Vor der Analyse von Daten mit Data Mining müssen Hypothesen und Modelle für die Überprüfung entwickelt werden. Wir unterstützen Sie beim Modeling!
Die Zielsetzung des Data Mining-Verfahrens besteht darin, bisher unbekannte Zusammenhänge zwischen Daten aufzuspüren, die Unternehmen und Entscheidungsträgern dabei helfen, ihre Abteilung oder ein Projekt zielführend weiterzuentwickeln. Insbesondere unternehmerische Entscheidungen profitieren enorm von den modernen Algorithmen, die beim Data Mining zum Einsatz kommen und mithilfe maschineller Lerneffekte nicht nur vorhandene Daten analysieren, sondern auch Prognosen über zukünftige Daten abgeben können. Indem das Programm die vorhandenen Daten ausliest, neu anordnet und verständliche sowie potenziell nützliche Muster erkennt, generiert es neue Hypothesen. Das Verfahren muss jedoch entsprechend konfiguriert werden, um aus Daten Muster, Hypothesen und Prognosen abzuleiten. Diesen Vorgang nennt man Modellentwicklung bzw. Modeling.
Wie können unsere Akademiker Ihnen bei der Modellentwicklung helfen?
Die Modellentwicklung für das Data Mining ist ein komplexer Prozess, der sowohl eine Expertise in statistischen Belangen als auch ein umfassendes mathematisches Wissen erfordert. Um Ihnen das Erstellen von mathematischen Formeln, Logikformeln oder Entscheidungsbäumen zu vereinfachen, können Sie sich bei der Modellbildung von unseren Statistik-Experten beraten lassen. Unsere Akademiker arbeiten täglich mit statistischen Fragestellungen und nehmen Ihnen bei Bedarf auch die gesamte Modellentwicklung für Ihr Data Mining-Projekt ab.
Wie läuft die Modellentwicklung ab?
Im Anschluss an die sogenannte Datenexploration, die erste Zusammenhänge zwischen einzelnen Datenpaketen herausstellt, müssen daraus resultierende Vermutungen über echte Zusammenhänge und Korrelationen bestätigt werden. Die Modellentwicklung dient dazu, Vermutungen und Hypothesen mathematisch auszudrücken – diese „Modelle“ ermöglichen dann im Schritt der Evaluation festzustellen, ob die vermuteten Zusammenhänge tatsächlich statistisch signifikant und relevant sind. Modelle für die Datenauswertung können als Wenn-Dann-Schlussfolgerungen oder Korrelationen zwischen Variablen ausgedrückt werden.