Wie passen Sie sich an Data-Mining-Feedback an?

1 Definieren Sie Ihre Ziele und Metriken

Bevor Sie mit dem Data Mining beginnen, müssen Sie eine klare Vorstellung davon haben, was Sie erreichen wollen und wie Sie Ihren Erfolg messen werden. Ihre Ziele sollten spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und zeitgebunden sein (SCHLAU). Ihre Metriken sollten auf Ihre Ziele abgestimmt sein und die Qualität und Wirkung Ihrer Data Mining-Ergebnisse widerspiegeln. Wenn Ihr Ziel beispielsweise darin besteht, die Kundenbindung zu erhöhen, könnten Ihre Metriken die Kundenbindungsrate, die Abwanderungsrate, der Customer Lifetime Value und die Kundenzufriedenheit sein.

2 Auswählen der Datenquellen und -methoden

Abhängig von Ihren Zielen und Metriken müssen Sie die am besten geeigneten Datenquellen und Methoden für Ihr Data Mining-Projekt auswählen. Datenquellen können intern oder extern, strukturiert oder unstrukturiert, quantitativ oder qualitativ sein. Datenmethoden koennen Datenerfassung, Datenbereinigung, Datenintegration, Datentransformation, Datenanalyse und Datenvisualisierung umfassen. Sie sollten Datenquellen und Methoden auswählen, die zuverlässig, valide, konsistent und für Ihre Forschungsfragen und Hypothesen relevant sind.

3 Wenden Sie Ihre Data-Mining-Techniken an

Sobald Sie Ihre Daten fertig haben, können Sie verschiedene Data Mining-Techniken anwenden, um Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Data Mining-Techniken können in drei Kategorien eingeteilt werden: beschreibend, prädiktiv und präskriptiv. Deskriptive Techniken fassen die Merkmale und Muster der Daten zusammen, z. B. Clustering, Zuordnungsregeln und Anomalieerkennung. Vorhersagetechniken prognostizieren die zukünftigen Ergebnisse oder Verhaltensweisen der Daten, z. B. Klassifizierung, Regression und Zeitreihenanalyse. Präskriptive Techniken schlagen die besten Aktionen oder Entscheidungen auf der Grundlage der Daten vor, z. B. Optimierungs-, Simulations- und Empfehlungssysteme.

4 Auswerten der Data-Mining-Ergebnisse

Nachdem Sie Ihre Data Mining-Techniken angewendet haben, müssen Sie Ihre Data Mining-Ergebnisse auswerten, um festzustellen, ob sie Ihren Zielen und Metriken entsprechen. Sie können verschiedene Methoden verwenden, um Ihre Ergebnisse auszuwerten, z. B. Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-Score, ROC-Kurve, AUC, R-Quadrat, MAE,, RMSE usw. Sie sollten auch nach Fehlern, Verzerrungen, Ausreißern oder Anomalien in Ihren Ergebnissen suchen, die sich auf ihre Gültigkeit und Zuverlässigkeit auswirken könnten.

5 Kommunizieren Sie Ihre Data-Mining-Ergebnisse

Der nächste Schritt besteht darin, Ihre Data Mining-Ergebnisse an Ihre Stakeholder wie Kunden, Manager, Kollegen oder Kunden zu kommunizieren. Sie sollten Ihre Ergebnisse auf klare, prägnante und überzeugende Weise präsentieren, die die wichtigsten Erkenntnisse, Implikationen und Empfehlungen hervorhebt. Sie können verschiedene Tools und Formate verwenden, um Ihre Ergebnisse zu kommunizieren, z. B. Berichte, Dashboards, Diagramme, Grafiken, Tabellen, Infografiken, Folien, Videos, Podcasts oder Blogs.

6 Feedback einbeziehen und iterieren

Der letzte Schritt besteht darin, Feedback einzubeziehen und Ihren Data-Mining-Prozess zu iterieren. Feedback kann aus verschiedenen Quellen stammen, z. B. aus Ihrer eigenen Bewertung, den Meinungen Ihrer Stakeholder, dem Verhalten Ihrer Kunden oder den Aktionen Ihrer Konkurrenten. Feedback kann Ihnen dabei helfen, die Stärken und Schwächen Ihrer Data Mining-Ergebnisse sowie die Chancen und Risiken für Verbesserungen zu identifizieren. Sie sollten Feedback verwenden, um Ihre Ziele, Metriken, Datenquellen, Methoden, Techniken, Ergebnisse und Erkenntnisse zu verfeinern, und den Data Mining-Prozess wiederholen, bis Sie die gewünschten Ergebnisse erzielen.

7 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

Dies ist ein Ort, an dem Sie Beispiele, Geschichten oder Erkenntnisse teilen können, die in keinen der vorherigen Abschnitte passen. Was möchten Sie noch hinzufügen?