Data Mining - die Schlüsseltechnologie zur Mustererkennung in Daten

Data Mining ist ein datengetriebener Analyseprozess, der mithilfe mathematischer, statistischer und KI-basierter Verfahren strukturiert Wissen aus großen Datenmengen extrahiert. Es ist weder ein einzelnes Tool noch nur eine Methode, sondern ein systematischer Ablauf zur Entdeckung von Mustern, Zusammenhängen und Prognosen – oft eingebettet in Business-Intelligence-Architekturen.

5 Hauptaufgaben von Data Mining

Abweichungsanalyse – z. B. zur Betrugserkennung
Klassifikation – automatische Kategorisierung von Kunden
Clustering – Segmentierung auf Basis gemeinsamer Merkmale
Regression & Zeitreihenanalysen – z. B. Umsatzprognosen
Assoziationsanalyse – etwa für Warenkorb-Analysen im E-Commerce

Der Data-Mining-Prozess (CRISP-DM):

Business Understanding
Data Understanding
Data Preparation
Modeling
Evaluation
Deployment

Warum ist Data Mining so wichtig?

Durch die Kombination mit Big Data, Machine Learning und KI wird Data Mining zur intelligenten Entscheidungsbasis für Unternehmen.

Merksatz:

Data Mining ist kein Vorläufer, sondern ein Werkzeugkasten – viele Methoden aus ML und KI stammen daraus oder nutzen dieselben Konzepte.