Whitepaper: Dataminig mit SPSS Clementine

Business Intelligence in der Praxis: Von Datenstrukturen zur Voraussage

24.08.2007 | Autor / Redakteur: Stefan Riedl / Ulrich Roderer

Data-Mining-Software spürt durch den Einsatz spezieller Algorithmen in scheinbar unüberschaubaren Datenbeständen Zusammenhänge, Strukturen und Regeln auf. Diese erkennbaren Muster, liefern Unternehmen wertvolle Informationen für Entscheidung und Planung. Data Mining ermittelt beispielsweise das Profil der Leute, die auf zukünftige Mailings am wahrscheinlichsten reagieren.

Zu den Standardwerkzeugen in diesem Bereich zählt die Software „Clementine“ von SPSS. Das Whitepaper „Data Mining mit SPSS Clementine“ beleuchtet die Funktionsweise anhand künstlich erzeugter Testdaten und beschreibt beispielhaft den kompletten Data-Mining-Prozess.

Um neue Erkenntnisse aus vorhandenen Daten zu gewinnen, ist eine Vielzahl einzelner Arbeitsschritte nötig. Der Erfolg des Gesamtprojekts ist davon abhängig, ob von Beginn an die richtige Richtung eingeschlagen und ob strukturiert vorgegangen wurde. Im Projekt „CRISP-DM“ (Cross Industry Standard Process Modell for Data Mining) haben industrielle Data-Mining-Anwender und -Entwickler eine Methodik entworfen, die strukturiert durch den Prozess des Data Minings führt.

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