Durch die zunehmende Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft werden Analysen und Prognosen ökonomischer Trends immer wichtiger. Da betriebliche Prozesse eng mit Daten vernetzt sind, können sich mit ihrer Hilfe außerdem große Optimierungspotenziale von Prozessen oder Produkten, und somit von Wettbewerbsvorteilen insgesamt ergeben. Folglich nehmen Daten eine zentrale Rolle ein und sind ein unverzichtbarer Rohstoff für Unternehmen. Das Problem ist heute meist nicht mehr, an die Daten heranzukommen und sie zu speichern, sondern diese zu strukturieren, relevante Informationen aus ihnen zu ziehen und sie letztlich effektiv für das Unternehmen zu nutzen, sprich, mithilfe des generierten Wissens die richtigen Entscheidungen zu treffen.
Zur Identifikation von Trends, Korrelationen und generell von Mustern dient das Data Mining. Beim Data Mining werden statistische und mathematische Verfahren oder Algorithmen auf die Daten angewendet. Diese Verfahren bzw. Algorithmen können die Muster identifizieren, dadurch Trends vorhersagen, Regeln aufstellen und Empfehlungen geben.
Diese Hausarbeit beschäftigt sich mit Data Mining und dessen Methoden und Verfahren. Fragen, die sich stellen und im Verlauf der Arbeit thematisiert werden sollen, lauten: Was ist unter Data Mining zu verstehen? Welche Methoden und Verfahren des Data Mining existieren? Wie sähe eine Nutzung von Data Mining-Verfahren in einer Organisation wie der Bartels-Langness Handelsgesellschaft mbH & Co. KG (kurz: Bela) aus? Welche Vor- und Nachteile können sich für die Bela durch die Nutzung ergeben und wieso?
Das Ziel dieser Arbeit liegt darin, auf die o. g. Fragen einzugehen und somit einen Überblick über das Thema Data Mining und dessen vielfältige Verfahren zu bekommen. Es sollen Beispiele zur Nutzung von Data Mining-Verfahren bei der Bartels-Langness Handelsgesellschaft dargestellt werden und auf entsprechende Vor- und Nachteile eingegangen werden.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Fragestellung
- Zielsetzung
- Aufbau der Arbeit
- Theoretische Grundlagen des Data Mining
- Begriffserklärung Data Mining
- Methoden und Verfahren des Data Mining
- Klassifikation
- Prognose
- Gruppierung
- Assoziation
- Data Mining bei der Bartels-Langness Handelsgesellschaft mbH & Co. KG
- Bartels-Langness Handelsgesellschaft mbH & Co. KG
- Nutzung von Data Mining-Verfahren bei der Bela
- Beispiel zur Nutzung von Entscheidungsbäumen
- Beispiel zur Nutzung von Prognoseverfahren
- Beispiel zur Nutzung von Clusteranalysen
- Beispiel zur Nutzung von Assoziationsanalysen
- Diskussion und Reflexion
- Fazit und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Thema Data Mining. Sie analysiert die theoretischen Grundlagen des Data Mining und zeigt anhand eines konkreten Beispiels aus der Praxis, wie Data Mining-Verfahren in der Bartels-Langness Handelsgesellschaft mbH & Co. KG eingesetzt werden können.
- Begriffserklärung und Methoden des Data Mining
- Anwendung von Data Mining-Verfahren in der Praxis
- Potenzial und Herausforderungen des Data Mining
- Wissensgewinnung und Entscheidungsfindung
- Wettbewerbsvorteile durch Data Mining
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung führt in die Thematik des Data Mining ein und beleuchtet die Bedeutung von Daten in der heutigen Zeit. Sie stellt die Fragestellung der Arbeit dar und erläutert die Zielsetzung und den Aufbau. Kapitel 2 befasst sich mit den theoretischen Grundlagen des Data Mining, wobei die verschiedenen Methoden und Verfahren näher beleuchtet werden. Kapitel 3 zeigt die praktische Anwendung des Data Mining anhand der Bartels-Langness Handelsgesellschaft mbH & Co. KG auf, wobei verschiedene Anwendungsbeispiele dargestellt werden. Die Arbeit schließt mit einer Diskussion der Ergebnisse und einem Ausblick auf zukünftige Entwicklungen im Bereich des Data Mining.
Schlüsselwörter
Data Mining, Business Intelligence, Big Data, Data Analytics, Knowledge Discovery, Entscheidungsbäume, Clusteranalyse, Assoziationsanalyse, Prognose, Klassifikation, Bartels-Langness Handelsgesellschaft mbH & Co. KG
Häufig gestellte Fragen
Was ist Data Mining?
Data Mining ist die Anwendung statistischer und mathematischer Verfahren auf große Datenmengen, um verborgene Muster, Trends und Korrelationen für die Entscheidungsfindung zu identifizieren.
Welche Methoden des Data Mining gibt es?
Zu den zentralen Methoden gehören die Klassifikation, Prognoseverfahren, Gruppierung (Clusteranalyse) und die Assoziationsanalyse.
Was ist der Zweck einer Clusteranalyse?
Die Clusteranalyse dient dazu, Datenobjekte in Gruppen (Cluster) so zu unterteilen, dass die Objekte innerhalb einer Gruppe möglichst ähnlich und zu anderen Gruppen möglichst unähnlich sind.
Wie nutzt die Bela Handelsgesellschaft Data Mining?
Das Unternehmen setzt Verfahren wie Entscheidungsbäume und Prognosemodelle ein, um Prozesse zu optimieren und Wettbewerbsvorteile zu generieren.
Was ist der Unterschied zwischen Prognose und Klassifikation?
Während die Klassifikation Daten in vordefinierte Kategorien einteilt, zielt die Prognose darauf ab, zukünftige Werte oder Trends basierend auf historischen Daten vorherzusagen.
- Arbeit zitieren
- Victoria Chemnitz (Autor:in), 2022, Data Mining. Grundlagen und Verfahren mit praktischem Bezug, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1189884
