Um Datenanalysen mit Data Mining durchführen zu können, müssen die Daten zunächst ausgewählt und vorbereitet werden. Wir unterstützen Sie bei der Data Preparation!

Data Mining ist ein praktisches Tool für statistische Datenauswertungen, um Muster und Zusammenhänge zwischen vorhandenen Daten aufzuspüren und auf deren Grundlage Hypothesen zu überprüfen und Prognosen zu erstellen. Weil in vielen Fällen aber eine zu große Datenmenge, aus der nur ein Teil der Daten wirklich für die Analyse relevant ist, zur Verfügung steht, müssen die Daten vor der Anwendung des Data Mining-Verfahrens sortiert und bereinigt werden.

Wie können unsere Akademiker Ihnen bei der Data Preparation helfen?

Unsere Statistik-Experten kennen sich in Fragen der Statistik bestens aus und sind versiert im Umgang mit Data Mining und dem Datenauswertungsprozess. Um Data Mining effizient und zielführend anwenden zu können, sollte man mit dem Programm vertraut sein oder mit einem Experten zusammenarbeiten, der versiert in dessen Anwendung ist. Auf diese Weise lassen sich fehlerhafte Analysen zugunsten einer weiterverwertbaren Studie vermeiden. Bevor die eigentliche Data Mining Auswertung beginnt, helfen unsere Akademiker Ihnen dabei, die relevanten Daten für die Analyse auszuwählen und gegebenenfalls zu bereinigen, damit Sie für die Auswertung selbst valide, bestätigte Daten vorliegen haben.

Worauf sollte bei der Data Preparation geachtet werden?

Das Ziel der Data Preparation für das Data Mining ist das Herstellen einer Datensammlung, die Daten enthält, die relevant für das jeweilige statistischen Projekt sind, das mithilfe des Data Mining-Verfahrens untersucht werden soll. Um die Data Mining-Analyse möglichst effektiv zu gestalten, werden die zu analysierenden Daten zunächst selektiert und in verschiedene Gruppen eingeordnet. Finden sich in der Datenmenge unvollständige oder nicht plausible Datensätze, werden diese bereinigt, um nicht aufgrund fehlender oder fehlerhafter Information das Ergebnis der Analyse zu verfälschen. Liegen Teile der Daten im falschen Format vor, werden sie gegebenenfalls umgewandelt. Um die Analyse zu vereinfachen, werden die Daten zudem auf leicht erkennbare Zusammenhänge untersucht. Je größer nämlich die zu analysierende Datenmenge, desto zeitaufwändiger ist die systematische Suche des Data Minings. Mithilfe von manuellen und automatisierten Suchverfahren werden die Daten deshalb nach bestimmten Eigenschaften und ihrer Relevanz für den Auswertungsprozess sortiert.