Data Mining - Übersicht
In der Informationsindustrie ist eine große Datenmenge verfügbar. Diese Daten sind erst dann von Nutzen, wenn sie in nützliche Informationen umgewandelt werden. Es ist notwendig, diese riesige Datenmenge zu analysieren und nützliche Informationen daraus zu extrahieren.
Die Extraktion von Informationen ist nicht der einzige Prozess, den wir durchführen müssen. Data Mining umfasst auch andere Prozesse wie Datenbereinigung, Datenintegration, Datenumwandlung, Data Mining, Musterbewertung und Datenpräsentation. Sobald alle diese Prozesse abgeschlossen sind, können wir diese Informationen in vielen Anwendungen wie Betrugserkennung, Marktanalyse, Produktionskontrolle, Wissenschaftsforschung usw. verwenden.
Was ist Data Mining?
Data Mining ist definiert als Extrahieren von Informationen aus großen Datenmengen. Mit anderen Worten, wir können sagen, dass Data Mining das Verfahren zum Mining von Wissen aus Daten ist. Die so extrahierten Informationen oder Kenntnisse können für jede der folgenden Anwendungen verwendet werden:
- Marktanalyse
- Entdeckung eines Betruges
- Kundenbindung
- Produktionskontrolle
- Wissenschaftliche Erforschung
Data Mining-Anwendungen
Data Mining ist in den folgenden Bereichen sehr nützlich:
- Marktanalyse und -management
- Unternehmensanalyse & Risikomanagement
- Entdeckung eines Betruges
Darüber hinaus kann Data Mining auch in den Bereichen Produktionskontrolle, Kundenbindung, Wissenschaftsforschung, Sport, Astrologie und Internet Web Surf-Aid eingesetzt werden
Marktanalyse und -management
Nachfolgend sind die verschiedenen Marktbereiche aufgeführt, in denen Data Mining verwendet wird.
Customer Profiling - Data Mining hilft zu bestimmen, welche Art von Menschen welche Art von Produkten kaufen.
Identifying Customer Requirements- Data Mining hilft bei der Identifizierung der besten Produkte für verschiedene Kunden. Es verwendet Vorhersagen, um die Faktoren zu finden, die neue Kunden anziehen können.
Cross Market Analysis - Data Mining führt Assoziationen / Korrelationen zwischen Produktverkäufen durch.
Target Marketing - Data Mining hilft dabei, Cluster von Modellkunden zu finden, die dieselben Merkmale wie Interessen, Ausgabegewohnheiten, Einkommen usw. aufweisen.
Determining Customer purchasing pattern - Data Mining hilft bei der Bestimmung des Kaufmusters von Kunden.
Providing Summary Information - Data Mining bietet uns verschiedene mehrdimensionale zusammenfassende Berichte.
Unternehmensanalyse und Risikomanagement
Data Mining wird in den folgenden Bereichen des Unternehmenssektors eingesetzt:
Finance Planning and Asset Evaluation - Es umfasst eine Cashflow-Analyse und -Prognose sowie eine Analyse der Eventualforderungen zur Bewertung von Vermögenswerten.
Resource Planning - Es beinhaltet das Zusammenfassen und Vergleichen der Ressourcen und Ausgaben.
Competition - Es beinhaltet die Überwachung von Wettbewerbern und Marktrichtungen.
Entdeckung eines Betruges
Data Mining wird auch in den Bereichen Kreditkartendienste und Telekommunikation zur Aufdeckung von Betrug eingesetzt. Bei betrügerischen Telefonanrufen hilft es, das Ziel des Anrufs, die Dauer des Anrufs, die Uhrzeit oder die Woche usw. zu ermitteln. Außerdem werden die Muster analysiert, die von den erwarteten Normen abweichen.