Die 9 Gesetze des Data Mining: Ein Referenzhandbuch - Dummies

Teil des Data Mining für Dummies Cheat Sheet

Der wegweisende Data Miner Thomas Khabaza entwickelte sein " Neun Gesetze des Data Mining ", um neue Data Miner bei der Arbeit zu unterstützen. Dieser Nachschlagewerk zeigt Ihnen, was jedes dieser Gesetze für Ihre tägliche Arbeit bedeutet.

• 1. Gesetz des Data Mining oder "Business Goals Law": Geschäftsziele sind der Ursprung jeder Data Mining-Lösung.

  Ein Data Miner ist jemand, der nützliche Informationen aus Daten herausfindet, um bestimmte Geschäftsziele zu unterstützen. Data Mining wird nicht von dem Tool definiert, das Sie verwenden.

• Zweites Gesetz des Data Mining oder "Business Knowledge Law": Business Knowledge ist zentral für jeden Schritt des Data Mining Prozesses .

  Sie müssen kein ausgefallener Statistiker sein, um Data Mining durchzuführen, aber Sie müssen etwas darüber wissen, was die Daten bedeuten und wie das Geschäft funktioniert.

• 3. Data Mining Gesetz oder "Data Preparation Law": Die Datenaufbereitung ist mehr als die Hälfte jedes Data Mining Prozesses .

  So ziemlich jeder Data Miner wird mehr Zeit für die Datenaufbereitung als für die Analyse aufwenden.

• 4. Gesetz des Data Mining oder "Kein kostenloses Mittagessen für den Data Miner": Das richtige Modell für eine bestimmte Anwendung kann nur durch Experiment gefunden werden.

  Im Data Mining werden Modelle durch Versuch und Irrtum ausgewählt.

• 5. Gesetz des Data Mining: Es gibt immer Muster in den Daten .

  Als Data Miner erkunden Sie Daten nach nützlichen Mustern. Durch das Verstehen von Mustern in den Daten können Sie beeinflussen, was in der Zukunft passiert.

• 6. Data Mining-Gesetz oder "Insight Law": Data Mining verstärkt die Wahrnehmung im Geschäftsbereich .

  Data-Mining-Methoden ermöglichen es Ihnen, Ihr Unternehmen besser zu verstehen, als Sie es ohne sie hätten tun können.

• 7. Gesetz des Data Mining oder "Prediction Law": Prediction erhöht Information lokal durch Generalisierung.

  Data Mining hilft uns, das zu nutzen, was wir wissen, um bessere Vorhersagen (oder Schätzungen) von Dingen zu machen, die wir nicht kennen.

• 8. Data Mining-Gesetz oder "Value Law": Der Wert von Data-Mining-Ergebnissen wird nicht durch die Genauigkeit oder Stabilität von Vorhersagemodellen bestimmt.

  Ihr Modell muss beständig gute Vorhersagen liefern. Das ist es.

• 9. Gesetz des Data Mining oder "Law of Change": Alle Muster können sich ändern.

  Jedes Modell, das heute gute Prognosen liefert, kann morgen nutzlos sein.