5 wichtige Methoden für Data Mining-Tools | epicinsights

Auch wenn Ihnen Künstliche Intelligenz (alias KI oder AI) bereits etwas sagt; bevor wir mit der Liste der gängigsten Data Mining Methoden starten, stellt sich dann vielleicht doch noch eine andere, entscheidende Frage:

Was ist Data Mining überhaupt?

Bei Data Mining handelt es sich um die Erforschung, Analyse und Auswertung großer Datenmengen. Auf der Suche nach versteckten Mustern und Strukturen werden vor allem Big Data-Bestände „geschürft“. Mit den gewonnenen Datenerkenntnissen lassen sich Unternehmensentscheidungen automatisieren, präzise Prognosen und Vorhersagen treffen und langfristig Kosten senken. Mit Data Mining ist es möglich, die versteckten Geschichten im Datenchaos einer Marke zu lokalisieren. Die Entwicklung intelligenter Softwarelösungen steht und fällt mit dem Erschließen solcher Dark Data.

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Data Mining Methoden

1 Clusteranalyse

Bei der Clusteranalyse wird die zumeist riesige Datenmenge in kleinere Gruppen (Cluster) eingeteilt. Dafür werden Ähnlichkeiten innerhalb der Daten analysiert und auf Grundlage dieser die Gruppen gebildet. Für eine genaue Abgrenzung der Gruppen untereinander müssen die Unterschiede zwischen ihnen möglichst groß sein.

Die Einsatzbereiche von Clusteranalysen sind vielfältig. Eine typische Marketinganwendung ist zum Beispiel die Segmentierung nach Zielgruppen. So werden Personen mit übereinstimmenden Eigenschaften entsprechenden Clustern zugeordnet, um im Folgenden die passenden Produkte oder Angebote an sie auszuspielen.

2 Klassifizierung

Die Klassifizierung oder Klassifikation ist eine der beliebtesten Data Mining Methoden in der Praxis. Im Unterschied zur Clusteranalyse sind die Gruppen, in diesem Fall die Klassen , denen die Daten auf Grund ihrer Eigenschaften zugeordnet werden, bereits vordefiniert. Die Zuordnung der sogenannten Trainingsdaten zu diesen Klassen erfolgt durch bestimmte Entscheidungsregeln. Die wesentlichen Klassifikationsverfahren sind Entscheidungsbäume, Künstliche Neuronale Netze, die Bayes-Klassifikation und das k-Nächster-Nachbar-Verfahren. Eine davon möchte ich kurz vorstellen:

Künstliche Neuronale Netzwerke (KNN)

Wie die Bezeichnung bereits suggeriert, ist dieses analytische Modell der Arbeitsweise des menschlichen Gehirns nachempfunden. Erstaunlich ist, dass das Verfahren bereits in den 1940ern entwickelt wurde, jedoch erst in den letzten Jahren große Beliebtheit erlangte. Wie beim Original handelt es sich auch hier um ein Netz unabhängiger, in Schichten (sog. Layers) aufgebauter Neuronen. Diese Schichten sind untereinander verbunden. Zumeist besteht das Netz nur aus einer Ein- und Ausgabeschicht. Manche Künstliche Neuronale Netzwerke weisen dazwischen jedoch noch weitere Schichten auf. Eine Besonderheit der KNN ist ihre Lernfähigkeit mittels Trainingsdaten.

3 Regressionsanalyse

Die Regressionsanalyse trifft Vorhersagen mit Hilfe erkannter Beziehungen innerhalb des Datensatzes. Sie deckt den Zusammenhang zwischen einer abhängigen und einer oder mehrer unabhängigen Variablen auf. Die verfügbaren Daten prognostizieren so zukünftiges Verhalten. Es gibt grundlegend zwei Arten von Regression:

• Lineare Regressionen dienen zur Prognose stetiger Variablenwerte in Abhängigkeit unabhängiger Quellvariablen. Diese Art der Regressionsanalyse liefert zudem Aufschluss über die jeweiligen Einflussgrößen der Quell- auf die Zielvariable.

• Logistische Regressionen hingegen prognostizieren die Wahrscheinlichkeit einer kategorialen Zielvariable abhängig von einer oder mehrerer unabhängiger Quellvariablen.

4 Assoziationsanalyse

Die Assoziationsanalyse dient der Identifikation von Elementen, die häufig miteinander auftreten, also im Zusammenhang stehen. Die dafür benötigten Assoziations- bzw. Abhängigkeitsregeln resultieren aus den erkannten Häufigkeiten innerhalb der Datenmenge.

Ein einfaches Beispiel für diese Data Mining Methode ist die Warenkorbanalyse. So untersuchen bspw. Lebensmittelgeschäfte, welche Produkte häufig zusammen im Warenkorb der Kunden landen. Als Resultat könnten sie ihre Märkte so aufbauen, dass Produkte, die meist zusammen gekauft werden, möglichst weit von einander entfernt angeboten werden. Auf der Suche nach dem gewünschten Produkt müssten die Kunden erst an einer Vielzahl anderer vorbei, was ihren Warenkorb mehr füllen könnte als ursprünglich geplant.

5 Anomalieerkennung (Anomaly Detection)

Der Name ist Programm: Die Anomalieerkennung identifiziert in einem Datensatz von der Norm abweichende Muster und unvorhergesehenes Verhalten, sogenannte Outliers. Die Methode kommt bspw. bei der frühzeitigen Erkennung von Fraud-Aktivitäten zum Einsatz. Allgemein gibt es drei Anomalie-Kategorien:

• Punktanomalien sind einzelne Daten, die durch auffällige Eigenschaften vom Gesamtdatensatz abweichen.

• Kontextanomalien treten immer in einem bestimmten Kontext auf, vor allem in Zeitreihendaten. Die Variablen-Werte liegen zwar in einem gültigen Bereich, jedoch passen sie nicht zu ihrem eigentlichen Kontext. Ein Beispiel dafür wäre ein plötzlicher Kälteeinbruch mitten im Sommer.

• Im Fall von Kollektiven Anomalien fällt eine ganze Datengruppe durch anormales Verhalten auf. Zu finden sind solche Abweichungen bspw. bei Elektrokardiogrammen.

Die Charakterisierung verschiedener Anomalien ist wichtig, um für ihre Erkennung den passenden Algorithmus zu wählen.

Data Mining im Unternehmen

Die Weiterentwicklung von Geschäftsprozessen basiert zunehmend auf datengetriebenen Entscheidungen. Die Wettbewerbsfähigkeit steht und fällt also mit der korrekten Applikation von Data Mining. Der Schlüssel dazu ist ein funktionales Data Science -Team. Sie kennen ihren Werkzeugkasten und die richtigen Kniffe. Doch Data Scientists allein reichen nicht aus. Eine weitere Baustelle ist die Datenbeschaffung aus verschiedenen Quellen.

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