Data Mining

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Data Mining

Definition Data Mining

Unternehmen sind heutzutage im Besitz einer Vielzahl von Daten aus internen Quellen (Produktinformationen, Umsatz- und Kundendaten) und externen Quellen (von Marktforschungsinstituten und Verbänden).

Beim Data Mining ("Datenschürfen") geht es darum, diese großen Datenbestände systematisch zu analysieren. Zu den typischen Analyseverfahren gehören statistische Auswertungen, Zeitreihenanalysen und Mustererkennung. Ziel des Data Mining ist es, in den bestehenden Daten Gesetzmäßigkeiten, Korrelationen und statistische Häufungen zu erkennen und daraus neue Informationen zu gewinnen.

Durch das Data Mining können Unternehmen z.B. Änderungen im Kundenverhalten erkennen und gegebenenfalls Geschäftsstrategien neu ausrichten.

Dr. Michael Lechner

DE, Erlangen

Mitglied Leitungskreis

Publikationen: 3

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Prof. Adrian Müller, PMP

DE, Zweibrücken

Professor

Fachhochschule Kaiserslautern Standort Zweibrücken LG Information Retrieval und Agentensysteme

Publikationen: 6

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Dr. Michael Thess

DE, Chemnitz

Vorstand

prudsys AG The Realtime Analytics Company

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Joachim Feist

DE, Konstanz

Geschäftsführer

mindUp Web + Intelligence GmbH

Publikationen: 1

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Prof. Dr. Claus Möbus

DE, Oldenburg

Carl von Ossietzky-Universität Oldenburg Department of Computing Zusatzbezeichnung Lernende und kognitive Systeme

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Dr. Günther A. Hoffmann

DE, Berlin

Dr. Hoffmann Quant and Risk Consulting

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Stefan Weingärtner

DE, Stuttgart

DYMATRIX CONSULTING GROUP GmbH

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Andrea Ahlemeyer-Stubbe

DE, Gengenbach

antz21 GmbH

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Dr. Gerald Musiol

DE, München

Dr. Gerald Musiol Consulting

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antz21 GmbH

Deutschland, Gengenbach

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Dacos Software GmbH

Deutschland, Saarbrücken

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