Data- & Text- Mining
Data-Mining und Text-Mining sind Prozesse, die darauf abzielen, Muster, Zusammenhänge und Wissen aus großen Mengen von Daten zu extrahieren. Beide Konzepte nutzen unterschiedliche Methoden und Techniken, um aus strukturierten und unstrukturierten Daten nützliche Informationen zu gewinnen.
Data-Mining
Definition: Data-Mining bezieht sich auf den Prozess der Identifizierung von Mustern, Anomalien, und Zusammenhängen in großen Datensätzen mit dem Ziel, daraus Prognosen abzuleiten oder Wissen zu generieren.
Techniken: Einige der üblichen Data-Mining-Techniken umfassen Clustering, Klassifizierung, Regression, Assoziationsregel-Lernen und Anomalieerkennung.
Anwendung:
- Kundensegmentierung in Marketing und Vertrieb.
- Betrugserkennung in Finanztransaktionen.
- Voraussagende Analytik in der Wartung und Instandhaltung von Maschinen.
Text-Mining
Definition: Text-Mining (oder Text Data Mining) konzentriert sich darauf, qualitative Daten aus Texten zu extrahieren. Das kann Informationen aus Dokumenten, Webseiten, E-Mails und anderen textbasierten Inhalten sein.
Techniken: Einige der Schlüsseltechniken im Text-Mining umfassen Informationsextraktion, Textzusammenfassung, Textklassifikation und Clustering, Sentimentanalyse und Named Entity Recognition (NER).
Anwendung:
- Analyse von Kundendienstanfragen zur Verbesserung des Service.
- Sozialmedia-Analyse zur Identifizierung von Trends oder Meinungen.
- Analyse wissenschaftlicher Publikationen zur Erkennung von Forschungstrends.
Sowohl Data-Mining als auch Text-Mining bieten umfangreiche Möglichkeiten zur Wissensentdeckung und Entscheidungsunterstützung in verschiedenen Anwendungsfeldern.
Der kontinuierliche Fortschritt in den Bereichen Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz erweitert ständig die Kapazitäten und Anwendungsmöglichkeiten dieser Techniken.
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Unsere Leistungen für Sie – Best Practise:
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