Data Mining
Data Mining ist das Durchsuchen von Daten, um Muster zu erkennen und Beziehungen zu bilden.
Zu den Data-Mining-Parametern zählen:
- Assoziation – die Suche nach Mustern, bei denen ein Ereignis mit einem anderen Ereignis verbunden ist;
- Sequenz- oder Pfadanalyse – die Suche nach Mustern, bei denen ein Ereignis zu einem anderen, späteren Ereignis führt;
- Klassifizierung – die Suche nach neuen Mustern (das führt eventuell dazu, dass sich die Art ändert, wie die Daten organisiert sind);
- Cluster-Bildung – das Finden und visuelle Dokumentieren von zuvor unbekannten Faktengruppen;
- Vorhersage - Entdecken von Mustern in Daten, die zu sinnvollen Prognosen über die Zukunft führen können (dieses Gebiet des Data Mining wird auch als Predictive Analytics bezeichnet).
Data-Mining-Techniken finden in vielen Forschungsgebieten Anwendung, etwa in der Mathematik, Kybernetik, Genetik und im Marketing. Web Mining, eine Art des Data Minings, das im Kundenbeziehungsmanagement (Customer Relationship Management, CRM) verwendet wird, macht sich die enormen Datenmengen zunutze, die im Internet erfasst werden, um nach Mustern im Benutzerverhalten zu suchen.
Fortsetzung des Inhalts unten
IT-Prioritäten in der Pandemie: Wie COVID-19 die IT-Budgets verändert
2020 brachte ungeahnte Herausforderungen für die IT-Verantwortlichen. Die Pandemie wirkt sich auch auf zukünftige IT-Budgets und -Pläne aus, wie die TechTarget-Umfrage zeigt. Erfahren Sie in diesem E-Guide, welche Veränderungen die Pandemie bei den Prioritäten auslöste.
