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Unternehmen sind heutzutage im Besitz einer Vielzahl von Daten aus internen Quellen (Produktinformationen, Umsatz- und Kundendaten) und externen Quellen (von Marktforschungsinstituten und Verbänden).
Beim Data Mining ("Datenschürfen") geht es darum, diese großen Datenbestände systematisch zu analysieren. Zu den typischen Analyseverfahren gehören statistische Auswertungen, Zeitreihenanalysen und Mustererkennung. Ziel des Data Mining ist es, in den bestehenden Daten Gesetzmäßigkeiten, Korrelationen und statistische Häufungen zu erkennen und daraus neue Informationen zu gewinnen.
Durch das Data Mining können Unternehmen z.B. Änderungen im Kundenverhalten erkennen und gegebenenfalls Geschäftsstrategien neu ausrichten.
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DE, Zweibrücken
Professor
Fachhochschule Kaiserslautern Standort Zweibrücken LG Information Retrieval und Agentensysteme
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DE, Oldenburg
Carl von Ossietzky-Universität Oldenburg Department of Computing Zusatzbezeichnung Lernende und kognitive Systeme
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Humboldt-Universität zu Berlin Institut für Informatik Rechnerorganisation und Kommunikation
Deutschland, Berlin
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