Wenn wir uns Big Data als einen riesigen, unerforschten Ozean vorstellen, dann ist Data Mining die Methode, mit der wir Schätze aus diesem Ozean heben. Es geht darum, verborgene Muster, Beziehungen und Anomalien in großen Datensätzen zu entdecken. Dabei wird oft nicht mit einer klaren Fragestellung gestartet, sondern es wird nach bisher unentdeckten Mustern gesucht, die auf den ersten Blick nicht offensichtlich sind.

Data Mining umfasst verschiedene Techniken:

• Clustering: Hierbei werden Daten in Gruppen eingeteilt, die ähnliche Eigenschaften haben. Zum Beispiel können Kunden anhand ihrer Kaufgewohnheiten segmentiert werden.
• Klassifikation: Bei dieser Technik wird eine Zielvariable vorhergesagt. Ein Beispiel wäre die Klassifikation von E-Mails als "Spam" oder "kein Spam".
• Assoziationsanalyse: Diese Methode sucht nach Mustern, die Dinge miteinander verbinden. Ein klassisches Beispiel ist die Analyse von Einkaufsdaten, um zu erkennen, dass Kunden, die Brot kaufen, oft auch Butter kaufen.
• Anomalieerkennung: Hier werden Ausreißer oder ungewöhnliche Muster in den Daten identifiziert, wie z. B. verdächtige Transaktionen in Finanzdaten, die auf Betrug hinweisen könnten.

Wofür brauchen wir Data Mining?
Data Mining wird in vielen Branchen eingesetzt, um neue Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen:

• Im Einzelhandel werden Assoziationsregeln genutzt, um herauszufinden, welche Produkte oft gemeinsam gekauft werden, um gezielte Angebote zu erstellen.
• In der Medizin hilft Data Mining, Muster in genetischen Daten zu finden, die mit bestimmten Krankheiten in Verbindung stehen.
• In der Finanzbranche wird Data Mining verwendet, um Betrug zu entdecken oder Kreditrisiken vorherzusagen.

Data Mining ist besonders nützlich, wenn es darum geht, unbekannte Zusammenhänge in großen Datenmengen zu entdecken, die uns helfen, bessere Vorhersagen zu treffen oder Anomalien zu erkennen.