Datamining

Suche nach Mustern in großen Datenmengen

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Datamining bezeichnet die Suche nach Mustern in großen Datenmengen. Auf diese Weise können scheinbar zufällige Zusammenhänge entdeckt werden.

Datamining darf nicht mit empirischer Forschung verwechselt werden. In der empirischen Forschung werden Hypothesen formuliert, die anhand vorhandener Daten überprüft werden. Datamining verzichtet auf solche Hypothesen. Stattdessen wird ohne konkrete Vorgabe eine große Datenmenge auf zufällige Zusammenhänge hin untersucht. Beispielsweise untersuchen große Einzelhandelsketten so, welche Produkte Kunden bevorzugt gleichzeitig kaufen. Auf diese Weise soll die Anordnung der Ware im Markt optimiert werden. Zu den Klassikern des Dataminings gehört beispielsweise die Erkenntnis, dass samstags Babywindeln und Bier bevorzugt von denselben Kunden gekauft werden. Der Unterschied zur empirischen Forschung besteht darin, dass hier grundsätzlich kein Interesse daran besteht, die Gründe für diesen merkwürdig anmutenden Zusammenhang zu ergründen. Stattdessen wurde dieser Zusammenhang lediglich genutzt, um Aktionsstände für Produkteinführungen neuer Biersorten zielgerichtet im Markt zu positionieren. Datamining erfordert keine tiefgehenden Kenntnisse über das untersuchte Objekt, sondern primär große Datenbestände und eine hohe Rechenleistung. Es wird von spezialisierten Unternehmen durchgeführt, deren wichtigstes Betriebskapital die riesigen Datenbestände sind. Datensicherung und Datenrettung genießen daher bei diesen Unternehmen höchste Priorität. Oft werden auch Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt. Aus Sicht des Handels dienen die bekannten Rabattkartensysteme beispielsweise dazu, Einkäufe bei unterschiedlichen Händlern einem Kunden zuordnen zu können. Das erweitert die Möglichkeiten des Dataminings beträchtlich.

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