befasst sich mit der Sichtung, Aggregation und Aufbereitung von Daten f├╝r die Analyse. Eine sorgf├Ąltige Aufbereitung der Daten ist absolute Voraussetzung  f├╝r die M├Âglichkeit aussagekr├Ąftige Ergebnisse bei der Datenanalyse zu erhalten.
    2. Bei der Datenanalyse werden u.a. die Techniken der Statistik und des Maschinellen Lernens f├╝r die Erkennung und f├╝r die Extraktion von Mustern und Beziehungen aus den Daten eingesetzt.
    3. Nach Abschluss der Analyse werden die Ergebnisse unter enger Beteiligung der Fachkompetenz des Unternehmens einer Interpretation unterzogen. Die Auswertung umfasst u.a. die Extraktion der f├╝r das Unternehmensziel verwendbaren Erkenntnisse.
    4. Aus den Ergebnissen der Interpretation werden Ma├čnahmen abgeleitet, die eine praxisnahe Umsetzung der Data-Mining-Ergebnisse darstellen. Diese Ma├čnahmen haben wieder direkten Einflu├č auf die zuvor ber├╝cksichtigten Daten und stellen damit die Quelle f├╝r ein Feedback in diesen Zyklus dar. Die erweiterten Daten sind wiederum Basis f├╝r die erneute Datenaufbereitung und der Data-Minig-Zyklus beginnt erneut.