Die häufigsten Beispiele für Data Mining

Sprechen Sie über das Extrahieren von Wissen aus großen Datensätzen, sprechen Sie über Data Mining!

Data Mining, Knowledge Discovery oder Predictive Analysis – all diese Begriffe bedeuten ein und dasselbe. In einfachere Wörter unterteilt, beziehen sich diese Begriffe auf eine Reihe von Techniken zum Entdecken von Mustern in einem großen Datensatz. Diese Muster helfen bei der Erstellung eines Vorhersagemodells, um über das zukünftige Verhalten in der Datenwissenschaft auf dem Laufenden zu bleiben.
Heute wollen die meisten Organisationen – unabhängig von ihrer Domäne – aus ihren Big Data Kapital schlagen und verwenden daher ausgefeilte Analysemethoden. Mit zunehmender Nutzung von Big Data stieg auch der Bedarf an Data Mining. Heute können wir überall um uns herum Beispiele für Data Mining sehen.

Schauen wir uns einige Beispiele für Data Mining an, denen Sie in Ihrem täglichen Leben häufig begegnen:

1. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Sowohl die künstliche Intelligenz als auch das maschinelle Lernen gewinnen heute in der Welt an Bedeutung, und das Verdienst gebührt dem Data Mining. Wie sonst macht man ein System „künstlich intelligent“, ohne es mit relevanten Daten und Mustern zu füttern? Und wie extrahieren Sie relevante Muster, wenn nicht durch Data Mining?
Eines der häufigsten Beispiele für KI und maschinelles Lernen, auf das Sie höchstwahrscheinlich jeden Tag stoßen, sind die beliebten Empfehlungssysteme. Ist es schon einmal vorgekommen, dass Ihnen nach dem Kauf eines Produkts bei Amazon eine Liste mit empfohlenen Produkten angezeigt wird und Sie am Ende im Handumdrehen eines davon kaufen? Wie hat Amazon das geschafft? Indem Sie Ihre vergangenen Daten und Verhaltensweisen gründlich studieren und analysieren. Anhand Ihrer Verhaltenstrends kann Amazon Produkte in Abhängigkeit von der Wahrscheinlichkeit, dass Sie das Produkt kaufen, kategorisieren. Während Amazon und andere E-Commerce-Websites KI verwenden, um Produktempfehlungen anzuzeigen, verwenden Video- und Musik-Streaming-Plattformen wie Spotify und Netflix dasselbe, um Ihre Wiedergabelisten besser zu kuratieren.

Die oben genannten Beispiele verwenden künstliche Intelligenz zusätzlich zu den gewonnenen Daten. Es ist jedoch auch eine umgekehrte Verwendung möglich, dh Sie können Theorien entwickeln und dann Data Mining verwenden, um Ihre Theorie zu stärken. Wenn zum Beispiel ein selbstfahrendes Auto sieht, dass ein roter Maruti das Doppelte der Geschwindigkeitsbegrenzung überfährt, könnte es eine Theorie entwickeln, dass alle roten Marutis zu schnell sind. Diese KI kann dann Data-Mining-Methoden verwenden, um die Theorie zu stärken oder zu schwächen.
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2. Dienstleister

Dienstleister nutzen Data Mining schon sehr lange, um Kunden zu binden. Mithilfe der Techniken von Business Intelligence und Data Mining können diese Dienstleister die „Abwanderung“ vorhersagen – ein Begriff, der verwendet wird, wenn ein Kunde sie für einen anderen Dienstleister verlässt.
Jeder Dienstleister verfügt heute über Terabytes an Daten über seine Kunden. Diese Daten umfassen Dinge wie Ihre Rechnungsinformationen, Kundendienstinteraktionen, Website-Besuche und dergleichen. Durch das Mining und die Analyse dieser Daten weisen die Dienstleister jedem Kunden einen Wahrscheinlichkeitswert zu. Dieser Wahrscheinlichkeitswert spiegelt wider, wie wahrscheinlich es ist, dass Sie den Anbieter wechseln. Dann zielen diese Unternehmen auf die Menschen mit einem höheren Risiko ab, indem sie Anreize und personalisierte Aufmerksamkeit bieten, um die Kunden zu halten.
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3. Supermärkte und Einzelhandelsgeschäfte

Data Mining ermöglicht es den Supermarktbesitzern, Ihre Entscheidungen und Vorlieben noch besser zu kennen als Sie selbst. Wenn Sie uns nicht glauben, werden Sie erstaunt sein, was Target vor ein paar Jahren getan hat.
Nach der Kaufhistorie und dem Verhalten einer ihrer Kundinnen kam Target zu Recht zu dem Schluss, dass sie schwanger ist. Oh, und sagen wir es Ihnen – das war sogar, bevor die Frau es selbst wusste. Das ist die Macht von Daten, Mustern und Analysen.

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Im Allgemeinen unterteilen diese Einzelhandelsgeschäfte die Kunden in so genannte „Recency, Frequency, Monetary“ (RFM)-Gruppen und spezifische Gruppen mit unterschiedlichen Kampagnen und Strategien. Ein Kunde, der viel, aber selten ausgibt, wird also anders behandelt als ein Kunde, der wenig, aber oft ausgibt. Die letztere Art kann Loyalitäts-, Upselling- oder Cross-Selling-Angebote erhalten, während der ersteren beispielsweise ein Win-Back-Deal angeboten wird.
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4. Wissenschaft, Technik und Bildung:

Die Bereiche Wissenschaft und Technik haben seit der Anwendung von Data-Mining-Techniken eine massive Überarbeitung erfahren. Schauen wir uns einige spezifische Felder an, die Data-Mining-Techniken verwenden:

• • Sequence Mining findet umfangreiche Anwendung in der Untersuchung der Humangenetik. Es hilft beim Verständnis der Beziehung zwischen den Variationen in der DNA-Sequenz und der Variabilität der Anfälligkeit für Krankheiten. Einfach ausgedrückt soll herausgefunden werden, wie die Veränderungen in der DNA mit dem Risiko für die Entwicklung von Volkskrankheiten korrelieren, was wesentlich dazu beitragen wird, die Methoden zur Diagnose, Vorbeugung und Behandlung dieser Krankheiten zu verbessern.

• • Data Mining wird im Bereich der Bildungsforschung eingesetzt, um die Faktoren zu verstehen, die Schüler dazu bringen, sich auf Verhaltensweisen einzulassen, die ihr Lernen und ihre Effizienz beeinträchtigen.

• Auf dem Gebiet der elektrischen Energietechnik werden Data-Mining-Verfahren weithin verwendet, um eine Zustandsüberwachung an elektrischen Hochspannungsgeräten durchzuführen. Ziel ist es, wertvolle Informationen zu verschiedenen sicherheitsrelevanten Parametern wie dem Isolationszustand und dergleichen zu erhalten, um Pannen zu vermeiden.

5. Kriminalpräventionsstellen:

Die Verwendung von Data Mining und Analytics ist nicht nur auf Unternehmensanwendungen oder Bildung und Technologie beschränkt, und das letzte Beispiel auf dieser Liste beweist dasselbe. Neben Unternehmensorganisationen nutzen Kriminalpräventionsbehörden auch Datenanalysen, um Trends in unzähligen Daten zu erkennen. Diese Daten enthalten Informationen, einschließlich Einzelheiten zu allen größeren kriminellen Aktivitäten, die stattgefunden haben.
Durch das Auswerten dieser Daten und das gründliche Studium und Verständnis von Mustern und Trends können diese Kriminalpräventionsbehörden die zukünftigen Ereignisse mit viel größerer Genauigkeit vorhersagen. Mit Hilfe von Data Mining und Analytics können diese Behörden alles herausfinden, wo sie die maximale Polizei-Manpower einsetzen sollten (wo ist die nächste Straftat am wahrscheinlichsten und wann?), wen sie an einem Grenzübergang durchsuchen sollten (basierend auf Typ oder Alter des Fahrzeugs, Anzahl oder Alter der Insassen oder Vorgeschichte von Grenzübertritten), bis hin zu Informationen, die bei Aktivitäten zur Terrorismusbekämpfung ernst genommen werden sollten.

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Was wir oben besprochen haben, sind nur einige der vielen Beispiele für Data Mining. Wenn Sie dieser Artikel fasziniert und Lust auf mehr gemacht hat, empfehlen wir Ihnen, tiefer in Konzepte wie Data Mining, Datenanalyse, Business Intelligence und künstliche Intelligenz einzutauchen. Dies erweitert Ihre Wissensbasis und hilft Ihnen auch dabei, eine fundiertere Berufswahl zu treffen – wenn Sie zu Data wechseln möchten.
Business Intelligence ist die Gegenwart und die Zukunft und Data Mining bildet zu einem großen Teil die Basis von allem. Stellen Sie also sicher, dass Sie Ihre Grundlagen gründlich beherrschen, wenn Sie nach einer lohnenden und erfüllenden Karriere suchen!

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