Seminar SA4 - Data Mining: Verfahren und geschäftlicher Mehrwert
ZieleData Mining Verfahren bieten die Möglichkeit, bisher nicht bekannte Muster und Erkenntnisse aus großen Datenmengen herauszufiltern. Mit dem so gewonnenen Wissen kann anschließend ein erheblicher geschäftlicher Nutzen realisiert werden. Lernen Sie anhand verschiedener Anwendungsbeispiele die zentralen Methoden und Werkzeuge des Data Mining kennen und gewinnen Sie einen Einblick in die Funktionsweise der Verfahren.
AnforderungenAufgrund der Vermittlungsmethodik richtet sich das Seminar sowohl an mathematisch statistisch ausgebildete Teilnehmer wie auch an betriebliche Fachanwender.
InhaltVerfahren und Vorgehensweisen bei Data Mining Analysen werden praxisorientiert vorgestellt.
Data Mining – Begriffseinordnung
Einführung in Methoden des Data Mining (Neuronale Netze, Entscheidungsbäume, Assoziationsanalyse, Regression, Sequenzanalyse)
Anwendungsbeispiele aus unterschiedlichen betrieblichen Bereichen
Live Demonstrationen beispielhafter Data Mining Werkzeuge
Agenda
9.00 – 9.15 Uhr: Begrüssungskaffee (optional)
9.15 – 10.00 Uhr: Was ist Data Mining? Möglichkeiten und Grenzen von Data Mining Analysen
Begriffseinordnung, Abgrenzung zur traditionellen Statistik, Überschneidungspunkte mit Gebieten der Informatik und des maschinellen Lernens
Anwendungsbeispiele: Welcher geschäftliche Mehrwert ist in unterschiedlichen Bereichen realisierbar?
Einordnung im Data-Warehouse-Kontext
10.00 – 10.30 Uhr: Kaffeepause
10.30 – 11.30 Uhr: Data Mining Methologie – Konzepte für erfolgreiche Data Mining Anwendungen
Vorgehensweisen bei der Durchführung einer Data Mining Analyse
Erfolgsfaktoren, häufige Stolpersteine bei Data Mining Projekten und wie man sie vermeiden kann
Vorstellung der im weiteren Seminarverlauf betrachteten Fallstudien
11.30 – 12.00 Uhr: Erstellung grundlegender Tabellen für effektive Data Mining Analysen