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Data Mining

Auch Knowledge Discovery in Database

Das Data Mining (zu dt. Daten-Schürfen) beschäftigt sich mit der systematischen Anwendung von (meist) statistisch-mathematisch Methoden, um in Datenbeständen versteckte Muster und Strukturen aufzudecken.

Die Relevanz für Wirtschaft besteht darin, dass Unternehmen große Mengen an Daten über ihre Kunden und deren Einkaufsverhalten besitzen. Doch die unzähligen Informationen im Data Warehouse sind nutz- und wertlos, wenn die komplexen Informationen & Datenstrukturen keine greifbaren Rückschlüsse auf das Kundenverhalten ermöglichen oder aber keine kunden- und marktbezogene Trends und Muster aufdecken.

Data-Mining Programme können große Datensätze durch asymptotische Laufzeit verarbeiten und analysieren Kundenprofile – im simpelsten – Fall nach ABC-Analyse Schema oder ermöglichen die Klassifikation und Segmentierung von Kunden bis hin zur Erkennung von Kausalitäten. Aus diesen Informationen kann die Kundenansprache individualisiert, individuelle Produkt und Dienstleistungen bereitgestellt sowie begrenzt vorhersagen über das Kundenverhalten prognostiziert werden.

Im speziellen gehören auch die Warenkorbanalysen, Web Usage Mining, Player-Tracking oder aber Pharmakovigilanz zum Data-Mining.

Eine weitere Analysemethode ist das Online-Analytical-Processing (OLAP).

Siehe auch Data Warehouse, Segmentierung

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