Data Mining ist ein datengetriebener Analyseprozess, der mithilfe mathematischer, statistischer und KI-basierter Verfahren strukturiert Wissen aus großen Datenmengen extrahiert. Es ist weder ein einzelnes Tool noch nur eine Methode, sondern ein systematischer Ablauf zur Entdeckung von Mustern, Zusammenhängen und Prognosen – oft eingebettet in Business-Intelligence-Architekturen.

5 Hauptaufgaben von Data Mining

1. Abweichungsanalyse – z. B. zur Betrugserkennung
2. Klassifikation – automatische Kategorisierung von Kunden
3. Clustering – Segmentierung auf Basis gemeinsamer Merkmale
4. Regression & Zeitreihenanalysen – z. B. Umsatzprognosen
5. Assoziationsanalyse – etwa für Warenkorb-Analysen im E-Commerce

Der Data-Mining-Prozess (CRISP-DM):

• Business Understanding
• Data Understanding
• Data Preparation
• Modeling
• Evaluation
• Deployment

Warum ist Data Mining so wichtig?
Durch die Kombination mit Big Data, Machine Learning und KI wird Data Mining zur intelligenten Entscheidungsbasis für Unternehmen.

Merksatz:
Data Mining ist kein Vorläufer, sondern ein Werkzeugkasten – viele Methoden aus ML und KI stammen daraus oder nutzen dieselben Konzepte.