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Data Miner / Data Minerin

Data Mining ist zunächst einmal ein Verfahren, um durch die systematische Auswertung von Daten neue Muster und Strukturen zu erkennen. Der Data Miner / die Date Minerin ist also dafür verantwortlich, diese Analyse beziehungsweise verschiedene Methoden anzuwenden, um aus einem komplexen Datenbestand Rückschlüsse ziehen zu können. Diese Rückschlüsse betreffen vor allem das Verhalten von Verbrauchern, die Veränderungen und Entwicklungen des Marktes sowie Reaktionen von Kunden auf verschiedene Aktionen von Unternehmen. Ein Data Miner/in hat das Ziel, neue Muster herauszufinden. Im Gegensatz dazu dient die herkömmliche Analyse dazu, bereits bestehende Muster und Verhaltensweisen zu erkennen.

Der/Die Data Miner/in Filtern also aus der Datenmenge, die sich aus Ergebnissen von Forschungsprojekten, aus den Beständen von Unternehmen, Verwaltungen und im Internet zusammenstellt, Informationen heraus, die ein neues Muster ergeben. Durch dieses Herausfiltern kann der/die Data Miner/in die Unternehmensleitung in dem Bereich Unternehmensstrategie und Verkaufsstrategie beraten.

Der/Die Data Miner/in wendet dabei verschiedene Techniken an, die gemeinsam eine möglichst geringe Rate an fehlerhaften Daten beziehungsweise Verknüpfungen zulassen. So wendet er beispielsweise die Ausreißerkennung, die Assoziationsanalyse, die Clusteranalyse, de Diskriminanzanalyse, die Regressionsanalyse, Entscheidungsbäume sowie die Faktorenanalyse an.

Der/Die Data Miner/in kann in unterschiedlichen Anwendungsgebieten tätig sein. Dazu gehört beispielsweise das Marketing, bei dem durch Kundensegmentierung bestimmte Werbemaßnahmen auf die jeweiligen Zielgruppen angepasst werden, beim Management von Kundenbeziehungen, bei der Selektion von Zielgruppen für Kampagnen oder bei der Optimierung von Preisen und der Produktplatzierung in einem Supermarkt. Darüber hinaus kann durch das Data Mining die Rechnungsprüfung bei Krankenkassen vorgenommen werden.

Bei dem Data Mining ergeben sich allerdings verschiedene Probleme, die der/die Data Miner/in bei der Analyse der Ergebnisse mit einberechnen muss. So können Daten, trotz der verschiedenen angewandten Verfahren und Techniken, fehlerhaft oder lückenhaft sein. Außerdem ist es möglich, dass sich Falschwerte in den gesammelten Daten befinden oder ganze Werte fehlen.

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