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Data Mining

Data Mining und Business-Analytics

Data Mining hat das Ziel, basierend auf Methoden der Statistik, Mathematik und des maschinellen Lernens, Zusammenhänge, Wirkungsbeziehungen und Auffälligkeiten in großen Datenbeständen aufzudecken und für unternehmerische Entscheidungen nutzbar zu machen. Dabei sind die Anwendungsgebiete vielseitig und branchenübergreifend: Banken, Versicherungen, Marketing, Medien-, Handels-, Versand-, E-Commerce- oder Telekommunikations-Unternehmen setzen bereits heute erfolgreich verschiedenste Data Mining Verfahren ein.

Beratung

  • Anforderungs-Aufnahme
  • Technologie-Beratung
  • Projektmanagement

Data Preparation

  • Datenkonsolidierung
  • Bereinigung
  • Plausibilisierung

Modellentwicklung

  • Scoring-Modelle
  • Forecasting/Prognose
  • Anomalieerkennung

Reporting

  • Interaktive Apps
  • HTML/PDF Reports
  • Word/Excel Exporte

Deployment

  • in-Database
  • Batch-Verarbeitung
  • Cloud-basiert

Allgemeine Informationen

Data Mining Prozess

Data Mining beinhaltet nicht nur die reine Analyse der Daten sondern beginnt bereits bei der korrekten Definition des Analyse-Ziels, umfasst auch und Kollektion, Modifikaiton und Aggregierung von Daten(banken) und endet mit einem verständlichen und professionellen Reporting der Ergebnisse. Besonderes Augenmerk ist in der Regel auf die Sammlung, Bereinigung und Bereitstellung der Daten zu legen, da diese die Grundlage zur Durchführung der eigentlichen Analysen bilden.

Anwendungsbeispiele für Data Mining

  • Kundensegmentierung und Clustering von homogenen Gruppen mit ähnlichen Eigenschaften
  • Scoring-Modelle basierend auf Transaktionen, Verhaltensweisen usw.
  • Optimierung von Direktmarketing-Kampagnen auf Basis historischer Response-Daten
  • Betrugserkennung und Identifikation von ungewöhnlichen Transaktionen/Handlungen
  • Warenkorb-Analysen zur Optimierung von Cross- und Up-Selling Produkten
  • …u.v.m.

Data Mining Verfahren

Data Mining umfasst sowohl klassische inferenzstatistische Verfahren, Methoden des maschinellen Lernens und der Informatik als auch mathematische Modelle und Verfahren, um Wissen aus vorhandenen Daten zu extrahieren. Typische Verfahren und Analysen sind:

  • Clusteranalysen
  • Klassifikations- und Regressionsverfahren
  • Neuronale Netze
  • Zeitreihenanalysen
  • Assoziationsregeln- und Verfahren
  • …u.v.m.

Interpretation und Implementierung

Im Anschluss an die Datenanalyse müssen die gefundenen Erkenntnisse interpretiert und in konkret nutzbare unternehmerische Entscheidungen übertragen und/oder in bestehende Unternehmensprozesse integriert werden. Da sich die gefundenen Wirkungsbeziehungen verändern können ist es ratsam, das Modell zu gegebenen Zeiten neu zu kalibrieren und dessen Gültigkeit sicherzustellen.

Leistungen: Data Mining

  • Durchführung von Statistik- und Data Mining-Projekten aller Art
  • Datenbankabfragen mit SQL, Verknüpfung verschiedener Datenquellen
  • Datenexploration, Bereinigung und Aufbereitung
  • Feature Selection und Itemset-Reduction
  • Klassifikationsverfahren zur Prognose von Gruppenzugehörigkeiten
  • Erstellung von Warenkorbabalysen mittels Assoziationsregeln
  • Anomalie- und Betrugsfallerkennung
  • Erstellung von Prognose- und Vorhersagemodellen
  • u.v.m.

Konditionen, Kontakt und weitere Informationen

Sie haben Fragen zum Thema Data Mining oder möchten ein konkretes Projekt besprechen?

Unsere Experten freuen sich auf Ihre Anfrage.

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