Data Mining bedeutet: Aus vielen Daten sinnvolle Strukturen, Gruppen und Regeln ableiten, nicht nur „schöne Grafiken“. Ich unterstütze Sie dabei, Data-Mining-Verfahren so einzusetzen, dass sie zu Ihren Fragen, Datenquellen und Entscheidungen passen.
Erfahrung mit Unternehmens-, Gesundheits-, Forschungs- und Umfragedaten – von ersten Clustering-Ansätzen bis zu validierten Vorhersagemodellen.
Viele Projekte stammen aus sensiblen Bereichen. Die folgenden Beispiele zeigen, in welchen Kontexten ich typische Statistik-Projekte begleite.
Was ist wichtig, damit die geschäftsrelevanten Informationen aus Ihren Datenschätzen extrahiert werden?
Überall dort, wo Sie in Daten wiederkehrende Strukturen, Auffälligkeiten oder Vorhersagemuster erkennen wollen, kann Data Mining einen Mehrwert liefern – wenn die Fragestellung klar ist.
Sie möchten Kund:innen oder Nutzer:innen nicht nur nach Bauchgefühl, sondern anhand realer Verhaltens- und Merkmalsmuster segmentieren.
Sie wollen Wahrscheinlichkeiten schätzen – etwa für Kündigung, Kauf, Komplikationen, Ausfall oder andere Ereignisse.
Sie möchten Auffälligkeiten erkennen – z. B. Fehler, Betrugsmuster oder ungewöhnliche Entwicklungsverläufe.
Data Mining ist kein „Knopf“ in einer Software, sondern ein Prozess: Daten verstehen, Ziel klären, passende Verfahren wählen, Ergebnisse validieren und sinnvoll kommunizieren.
Gemeinsame Klärung, welche Fragen Data Mining beantworten soll, welche Daten vorliegen und welche Entscheidungen am Ende unterstützt werden sollen.
Auswahl und Anwendung passender Verfahren – z. B. Clustering, Klassifikation, Assoziationsregeln, Anomalieerkennung – passend zu Datenstruktur und Fragestellung.
Überprüfung, ob die gefundenen Muster stabil und praktisch relevant sind – inklusive Kennzahlen, Visualisierungen und einer Interpretation, die für Stakeholder nachvollziehbar ist.
Die Beispiele sind anonymisiert, zeigen aber typische Konstellationen, in denen Data Mining konkrete Entscheidungen unterstützt hat.
Datengrundlage: Transaktionen und Nutzungsdaten eines digitalen Produkts. Ziel: Zielgruppenspezifische Angebote und Kommunikation.
Datengrundlage: Verlaufs- und Routinedaten aus Versorgung oder Studien. Ziel: Gruppen mit erhöhtem Risiko oder typischen Verläufen identifizieren.
Datengrundlage: Logfiles, Sensoren oder Kennzahlenverläufe. Ziel: Auffällige Konstellationen frühzeitig detektieren.
Data-Mining-Projekte lassen sich modular aufbauen – vom Proof-of-Concept bis zur stabil eingesetzten Lösung. Der Ablauf bleibt transparent.
Sie beschreiben kurz: Welche Entscheidung soll unterstützt werden, welche Datenquellen stehen zur Verfügung, welche Einschränkungen (z. B. Datenschutz, IT-Umgebung) sind zu beachten?
Erste explorative Analysen und Tests, welche Data-Mining-Verfahren sinnvoll sind. Auf dieser Basis entsteht ein realistischer Plan für das weitere Vorgehen.
Umsetzung der gewählten Verfahren (z. B. Clustering, Scoringmodell), Validierung, Aufbereitung der Ergebnisse und – falls gewünscht – Dokumentation bzw. Skripte für weitere Nutzung.
Je nach Projektgröße kann die Zusammenarbeit als Proof-of-Concept, als einmalige Analyse oder als Schritt hin zu einem dauerhaften Reporting- bzw. Modell-Setup gestaltet werden.
Ein Auszug aus Rückmeldungen – viele Projekte stammen aus sensiblen Bereichen (Abschlussarbeiten, interne Analysen) und werden daher anonymisiert dargestellt.
Klassische Statistik fokussiert oft auf klar formulierte Hypothesen und Modelle. Data Mining ist stärker auf das Aufdecken von Mustern und Strukturen ausgelegt – etwa Segmente oder Anomalien. In der Praxis ergänzen sich beide Ansätze: Data Mining kann Muster finden, Statistik hilft bei der sauberen Einordnung.
Häufig z. B. Clusteranalysen, Klassifikations- und Regressionsmodelle, Entscheidungsbäume, Random Forests, einfache Gradient-Boosting-Modelle, Anomalieerkennungsverfahren und Assoziationsanalysen – je nach Fragestellung und Datenstruktur.
Nein. Viele sinnvolle Data-Mining-Projekte arbeiten mit Datensätzen, die aus Sicht großer Plattformen eher klein sind. Entscheidend ist, dass Datenqualität, Fragestellung und Modellierung zusammenpassen – nicht, dass die Datenmenge möglichst groß ist.
In der Regel mit R und Python – je nach Projekt gelegentlich auch in Kombination mit vorhandenen Systemen (z. B. Datenbanken, Excel, SPSS). Wichtig ist, dass die Lösung für Ihr Umfeld praktikabel ist.
Beides ist möglich. Häufig gibt es sowohl eine Ergebnisdokumentation als auch Skripte, mit denen Sie Analysen reproduzieren oder fortführen können. Die genaue Form wird zu Beginn abgestimmt.
Nach einer kurzen Beschreibung von Daten, Zielsetzung und Rahmenbedingungen erhalten Sie eine Einschätzung des Aufwands und ein transparentes Abrechnungsmodell (z. B. Stundenkontingent, Pauschale für definierte Teilschritte).
Beschreiben Sie kurz: Welche Datenquellen liegen vor, welche Art von Mustern oder Vorhersagen interessieren Sie und in welchem Kontext (Unternehmen, Forschung, Versorgung) Sie arbeiten. Sie erhalten eine ehrliche Einschätzung, ob und wie ich unterstützen kann.
In der Regel erhalten Sie werktags innerhalb kurzer Zeit eine Rückmeldung.Direkter Kontakt
E-Mail: info@mehr-als-durchschnitt.de
Telefon/WhatsApp: +49 152 2269 1443
Instagram: @statistik_beratung
TikTok: @statistik.beratung
YouTube: @mehr_als_durchschnitt
Facebook: Mehr als Durchschnitt Statistikberatung