Gewinnen Sie aus Ihren Daten
Wissens-Werte.

Data Mining

Die Data-Mining-Funktionalität von Statistica bildet den gesamten Data-Mining-Prozess– von der Datenbankabfrage bis zur Erstellung der Abschlussberichte –methodenstark und äußerst benutzerfreundlich ab.

Der Data-Mining-Funktionen von Statistica passen sich Ihren Anforderungen und Kenntnissen an. Wählen Sie zwischen verschiedenen Anwendungsmodi, die in Bedienerfreiheit und Automatisierungsgrad variieren:

  • Im Expertenmodus nutzen Sie die ganze Bandbreite an Methoden und Optionen.
  • Eine Projektoberfläche visualisiert und automatisiert den gesamten Data-Mining-Prozess, von der Datenaufnahme bis zur Ergebnisausgabe.
  • Ein Assistent leitet Sie mit einer klaren Benutzerführung sicher durch die wichtigsten Analyseschritte.

Data Mining bewegt oft sehr große Datenbestände und führt aufwendige Modellberechnungen durch – eine gute Performance der Software ist daher Voraussetzung. Mit den Data-Mining-Funktionen von Statistica sind Sie bestens gerüstet:

  • Optimierte Algorithmen, die mit modernster Compiler-Technologie entwickelt wurden, eine 64-Bit-Version für schnellste Mikroprozessoren und Verteilung von Prozessen auf mehreren Prozessoren.
  • Optimierter Lese- und Schreibzugriff auf große Datenbanken: Eine Streaming-Technologie liest Daten asynchron direkt von Datenbankservern.
  • Die Serverversion ermöglicht zusätzlich die Verlagerung aller Berechnungen auf leistungsstarke Multiprozessorsysteme und kann außerdem von einem PC in einem Intra- oder Internet über eine Web-Oberfläche – d.h. ohne installierte Statistica-Komponenten  –  gesteuert werden.

Die "beste Methode" für Data Mining gibt es nicht. Ein gutes Data-Mining-Werkzeug muss daher ein breites Methodenspektrum anbieten. Die Data-Mining-Funktionen von Statistica erfüllen diese Voraussetzung perfekt:

  • zahlreiche Verfahren der Datenvorbereitung wie Filtern, Selektieren und Transformieren
  • Feature Selection zur Identifikation relevanter Prädiktoren
  • Klassifikations- und Regressionsbäume (CART, CHAID), Interaktive Entscheidungsbäume, Boosted Trees und Random Forests
  • Verallgemeinerte Additive Modelle, MAR Splines
  • EM- und k-Means-Clusterverfahren, Independent-Component-Analysen, einfache und sequenzielle Assoziationsregeln
  • Neuronale Netzverfahren einschließlich Self-Organizing Maps (SOM)
  • K-Nearest Neighbors, Support Vector Machines (SVM), Bayessche Verfahren
  • Techniken wie Voting, Bagging, Boosting, Meta-Lernen
  • alle einfachen und höheren statistischen Methoden (wie Regressions-, Diskriminanz- und Zeitreihenanalysen)
  • exzellente interaktive Visualisierungswerkzeuge und vieles mehr

Einsatzszenarien

Die Anwendungsgebiete von Data Mining sind ebenso vielfältig wie branchenübergreifend: Viele Banken, Versicherungen, Medien-, Handels-, Versand-, E-Commerce- oder Telekommunikations-Unternehmen setzen es bereits erfolgreich ein. Aber auch in der industriellen Fertigung, Versorgung, Biochemie, Life Sciences, Medizin und Pharmaforschung wird zunehmend mit Data Mining gearbeitet, um Prozesse zu optimieren und Ursachen zu erforschen.

Klassische Data-Mining-Anwendungen
Kundensegmentierung
Segmentieren Sie für eine gezielte Ansprache Ihren Kundenbestand in Gruppen mit ähnlichem soziodemographischen Profil und Nachfrageverhalten.

Risikoprognosen
Leiten Sie aus Ihren Daten valide Prognosemodelle ab, um Ausfallrisiken zu minimieren. Erstellen Sie Modelle und "Was-wäre-wenn"-Szenarien zur Risikoabschätzung. Bewerten Sie Kreditrisiken nach Basel II.

Marketing-Optimierung
Steigern Sie den Response und ROI Ihrer Direktmarketingaktionen: mit individualisierter Kundenansprache, Mailing-Frequenz und passgenauen Angeboten. Optimieren Sie Up- und Cross-Selling.

Warenkorb- und Webanalysen
Welche Produkte und Leistungen sollen welchen Kunden angeboten werden? Und zu welchem Zeitpunkt und welchen Konditionen? Die Vorlieben Ihrer Kunden geben Ihnen Antworten.

Weitere CRM-Szenarien
Setzen Sie im analytischen CRM Data Mining zur Betrugserkennung, für Kundenwertanalysen und im Beschwerdemanagement ein.

Data Mining im industriellen Umfeld
Prozessoptimierung
Automatisierte Prozesse speichern Daten in hoher Taktrate, insbesondere in der industriellen Fertigung oder der Energieerzeugung. Mit Data Mining identifizieren Sie selbst in Massendaten die entscheidenden Parameter. "Was-wäre-wenn"-Simulationen zeigen Ihnen, was Sie konkret verbessern können.

Qualitätssicherung
Überwachen Sie mit multivariaten Regelkarten eine Vielzahl an Qualitätsmerkmalen simultan. Online-Monitoring und Echtzeitprognosen erlauben noch im laufenden Herstellungsprozess ein Nachjustieren.

Fehleranalyse
Erkennen Sie Störgrößen und Fehlermuster bei Rohmaterialien, im Herstellungsprozess oder bei fertigen Produkten. Assoziationsregeln offenbaren das gemeinsame Auftreten verschiedener Qualitätsprobleme oder typische Fehlerabfolgen. Interaktive Entscheidungsbäume erlauben eine flexible und verständliche Ursachenanalyse.

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