Für fast alle Entscheidungen in Unternehmen werden Daten benötigt. Information als Produktionsfaktor gewinnt heute immer mehr an Bedeutung. Während kleine Unternehmen oftmals noch überschaubare Datenbestände verwalten müssen, produzieren und sammeln große internationale Unternehmen mehr Daten innerhalb einer Woche, als ein Mensch in seinem Leben lesen könnte [ADRI96, S. 2]. Dieses Datenwachstum führt dazu, dass Unternehmen „den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr sehen“, da diese Datenmengen selbst für große Unternehmen ohne maschinelle Unterstützung einfach nicht mehr handhabbar sind. Immer mehr Daten bedeuten deswegen immer weniger Information. Aus diesem Grund dürfen Daten nicht nur gesammelt werden, sondern müssen konsistent und nutzbar aufbereitet werden. Hier spricht man vom so genannten „data warehousing“ [ADRI96, S. 2; BERR97, S. 3-4]. Data Warehouses sind integrierte Datenbestände, die eine Schicht zwischen den analytischen und operativen Informationssystemen eines Unternehmens bilden [MERT01, S. 131]. Um schließlich einen Nutzen aus diesen Daten generieren zu können müssen die Daten analysiert, verstanden und in entscheidungsunterstützende Informationen umgewandelt werden. Dies ist die Aufgabe von „Data Mining“ [BERR97, S. 3-4].
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einführung
- 2 Data Mining
- 2.1 Was ist Data Mining?
- 2.2 Warum findet Data Mining erst jetzt so viel Beachtung?
- 2.3 Abgrenzung zu anderen Datenanalyseverfahren
- 2.3.1 Data Mining und SQL
- 2.3.2 Data Mining und traditionelle Statistik
- 2.3.3 Data Mining und Online Analytical Processing (OLAP)
- 2.4 Data Mining und Ethik
- 2.5 Data Mining-Algorithmen und Methoden
- 2.5.1 Data Mining zum Auffinden von Zusammenhängen
- 2.5.2 Data Mining zum Auffinden von Strukturen
- 2.5.3 Data Mining zum Generieren von Regeln
- 2.5.4 Weitere Data Mining-Methoden
- 3 Data Mining-Prozessmodell CRISP-DM
- 3.1 Business Understanding
- 3.2 Data Understanding
- 3.3 Data Preparation
- 3.4 Modelling
- 3.5 Evaluation
- 3.6 Deployment
- 4 Data Mining mit SPSS Clementine 9.0
- 4.1 SPSS GmbH
- 4.2 Marktsituation
- 4.3 SPSS Clementine 9.0
- 5 Anwendungsbeispiel Kündigeranalyse bei O2
- 5.1 Problemstellung
- 5.2 Vorgehensweise
- 5.3 Ergebnis
- 6 Fazit und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Zielsetzung dieses Textes ist es, Data Mining, seine Methoden und Anwendungsbeispiele im Kontext von SPSS Clementine 9.0 zu erläutern. Der Text beleuchtet die Abgrenzung zu anderen Datenanalyseverfahren und den Data Mining Prozess.
- Einführung in Data Mining und seine Bedeutung
- Abgrenzung von Data Mining zu anderen Datenanalysemethoden (SQL, traditionelle Statistik, OLAP)
- Data Mining Algorithmen und Methoden
- Der CRISP-DM Prozess
- Anwendungsbeispiel: Kündigeranalyse bei O2
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einführung: Der einführende Abschnitt betont die zunehmende Bedeutung von Daten in Unternehmen und den damit verbundenen Herausforderungen. Das exponentielle Datenwachstum macht manuelle Datenanalyse unmöglich. Data Warehousing wird als notwendige Zwischenstufe zur Bereitstellung von analysierbaren Daten eingeführt, und Data Mining wird als der Prozess der Extraktion von entscheidungsrelevanten Informationen aus diesen Datenbeständen definiert.
2 Data Mining: Dieses Kapitel definiert Data Mining als den Prozess des Auffindens von neuen, nicht-trivialen Strukturen, Trends und Zusammenhängen in großen Datenmengen. Es beschreibt Data Mining als interdisziplinäres Feld, das Elemente aus Statistik, künstlicher Intelligenz und Datenbanktheorie vereint. Der idealisierte vollautomatische Prozess wird relativiert, der iterative und interaktive Charakter des Data Mining Prozesses wird hervorgehoben. Die Synonymität von Data Mining und KDD (Knowledge Discovery in Databases) wird erläutert, und die typischen Problemstellungen wie Klassifikation, Vorhersage, Clustering und Regelgenerierung werden vorgestellt.
2.1 Was ist Data Mining?: Dieser Abschnitt definiert Data Mining detaillierter und unterstreicht die Komplexität des Prozesses. Er betont die Notwendigkeit interaktiver und iterativer Vorgehensweisen im Gegensatz zum naiven Bild einer vollautomatischen Lösung. Die Anwendung auf kleine Datenmengen wird nicht ausgeschlossen, und die Unterschiede zu SQL werden angesprochen.
2.2 Warum findet Data Mining erst jetzt so viel Beachtung?: Dieses Kapitel beschreibt die Faktoren, die zum aktuellen Aufschwung von Data Mining beitragen: enorme Datenmengen in Unternehmen, automatisierte und konsistente Datenspeicherung (Data Warehousing), steigende Rechenleistung und zunehmender Wettbewerbsdruck. Die Verfügbarkeit umfassender Softwarelösungen wird als weiterer wichtiger Aspekt genannt.
2.3 Abgrenzung zu anderen Datenanalyseverfahren: Dieser Abschnitt vergleicht Data Mining mit anderen Datenanalyseverfahren wie SQL, traditioneller Statistik und OLAP. Es wird gezeigt, wo die Stärken und Schwächen der verschiedenen Methoden liegen und in welchen Situationen Data Mining am effektivsten eingesetzt werden kann. Der Text verdeutlicht, dass Data Mining zwar auf der traditionellen Statistik aufbaut, aber dennoch durch seine nicht-lineare und multivariate Ausrichtung andersartig ist.
3 Data Mining-Prozessmodell CRISP-DM: Dieses Kapitel beschreibt das CRISP-DM Modell, ein weit verbreitetes Framework für Data Mining Projekte. Obwohl die einzelnen Phasen (Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modelling, Evaluation, Deployment) nur kurz angerissen sind, wird die Bedeutung eines strukturierten Vorgehens für erfolgreiche Data Mining-Projekte deutlich.
4 Data Mining mit SPSS Clementine 9.0: Dieser Abschnitt gibt einen Überblick über SPSS Clementine 9.0 als Data Mining Software. Die Marktsituation und die Möglichkeiten der Software werden angesprochen, ohne jedoch in detaillierte technische Spezifikationen einzugehen.
5 Anwendungsbeispiel Kündigeranalyse bei O2: Dieses Kapitel skizziert die Anwendung von Data Mining auf ein konkretes Problem, die Analyse von Kundenabwanderung bei O2. Es bietet eine Einführung in die Problemstellung, die Vorgehensweise und das zu erwartende Ergebnis. Konkrete Details zu den Ergebnissen werden jedoch nicht im Preview besprochen um Spoiler zu vermeiden.
Schlüsselwörter
Data Mining, SPSS Clementine, Datenanalyse, Datenmustererkennung, KDD, CRISP-DM, SQL, traditionelle Statistik, OLAP, Klassifikation, Vorhersage, Clustering, Regelgenerierung, Datenmengen, Wettbewerbsdruck.
Häufig gestellte Fragen zum Data Mining Lehrtext
Was ist der Inhalt dieses Data Mining Lehrtextes?
Der Text bietet eine umfassende Einführung in Data Mining, einschließlich der Definition, Methoden, Anwendungsbeispielen und der Verwendung der Software SPSS Clementine 9.0. Er behandelt die Abgrenzung zu anderen Datenanalyseverfahren und beschreibt den CRISP-DM Prozess. Der Fokus liegt auf der verständlichen Erklärung der Konzepte und der Anwendung im Kontext eines realen Anwendungsbeispiels (Kündigeranalyse bei O2).
Welche Themen werden im Lehrtext behandelt?
Der Lehrtext deckt folgende Themen ab: Einführung in Data Mining und seine Bedeutung, Abgrenzung von Data Mining zu SQL, traditioneller Statistik und OLAP, Data Mining Algorithmen und Methoden (Zusammenhangs-, Struktur- und Regelfindung), der CRISP-DM Prozess (Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modelling, Evaluation, Deployment), ein Anwendungsbeispiel: Kündigeranalyse bei O2, sowie ein Überblick über SPSS Clementine 9.0.
Welche Software wird im Lehrtext verwendet?
Der Lehrtext verwendet SPSS Clementine 9.0 als Beispiel für eine Data Mining Software. Es wird ein Überblick über die Software und ihre Anwendungsmöglichkeiten gegeben, ohne jedoch in detaillierte technische Spezifikationen einzugehen.
Wie ist der Lehrtext aufgebaut?
Der Text ist strukturiert in Kapitel, die jeweils mit einer Zusammenfassung versehen sind. Er beginnt mit einer Einführung, definiert Data Mining, grenzt es von anderen Methoden ab, beschreibt den CRISP-DM Prozess, präsentiert SPSS Clementine 9.0 und endet mit einem Anwendungsbeispiel und einem Fazit. Ein Inhaltsverzeichnis, die Zielsetzung und die Schlüsselwörter erleichtern die Orientierung.
Was ist das Anwendungsbeispiel?
Das Anwendungsbeispiel behandelt eine Kündigeranalyse bei O2. Es wird die Problemstellung, die Vorgehensweise und die zu erwartenden Ergebnisse skizziert. Detaillierte Ergebnisse werden jedoch im Preview nicht gezeigt.
Für wen ist dieser Lehrtext geeignet?
Dieser Lehrtext richtet sich an Personen, die sich einen Überblick über Data Mining und seine Anwendung verschaffen möchten. Vorkenntnisse in Statistik sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. Der Text ist so geschrieben, dass er auch für Leser ohne tiefgehende IT-Kenntnisse verständlich ist.
Welche Methoden des Data Mining werden erklärt?
Der Text beschreibt Data Mining Methoden zum Auffinden von Zusammenhängen, Strukturen und Regeln in großen Datenmengen. Konkrete Algorithmen werden nicht im Detail erläutert, aber die grundlegenden Prinzipien und Anwendungsbereiche werden vorgestellt.
Was ist der CRISP-DM Prozess?
Der CRISP-DM Prozess ist ein weit verbreitetes Framework für Data Mining Projekte. Der Lehrtext beschreibt die sechs Phasen des Prozesses (Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modelling, Evaluation, Deployment) und betont die Bedeutung eines strukturierten Vorgehens für erfolgreiche Data Mining Projekte.
Wie wird Data Mining von anderen Datenanalysemethoden abgegrenzt?
Der Text vergleicht Data Mining mit SQL, traditioneller Statistik und OLAP. Er hebt die Stärken und Schwächen der verschiedenen Methoden hervor und zeigt, in welchen Situationen Data Mining am effektivsten eingesetzt werden kann. Insbesondere wird der Unterschied in der nicht-linearen und multivariaten Ausrichtung von Data Mining zur traditionellen Statistik betont.
- Arbeit zitieren
- Christian Fuchs (Autor:in), 2005, Data Mining mit SPSS Clementine (Zielsetzung, unterstützte Methoden, Anwendungsbeispiele), München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/45918
