Data Mining Beispiel
Das Data Mining ist eine zuverlässige Methode wertvolle Daten aus einer unübersichtlichen Datenmenge zu extrahieren. Dabei werden wichtige Informationen gefiltert, nützlichen Daten aus einem Datenberg extrahiert und analysiert. Normale Analyse-Tools stoßen schnell an die Grenzen und die wirklich wichtigen Datenschätze bleiben auf der virtuellen Strecke, daher setzt man auf bestimmte Data Mining-Tools.
Ob nun Log-Files, Kundendaten, Umsatz- und Verkaufszahlen, das Datenpaket ist riesig und der wirklich wichtige Kern der Erkenntnis ist nicht immer klar ersichtlich. "Die Daten und Erfahrungen können für ein Unternehmen bares Geld bedeuten, doch wie können dieses Datensätze gefiltert werden?"
Spezielle sogenannte Data-Mining-Tools suchen nach diesem noch unbekannten Wissen. Gefiltert und gesucht wird nach besonderen Trends und Mustern, Zusammenhänge erkennen, die für andere Programme verborgen bleiben.
Daraus lassen sich wichtige Datensätze basteln. Zum Beispiel kann so ein mögliches Kundenverhalten vorausgesagt werden, wichtig für Unternehmen und auch Behörden. Data Mining-Tools hat einen entscheidenden Vorteil gegenüber anderen Programmen. Es müssen nicht bereits im Vorfeld Parameter und Suchziele angepasst werden. Data-Mining agiert selbstständig und präsentiert Ergebnisse und Fakten.
Data Mining Tools im Einsatz
Das Data Mining wird verstärkt bei Behörden und in der Wirtschaft angewendet. Speziell Banken nutzen Data-Mining. Hier errechnet das Data Mining Tool zum Beispiel die Wahrscheinlichkeit einer Kreditrückzahlung, oder einen möglichen Kreditkartenbetrug der bereits im Vorfeld verhindert werden kann. Behörden können Unregelmäßigkeiten erkennen. Der Tatbestand der Geldwäsche kann so besser nachverfolgt werden.
Eine vollkommen neue Variante des Data-Mining ist das sogenannte Web-Mining. Der Web-Kunde wird gezielt durchleuchtet und an das Unternehmen gebunden. Große Online-Versandhändler arbeiten mit den Web-Mining-Tools. "Warum wurde ein Produkt nicht gekauft? Wo liegen die Vorlieben des Kunden?"
Am Ende sind das wichtige Informationen, die über Erfolg und Misserfolg eines Unternehmens entscheiden können. Data-Mining ist für Verkäufer, Unternehmen und auch Behörden mehr als nur eine nützliche Methode, um die wirklich wichtigen Daten zu beantworten.
Data Mining Beispiel bei Walmart - Windeln und Bier
Das Walmart-Beispiel mit Windeln und Bier ist ein bekanntes Beispiel aus der Praxis des Data Mining und zeigt, wie Unternehmen aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse gewinnen können. Data Mining beschreibt den Prozess, verborgene Muster und Zusammenhänge in Daten zu entdecken, um strategische Entscheidungen zu unterstützen. Walmart analysierte seine Transaktionsdaten mithilfe der Assoziationsanalyse, einer Technik, die Produkte identifiziert, die häufig zusammen gekauft werden.
Dabei wurde eine unerwartete Verbindung entdeckt: Kunden, die Windeln kaufen, kaufen häufig auch Bier. Diese Korrelation ließ sich durch das Verhalten erklären, dass Männer, die Windeln für ihre Babys kaufen, oft Bier für sich selbst mitnehmen – besonders am Freitagabend als Vorbereitung für das Wochenende. Walmart nutzte diese Erkenntnis, indem Windeln und Bier näher zueinander positioniert wurden. Zudem wurden gezielte Marketingkampagnen entwickelt, um diese Kaufmuster zu verstärken und den Umsatz zu steigern.
Dieses Beispiel zeigt, wie Data Mining-Techniken wie die Assoziationsanalyse Unternehmen dabei helfen, unerwartete Zusammenhänge zu entdecken und daraus geschäftlichen Nutzen zu ziehen. Es verdeutlicht die Stärke von Algorithmen, um aus scheinbar trivialen Daten umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, und bleibt ein Paradebeispiel für den Einsatz datenbasierter Strategien.