Data Mining bezeichnet das systematische Durchsuchen großer Datenbestände nach Mustern, Zusammenhängen und Auffälligkeiten. Dabei kommen statistische Verfahren und Methoden des maschinellen Lernens zum Einsatz, etwa Clustering, Klassifikation oder Assoziationsanalyse. Ein klassisches Beispiel ist die Warenkorbanalyse im Handel, die zeigt, welche Produkte häufig zusammen gekauft werden – eine Grundlage für Sortiment, Platzierung und Empfehlungen.
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Demo startenMustererkennung ist die automatische Identifikation von Regelmäßigkeiten, Strukturen oder wiederkehrenden Merkmalen in Daten wie Bildern, Tönen, Texten oder Messwerten. Systeme ordnen neue Beobachtungen bekannten Kategorien zu oder entdecken Gruppen ohne Vorgaben. Anwendungen sind etwa Gesichtserkennung, Handschrifterkennung, Qualitätsprüfung in der Produktion oder das Aufspüren auffälliger Transaktionen. Die Disziplin bildet eine wichtige Grundlage des maschinellen Lernens.
Clustering ist ein Verfahren des unüberwachten Lernens, das Datenpunkte ohne vorgegebene Kategorien anhand ihrer Ähnlichkeit in Gruppen einteilt. So werden Muster sichtbar, die vorher niemand benannt hat – etwa Kundensegmente mit ähnlichem Kaufverhalten. Bei Texten hilft Clustering, Hunderte Kundenanfragen nach Themen wie Lieferung, Rechnung oder Reklamation zu ordnen und Schwerpunkte zu erkennen.
Prädiktive Analytik nutzt historische Daten, Statistik und maschinelles Lernen, um wahrscheinliche künftige Ereignisse abzuschätzen. Sie beantwortet Fragen wie: Welche Kunden kündigen bald? Wie viel Ware wird nächsten Monat gebraucht? Wann fällt eine Maschine voraussichtlich aus? Die Ergebnisse sind Wahrscheinlichkeiten, keine Gewissheiten. Ihr Wert hängt stark von der Datenqualität ab und davon, ob die Vorhersagen tatsächlich in Entscheidungen und Abläufe einfließen.
Die explorative Datenanalyse (EDA) ist der erste, offene Blick auf einen Datensatz: Man berechnet Kennzahlen, betrachtet Verteilungen und Diagramme und sucht nach Mustern, Ausreißern und fehlenden Werten – noch ohne feste Hypothese. Sie hilft, Datenqualität einzuschätzen und sinnvolle Fragen für weitere Analysen oder Modelle zu finden. Beispiel: Vor einer Umsatzprognose zeigt die EDA, dass ein Monat wegen einer Systemumstellung unvollständig erfasst wurde.
