Data Mining & Clustering
Data Mining, Clustering und Klassifikation
Lernziele dieser Lektion
- Den Begriff Data Mining erklären und die vier Phasen des Data-Mining-Prozesses beschreiben können
- Clustering als unüberwachtes Lernverfahren verstehen und Anwendungsbeispiele nennen
- Klassifikation als überwachtes Lernverfahren verstehen und von Clustering unterscheiden
- Praktische Anwendungen von Clustering und Klassifikation benennen können
Was ist Data Mining?
Data Mining (wörtlich: „Datenschürfen“) bezeichnet den Prozess, in großen Datenmengen bisher unbekannte, nützliche Muster und Zusammenhänge zu entdecken. So wie ein Bergarbeiter aus Tonnen von Gestein wertvolles Erz herauslöst, extrahiert Data Mining wertvolles Wissen aus riesigen Datenmengen.
Data Mining im Alltag
Wenn Netflix dir Filme vorschlägt, wenn deine Bank eine verdächtige Transaktion blockiert, oder wenn ein Online-Shop dir „Kunden, die dies kauften, kauften auch...“ zeigt – überall steckt Data Mining dahinter.
Der Data-Mining-Prozess in 4 Phasen
Data Mining folgt einem strukturierten Ablauf mit vier Hauptphasen:
- Vorverarbeitung (Preprocessing): Die Rohdaten werden bereinigt, transformiert und für die Analyse vorbereitet. Fehlende Werte werden ergänzt, Duplikate entfernt und Datenformate vereinheitlicht.
- Mining (Analyse): Algorithmen suchen nach Mustern, Zusammenhängen und Strukturen in den aufbereiteten Daten. Hier kommen Techniken wie Clustering, Klassifikation oder Assoziationsanalyse zum Einsatz.
- Bewertung (Evaluation): Die gefundenen Muster werden auf ihre Gültigkeit, Relevanz und Nützlichkeit geprüft. Nicht jedes Muster ist tatsächlich bedeutsam.
- Verwendung (Deployment): Die gewonnenen Erkenntnisse werden in die Praxis umgesetzt – z.B. als Empfehlungsalgorithmus, Betrugserkennungssystem oder Marketingstrategie.
Dies ist nur ein kurzer Auszug. Die vollständige Lektion mit interaktiven Übungen und Lernfortschritts-Tracking gibt es nach Einlösung eines Einschreibeschlüssels.