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Schulung - Data Mining

Informationsgewinnung für die Unternehmenssteuerung

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Im Seminar "Data Mining" werden die Möglichkeiten von Data Mining zur Veredelung von Informationen zu Wissen erläutert. Sie kennen die Prinzipien der wichtigsten Methoden, Visualisierungsarten und Technologien weitgehend "Mathematik-frei". Sie können Werkzeuge zum Einsatz von Data Mining anhand der besprochenen Methoden auswählen. Sie lernen, wie ein Data Mining-Projekt gestaltet wird. Sie wissen, was die Rolle "Data Mining Ingenieur" umfasst.

Dieses Seminar ist Teil dieses Qualifizierungsplaners:

Zielgruppe

Wer sollte teilnehmen:

Zielgruppe

Das Seminar "Data Mining" wendet sich an Fach- und Führungskräfte, Projektleiter, IT-Experten und Datenanalysten, die in Data Mining-Projekte involviert sind und vor der Beschaffung eines Data Mining Tools stehen oder einfach die Leistungsfähigkeit des Data Mining für Big Data-Themen erkennen wollen.

Voraussetzungen

Um an dem Kurs "Data Mining" erfolgreich teilnehmen zu können, sollten Sie das Seminar 5685 5685 besucht haben oder gleichwertige Kenntnisse besitzen. Kenntnisse in Statistik sind nicht erforderlich.
Programm

Trainingsprogramm

Data Mining - Bedeutung und Motivation:

  • Ziele, Einsatzgebiete, Problemkreise
  • Erhebung zur Beliebtheit und Motivation
  • Produktreife im Hypecycle

Data Mining-Architekturen:

  • Ausgewählte Architekturen wichtiger Hersteller
  • Einbettung von Data Mining in DWH-Architekturen

Data Mining-Prozess:

  • Der Data Mining-Prozess aus der Sicht einiger Hersteller
  • Der Data Mining-Prozess nach Fayyad - Problemspezifikation
  • Datenbeschaffung - Datenaufbereitung, Transformation, Lifting
  • Data Mining - Interpretation
  • Umsetzung

Data Mining - Methoden und Technologien:

  • Statistik visuell aufbereitet, Regression, Histogramm, Korrelation, ABC-Analyse, Portfolio-Analyse
  • Memory based Reasoning, Induktion von Regeln, Warenkorbanalyse, Clustering, Entscheidungsbaum
  • Neuronale Netze
  • Evolutionäre Algorithmen

Data Mining-Visualisierung:

  • Diagrammarten - 3-D-Darstellungen
  • Hyperslice, Prosection view, parallele Koordinaten
  • Tree Map

Data Mining-Werkzeuge:

  • Ausgewählte Data Mining-Werkzeuge
  • Ausgewählte Eigenschaften einiger Produkte im Vergleich.

Das Data Mining-Projekt:

  • Phasengliederung - Anforderungen und Fachkonzept
  • Kriterien zur Tool-Evaluation
  • Der Data Mining Prozess
  • Literaturdiskussion
Methodik

Methodik

Unsere praxiserfahrenen Trainer vermitteln Ihnen durch Vortrag, Diskussion, Gruppenarbeit und kleine Übungen die Inhalte des Seminars.

Hinweis

Hinweis

Hinweis für Online-Schulungen:

Für unsere Online-Schulungen möchten wir Sie darauf hinweisen, dass es von Vorteil ist, wenn Sie über zwei Bildschirme verfügen. Ein zusätzlicher Bildschirm ermöglicht es Ihnen, die Schulungsinhalte auf einem Bildschirm anzuzeigen, während Sie auf dem anderen Bildschirm praktische Übungen durchführen oder Anwendungen parallel öffnen können.

Durch die Verwendung von zwei Bildschirmen können Sie die Schulungsinhalte effektiver verfolgen und gleichzeitig interaktiv an den Übungen teilnehmen, ohne zwischen Fenstern hin- und herwechseln zu müssen.

Wir empfehlen daher, sich im Vorfeld auf die Schulung mit einem zusätzlichen Bildschirm vorzubereiten, um das bestmögliche Lernerlebnis zu gewährleisten

Weitere Seminare aus dem Bereich Data Engineering.

Weiterführende Informationen: Eine Auswahl vertiefender Inhalte und praxisorientierter Beiträge zum Thema Datenkompetenz findet sich im Datenkompetenz‑Blog.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welche Geschäftsfragen lassen sich mit Data Mining unterstützen?

Data Mining hilft dabei, Muster, Gruppen, Zusammenhänge und auffällige Abweichungen in Daten zu erkennen, etwa für Kundenanalysen, Prognosen, Qualitätsfragen oder Risikobewertungen.

Wie unterscheidet sich Data Mining von klassischem Reporting?

Reporting beschreibt überwiegend bekannte Kennzahlen und Entwicklungen. Data Mining sucht zusätzlich nach bislang unbekannten Strukturen und nutzt dafür statistische und algorithmische Verfahren.

Wie wähle ich eine geeignete Data-Mining-Methode aus?

Die Wahl hängt von der Fragestellung, Zielvariable, Datenstruktur und gewünschten Interpretierbarkeit ab. Klassifikation, Clustering oder Assoziationsanalyse lösen unterschiedliche Aufgaben.

Warum ist Datenaufbereitung für Data Mining so entscheidend?

Fehlende, fehlerhafte oder verzerrte Daten beeinflussen Modelle stärker als die Wahl eines einzelnen Algorithmus. Datenqualität und fachliche Plausibilität müssen deshalb früh geprüft werden.

Wie bewerte ich den Nutzen eines Data-Mining-Projekts?

Neben Modellgüte zählen fachliche Umsetzbarkeit, wirtschaftlicher Effekt, Interpretierbarkeit, Datenverfügbarkeit und die Einbindung der Ergebnisse in reale Prozesse.

Termine

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