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Mandy Goram 18. Juli 2023

Data Mining: Effektive Datenanalyse für unternehmerischen Erfolg

In der heutigen digitalen Ära generieren Unternehmen eine immense Menge und Vielfalt an Daten. Diese Daten bergen ein enormes Potenzial für Unternehmen, um Einblicke zu gewinnen, Muster zu erkennen und strategische Entscheidungen zu treffen. Doch diese Einblicke gewinnen Unternehmen nicht automatisch und bedürfen fortgeschrittener Datenanalyseverfahren. Hier kommt Data Mining ins Spiel, eine Technik der Datenanalyse, die es Unternehmen ermöglicht, wertvolle Informationen aus ihren Datenbeständen zu extrahieren. In diesem Artikel werden die Grundlagen des Data Mining erläutert, dessen unternehmerisches Potenzial aufgezeigt und ein auszugsweises Beispiel in Python präsentiert.

Unternehmerische Potenziale des Data Mining

Data Mining bietet Unternehmen eine Reihe von Potenzialen, um ihre Geschäftsprozesse zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Die Anwendungsbereiche sind so vielfältig wie die Daten, die es zu analysieren gilt (s. Abb. 1).

Kundenverhalten verstehen

Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen Verhaltensmuster identifizieren und das Kundenverhalten besser verstehen. Dies ermöglicht gezielte Marketingkampagnen, die individuell auf die Kundenpräferenzen zugeschnitten sind, und fördert somit die Kundenbindung.

Zudem kann die Meinung und das Feedback von Kunden analysiert werden, um Probleme mit Produkten, Dienstleistungen oder Prozessen aufzudecken (s. Abb. 2).

Optimierung von Geschäftsprozessen

Data Mining ermöglicht Unternehmen, ineffiziente Prozesse zu identifizieren und zu optimieren. Durch die Analyse von Prozessdaten können Engpässe erkannt, Lieferketten verbessert, Produktionsprozesse und Kundenservice optimiert werden, um Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern. So können beispielsweise Rückmeldungen von Kundinnen und Kunden in einen Prozess integriert werden, um Serviceanfragen oder Beschwerden schnell und gezielt zu bearbeiten (s. Abb. 3).

Risikomanagement

Data Mining kann Unternehmen dabei unterstützen, Risiken besser zu verstehen und vorherzusagen. Durch die Analyse von historischen Daten können Risikomuster erkannt und Vorhersagemodelle entwickelt werden, um beispielsweise Kreditrisiken zu minimieren oder Betrugsfälle aufzudecken.

Personalmanagement

Data Mining kann auch im Personalmanagement eingesetzt werden, um Talente zu identifizieren, Mitarbeiterbedürfnisse zu verstehen und Fluktuationen vorherzusagen. Dies ermöglicht eine gezieltere Personalplanung und eine bessere Mitarbeiterbindung.

Beispielanwendung: Ein Einzelhandelsunternehmen

Um die Potenziale des Data Mining besser zu veranschaulichen, wird nachfolgend ein Beispiel aus dem Einzelhandelssektor beschrieben.

Data-Mining-Prozesse

Data Mining ist ein iterativer Prozess, der mehrere Schritte umfasst. Der Prozess beginnt mit der Datenvorbereitung und endet mit der Interpretation der Ergebnisse. Die einzelnen Schritte werden nachfolgend kurz beschrieben.

  1. Datenvorbereitung: Im ersten Schritt werden die Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und für die Analyse vorbereitet. Dazu gehören die Datenaufbereitung, Datenbereinigung, Integration und Transformation.
  2. Datenselektion: In diesem Schritt werden die relevanten Daten aus der vorbereiteten Datenmenge ausgewählt.
  3. Datentransformation: In diesem Schritt werden die ausgewählten Daten transformiert, damit sie für die Analyse geeignet sind. Hierbei können z. B. fehlende Werte ersetzt, Skalierungen durchgeführt oder neue Merkmale erzeugt werden.
  4. Data Mining: In diesem Schritt wird der tatsächliche Analyseprozess durchgeführt. Es werden Algorithmen und Modelle angewendet, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren.
  5. Modellierung: In diesem Schritt werden die Ergebnisse der Analyse in Modelle umgewandelt. Diese Modelle können verwendet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
  6. Bewertung: In diesem Schritt werden die Modelle auf ihre Genauigkeit und ihre Fähigkeit, zukünftige Ereignisse vorherzusagen, überprüft.
  7. Interpretation: In diesem Schritt werden die Ergebnisse der Analyse interpretiert und in eine für den Kunden bzw. Empfänger der Ergebnisse verständliche Sprache übersetzt.
  8. Anwendung: Im letzten Schritt werden die Ergebnisse der Analyse angewendet, um Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen.

Dieser Prozess ist nicht zwingend linear, sondern kann sich in jeder Phase wiederholen, um sicherzustellen, dass die Analyse korrekt ist und dass alle wichtigen Muster und Zusammenhänge in den Daten identifiziert wurden. Der Data-Mining-Prozess erfordert oft die Zusammenarbeit verschiedener Fachbereichen, einschließlich Datenwissenschaftlern, Analysten und Fachexperten, um sicherzustellen, dass die Analyse die spezifischen Anforderungen des Kunden erfüllt.

Zwei bekannte Data-Mining-Methoden sind CRISP-DM und KDD [2]:

  • CRISP-DM steht für Cross-Industry Standard Process for Data Mining und ist eine standardisierte Methode für den Data-Mining-Prozess. Er besteht aus sechs Phasen: Geschäftsverständnis, Datenvorbereitung, Modellierung, Bewertung, Umsetzung und Überwachung. CRISP-DM ist eine weit verbreitete Methode und wird oft von Datenwissenschaftlern und Analysten verwendet.
  • KDD (Knowledge Discovery in Databases) ist ein Prozess zur Extraktion nützlicher Informationen aus großen Datenmengen. KDD ist ein umfassenderer Ansatz, der auch den Data-Mining-Prozess umfasst. Er besteht aus fünf Phasen: Auswahl, Vorverarbeitung, Transformation, Data Mining und Interpretation/Evaluation [2;3]. KDD wird oft von großen Unternehmen und Organisationen verwendet, um Wissen und Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.

Die Wahl der Methode hängt von der jeweiligen Situation und den Anforderungen des Projekts ab. Beide Methoden bieten eine strukturierte Herangehensweise an den Data-Mining-Prozess und können helfen, die Arbeit zu organisieren und zu standardisieren. Unabhängig von der gewählten Methode ist es wichtig, dass der Data-Mining-Prozess systematisch durchgeführt wird. Es ist auch wichtig, dass die Ergebnisse des Prozesses sorgfältig validiert und interpretiert werden, um sicherzustellen, dass sie relevant, nützlich und verlässlich sind.

Ein großes Einzelhandelsunternehmen möchte seine Verkaufszahlen steigern und seine Produktplatzierungen optimieren. Das Unternehmen sammelt Daten über die Verkaufshistorie, Kundendemographie, Produktparameter und andere relevante Informationen. Durch den Einsatz von Data-Mining-Algorithmen analysiert das Unternehmen diese Daten und entdeckt interessante Muster. Es stellt fest, dass Kunden, die ein bestimmtes Produkt kaufen, auch oft ein anderes ergänzendes Produkt kaufen. Basierend auf diesen Mustern kann das Unternehmen seine Produktplatzierung so optimieren, dass diese Produkte direkt nebeneinander platziert werden. Dadurch erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden beide Produkte kaufen.

Zusätzlich verwendet das Unternehmen Data Mining, um personalisierte Werbekampagnen zu erstellen. Durch die Analyse von Kundendaten können gezielte Angebote und Empfehlungen an bestimmte Kundensegmente gesendet werden, um die Kundenbindung zu stärken und den Umsatz zu steigern.

Wichtige Data-Mining-Algorithmen

Es gibt viele verschiedene Algorithmen, die im Data Mining verwendet werden können [1]. Nachfolgend sind einige der wichtigsten Algorithmen und ihre Anwendung beschrieben.

  • K-Means-Clustering: Einer der am häufigsten verwendeten Clustering-Algorithmen, der die Daten in k Gruppen oder Cluster einteilt. Beispiel: Wenn die Verkaufsdaten eines Supermarkts analysiert werden, kann das K-Means-Clustering verwendet werden, um Kunden in verschiedene Gruppen zu unterteilen, basierend auf ihrem Einkaufsverhalten.
  • Entscheidungsbaum: Ein Algorithmus, der Entscheidungen auf Basis von Regeln und Baumdiagrammen trifft. Beispiel: Wenn man die Kreditwürdigkeit von Kunden bewertet, können Entscheidungsbäume verwendet werden, um zu entscheiden, ob ein Kunde für ein Darlehen berechtigt ist oder nicht, basierend auf Faktoren wie Einkommen, Beschäftigungshistorie und Kredit-Score.
  • Lineare Regression: Ein Algorithmus, der eine lineare Beziehung zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen modelliert. Beispiel: Wenn man den Einfluss von Werbekampagnen auf den Umsatz eines Unternehmens analysiert, kann die lineare Regression verwendet werden, um zu bestimmen, ob es eine positive Korrelation zwischen bspw. Werbeausgaben und dem Umsatz gibt.
  • Naive-Bayes-Klassifikator: Ein Algorithmus, der eine probabilistische Methode verwendet, um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass eine bestimmte Instanz zu einer bestimmten Klasse gehört. Beispiel: Wenn man Spam-E-Mails erkennen möchte, kann der Naive-Bayes-Klassifikator zum Einsatz kommen, um zu entscheiden, ob eine E-Mail als Spam eingestuft wird oder nicht, basierend auf Faktoren wie den Wörtern im Betreff und im Text.
  • K-Nearest Neighbors (KNN): Ein Algorithmus, der die nächsten K Nachbarn zu einer gegebenen Instanz identifiziert und basierend darauf eine Vorhersage trifft. Beispiel: Wenn der Preis eines Hauses basierend auf der Größe und Anzahl der Zimmer vorhergesagt werden soll, könnte man KNN verwenden, um ähnliche Häuser in der Nachbarschaft zu finden und basierend darauf eine Schätzung zu erstellen.
  • Apriori-Algorithmus: Ein Algorithmus, der häufige Muster in einer großen Datenbank identifiziert. Beispiel: Wenn die Kaufmuster von Kunden in einem Supermarkt analysiert werden, kann der Apriori-Algorithmus verwendet werden, um häufig gekaufte Artikel zusammenzufassen und somit gezielte Werbekampagnen zu erstellen.

Diese Algorithmen stellen nur eine Auswahl aus der Vielzahl an Methoden, die im Data Mining verwendet werden können, dar. Die Wahl des richtigen Algorithmus hängt von den spezifischen Anforderungen und dem Ziel der Analyse ab. Oft werden verschiedene Algorithmen angewandt, um Ergebnisse zu vergleichen und um die Stärken und Schwächen einzelner Verfahren zu nutzen bzw. auszugleichen.

Data Mining mit Python

Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen für Data Science und Data Mining. Es bietet eine Vielzahl von Bibliotheken und Werkzeugen, die für die Datenanalyse und das maschinelle Lernen geeignet sind. Der Vorgang der Datenauswahl, -vorbereitung, -transformation, -analyse und -bewertung ist ein iteratives Vorgehen der ersten drei bis fünf Phasen im Data-Mining-Prozess, um bspw. eine geeignete Datenauswahl zu vielversprechenden Fragestellungen treffen zu können. Nachfolgend wird exemplarisch beschrieben, wie der Data-Mining-Prozess mit Python umgesetzt werden kann.

1. Datenauswahl

Zur Datenauswahl können Python-Bibliotheken wie Pandas, Numpy oder Scipy verwendet werden [4]. Listing 1 zeigt ein Beispiel, wie Pandas zum Einlesen und Darstellen von Daten verwendet werden kann:

Listing 1: Einlesen und Anzeigen von Daten für den Analyseprozess

import pandas as pd

# Daten aus CSV-Datei einlesen
data = pd.read_csv("data.csv")

# Daten darstellen
print(data.head())

2. Datenvorbereitung

Die Datenvorbereitung umfasst die Bereinigung und Transformation der Daten. Listing 2 zeigt einige Beispielcode-Ausschnitte, wie die Bereinigung der Daten mit Python-Bibliotheken wie Pandas oder Numpy durchgeführt werden kann:

Listing 2: Bereinigung des Datensatzes mit speziellen Funktionen

# NaN-Werte entfernen
data = data.dropna()

# Duplikate entfernen
data = data.drop_duplicates()

# Spalten auswählen
data = data[["Spalte1", "Spalte2", "Spalte3"]]

# Datentypen konvertieren
data["Spalte1"] = data["Spalte1"].astype(float)

3. Datentransformation

Bei der Datentransformation werden die Daten in eine für das Data Mining geeignete Form gebracht. Listing 3 zeigt Beispielcode-Ausschnitte, wie die Datentransformation mit den Python-Bibliotheken wie Scikit-learn durchgeführt werden kann [5]:

Listing 3: Transformation der vorbereiteten Daten

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Daten skalieren
scaler = StandardScaler()
data = scaler.fit_transform(data)

from sklearn.decomposition import PCA

# PCA durchführen
pca = PCA(n_components=2)
data = pca.fit_transform(data)

4. Mustererkennung

Die Mustererkennung ist der Kern des Data Mining und umfasst die Anwendung von Algorithmen zur Identifikation von Mustern und Zusammenhängen. Listing 4, 5 und 6 zeigen Beispielcode-Ausschnitte, wie die Mustererkennung mit Python-Bibliotheken wie Scikit-learn durchgeführt werden kann:

Listing 4: Anwendung des K-Means-Algorithmus auf den bereinigten Datensatz

from sklearn.cluster import KMeans

# K-Means Clustering durchführen
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)

# Clusterzentren ausgeben
print(kmeans.cluster_centers_)

Listing 5: Anwendung der linearen Regression auf den bereinigten Datensatz

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Lineare Regression durchführen
reg = LinearRegression()
reg.fit(X_train, y_train)

# Vorhersagen treffen
y_pred = reg.predict(X_test)

# Modellgenauigkeit ausgeben
print(reg.score(X_test, y_test))

Listing 6: Anwendung des Entscheidungsbaumverfahrens auf den bereinigten Datensatz

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# Entscheidungsbaum-Modell erstellen
dtc = DecisionTreeClassifier()
dtc.fit(X_train, y_train)

# Vorhersagen treffen
y_pred = dtc.predict(X_test)

# Modellgenauigkeit ausgeben
print(dtc.score(X_test, y_test))

5. Bewertung

Im Schritt der Bewertung beurteilt man die Güte der gefundenen Muster und deren Nutzen für die Entscheidungsfindung. Listing 7 zeigt Beispielcodeausschnitte, wie die Bewertung mit Python-Bibliotheken wie Scikit-learn durchgeführt werden kann:

Listing 7: Anwendung verschiedener Bewertungsmetriken zur Überprüfung der Güte gefundener Muster und Zusammenhänge

from sklearn.metrics import silhouette_score
# Silhouette Score berechnen
score = silhouette_score(data, kmeans.labels_)
print(score)

from sklearn.metrics import r2_score
# Bestimmtheitsmaß berechnen
score = r2_score(y_test, y_pred)
print(score)

from sklearn.metrics import classification_report
# Klassifikationsreport ausgeben
report = classification_report(y_test, y_pred)
print(report)

Python bietet eine Vielzahl von Bibliotheken und Werkzeugen, die für das Data Mining geeignet sind. Es ist wichtig zu beachten, dass die Wahl der Algorithmen und die Interpretation der Ergebnisse von Experten durchgeführt werden, um eine sinnvolle Entscheidungsfindung zu gewährleisten.

Fazit

Data Mining ist ein leistungsstarkes Werkzeug für Unternehmen, um aus ihren Daten wertvolle Informationen zu gewinnen. Es ermöglicht die Identifizierung von Mustern, Trends und Zusammenhängen, die Unternehmen dabei unterstützen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.

Von der Kundenanalyse über das Risikomanagement bis hin zur Personalplanung gibt es zahlreiche unternehmerische Potenziale durch Data Mining. Unternehmen, die dieses Potenzial erkennen und Data Mining erfolgreich in ihre Geschäftsstrategie integrieren, können Wettbewerbsvorteile erzielen und ihren unternehmerischen Erfolg steigern.

Quellen
  1. Runkler, T. A. (2009). Data Mining. Springer-Verlag.
    Wu, X., Kumar, V., Ross Quinlan, J., Ghosh, J., Yang, Q., Motoda, H., McLachlan, G. J., Ng, A., Liu, B., Yu, P. S., Zhou, Z.-H., Steinbach, M., Hand, D. J., & Steinberg, D. (2008). Top 10 algorithms in data mining. Knowledge and Information Systems
  2. Azevedo, A., & Santos, M. F. (2008). KDD, SEMMA and CRISP-DM: a parallel overview. IADS-DM.
  3. Frawley, W. J., Piatetsky-Shapiro, G., & Matheus, C. J. (1992). Knowledge Discovery in Databases: An Overview. AI Magazine, 13(3), Article 3.
  4. Pandas | Numpy | Scipy
  5. Scikit-learn

Autorin

Mandy Goram

Mandy Goram ist Informatikerin und forscht zurzeit im Bereich der Menschen-zentrierten Informations- und KI-Systeme, mit Fokus auf ethisch-rechtlichen Aspekten.
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