Data Mining2019-08-16T13:16:31+00:00

Verschiedene Analysemöglichkeiten mit Hilfe von Data Mining

DM-methoden

Der Data Mining-Prozess wird im Regelfalle nach dem CRISP (der steht für CRoss-Industry Standard Process for Data Mining)-Datenmodell iterativ durchlaufen. CRISP-DM ist eine bewährte Methode zum Aufbau eines Data Mining-Modells.

1. BUSINESS UNDERSTANDING

Festlegung der Ziele und Anforderungen, Ableitung der konkreten Aufgabenstellung und der groben Vorgehensweise / Projektplan

2. DATA UNDERSTANDING

Datensammlung und erste Sichtung der zur Verfügung stehenden Daten, Explorative Datenanalyse und Ermittlung möglicher Probleme mit der Datenqualität.

3. DATA PREPARATION

Auswahl und Bereinigung der Daten zur Konstruktion des finalen Datensatzes für die Modellierung

4. MODELLING

Anwendung geeigneter Data Mining-Verfahren, Optimierung der Parameter, meistens Erstellung mehrerer Modelle

5. EVALUATION

Auswahl des Modells, das die Aufgabenstellung am besten erfüllt, sorgfältiger Abgleich mit der Aufgabenstellung, Definition weiterer Schritte

6. DEPLOYMENT

Aufbereitung und Präsentation der Ergebnisse, evtl. Integration des Modells in einen Entscheidungsprozess, Projekt Review

Warum Data Mining mit MTS Consulting Partner

Nachfolgende Beratungs- und Unterstützungsleistungen können Sie bei uns abrufen:

  • 1 Tages-Workshop zur Aufnahme des Ist-Zustandes hinsichtlich Prozesse, Kennzahlen, Probleme und vorhandener Lösungsansätze und Initiativen; Drill down der Probleme und Herausforderungen, Zuordnung von geeigneten Ansätzen und Identifikation von Data Mining-Projekten
  • Definition von Data Mining-Projekten, Hilfe bei der Auswahl geeigneter Tools und Unterstützung während der gesamten Projektlaufzeit, basierend auf dem CRISP-Modell
  • Integration von Data Mining in Ihre Organisation und Definition der Schnittstellen
  • Zielgerichtete Verknüpfung von Data Mining mit Six Sigma, Design for Six Sigma und auch Process Mining, wenn erforderlich
  • Skills-Analyse – Ermittlung des spezifischen Qualifizierungsbedarfes in allen involvierten Bereichen, basierend auf den jeweiligen Rollen und Aufgabenstellungen
  • Entwicklung eines maßgeschneiderten Data Mining-Konzeptes sowie Auswahl geeigneter Methoden in den verschiedenen Unternehmensbereichen
  • Zielführende Verknüpfung von Data Mining und Industrie 4.0
  • Trainings zu Data Mining (Grundlagen und Advanced)
  • Iterativer Ansatz: Analyse, Implementierung und Überprüfung – wir teilen ein komplexes Problem in viele Kleinteile auf, für die wir Lösungen studieren
  • Prototyping: Bewertung der Machbarkeit eines Projekts durch eine begrenzte Investition und Reduzierung der Risiken, die mit der Schaffung einer Aktivität verbunden sind
  • Dokumentation: Überblick für den Kunden, was umgesetzt wird

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