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Methoden des Data Mining
Das Data Mining bedient sich einiger Methoden, die im Folgenden erläutert werden.
Clusterbildung
Dieser Teil beschäftigt sich mit der Gruppenbildung von Daten nach bestimmten Merkmalen. Beispielsweise zählt die Zusammenfassung ähnlicher Kunden nach ausgesuchten Kriterien dazu.
KlassifikationUm eine bessere Zuordnung zu erhalten, erfolgt eine Einteilung der Daten in Klassen. Dadurch ist es in der Praxis möglich, Kunden nach ihrer Schadensklasse in der Versicherung zu segmentieren.
RegressionDie Regression ergründet die Entstehung und Auswirkungen der gegebenen Merkmale. Ein wirtschaftliches Beispiel ist die Aktienkursentwicklung mit den daraus resultierenden Zinsen für die Kunden.
AbhängigkeitsentdeckungDieser Prozess deckt die Beziehungsmuster der Merkmalsstufen untereinander auf. Hilfreich ist die Abhängigkeitsentdeckung u.a. für die Warenkorbuntersuchung im Einzelhandel.
AbweichungsentdeckungZuletzt wird untersucht, ob Merkmale vorhanden sind, die sich im großen Ausmaß von anderen unterscheiden. Mithilfe dieser Funktion kann man zum Beispiel Produktivitätsschwankungen in einem festen Zeitraum untersuchen.
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letzte Änderung E.R. am 10.08.2017 Autor(en): Sarah Denzin |
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