Data-Mining. Wie verwandelt man Daten in Gold und warum sollte man dafür Java verwenden?

In Veröffentlichungen auf JavaRush versuchen wir regelmäßig Berufe, Nischen und Spezialisierungen im IT-Bereich zu beleuchten. Zuallererst diejenigen, die die Programmiersprache Java und die darauf geschriebenen Plattformen und Lösungen aktiv nutzen. Heute sprechen wir über Data Mining („Data Mining“, „Data Mining“, „eingehende Datenanalyse“ oder einfach „Data Mining“ in der russischen Interpretation). "Wir vertrauen in Gott. Alles andere braucht Daten, um es zu glauben.“ William Edwards Deming, amerikanischer Wissenschaftler und Statistiker.

Was ist Data Mining?

Data Mining ist ein Sammelbegriff, der eine Reihe von Methoden zur Untersuchung und Analyse großer Datenmengen beschreibt, um darin Muster und Regeln zu identifizieren. Data Mining gilt als eigenständige Disziplin innerhalb der Datenwissenschaft. Wenn wir über die weit verbreitete Nutzung von Wissen und Entwicklungen in diesem Bereich sprechen, nutzen Unternehmen am häufigsten Data Mining, um nützliche Informationen aus Daten zu extrahieren. Durch den Einsatz von Softwarelösungen zum Auffinden von Mustern in großen Datenmengen können Unternehmen das Verhalten und die Gewohnheiten der Verbraucher untersuchen, um effektivere Marketinglösungen zu entwickeln, den Umsatz zu steigern und die Kosten zu senken. Darüber hinaus werden mithilfe von Data-Mining-Techniken Modelle für maschinelles Lernen (ML) erstellt, die beispielsweise in modernen Anwendungen der künstlichen Intelligenz wie Suchmaschinenalgorithmen und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. „Man kann Daten haben, aber keine Informationen, aber es gibt keine Informationen ohne Daten.“ Daniel Keys Moran, Programmierexperte und Autor.

Wie unterscheidet sich Data Mining von Big Data?

Es wird auch nützlich sein, sofort zu klären, wie sich Data Mining als Konzept von Big Data unterscheidet (wir haben übrigens einen separaten Artikel über den Einsatz von Java im Bereich Big Data ). Vereinfacht ausgedrückt bezieht sich der Begriff „Big Data“ auf alle Aspekte großer Datenmengen unterschiedlicher Art, darunter sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, deren Erhebung, Speicherung, Klassifizierung usw. Beim Data Mining hingegen geht es ausschließlich darum, tief in Daten einzutauchen, um wichtige Erkenntnisse, Muster und Ähnlichkeiten sowie andere Informationen aus Daten beliebiger Größe (großer und kleinerer Größe) zu extrahieren. Somit beziehen sich beide Konzepte auf Daten und überschneiden sich im Allgemeinen, beim Data Mining geht es jedoch darum, die gesammelten Informationen für bestimmte Zwecke zu nutzen. „Ohne tiefgreifende Datenanalyse sehen und hören Unternehmen nichts; Online sind sie so hilflos und verwirrt wie ein Reh, das auf die Autobahn rennt.“ Geoffrey Moore, Autor und Managementtheoretiker.

Anwendungsgebiete Data Mining

Wie Sie wissen, wird eine eingehende Datenanalyse sehr häufig eingesetzt. Werfen wir einen kurzen Blick auf die Branchen und Tätigkeitsbereiche, in denen es am häufigsten eingesetzt wird.

• Marketing und Ansprache gezielter Verbrauchergruppen im Einzelhandel.

  Häufiger als andere nutzen Einzelhändler Data Mining, um die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen. Die Datenanalyse ermöglicht es ihnen, Verbraucher genauer in Gruppen einzuteilen und Werbeaktionen auf sie abzustimmen.

  Beispielsweise bieten Lebensmittel-Supermärkte ihren Kunden oft eine Treuekarte an, die ihnen Rabatte eröffnet, die andere nicht haben. Mit Hilfe solcher Karten sammeln Einzelhändler Daten darüber, welche Einkäufe bestimmte Verbrauchergruppen tätigen. Die Anwendung einer eingehenden Analyse dieser Daten ermöglicht es Ihnen, ihre Gewohnheiten und Vorlieben zu untersuchen und das Sortiment und die Werbeaktionen anzupassen, um diese Informationen zu berücksichtigen.

• Management von Kreditrisiken und Kredithistorien in Banken.

  Banken entwickeln und implementieren Data-Mining-Modelle, um die Fähigkeit eines Kreditnehmers, Kredite aufzunehmen und zurückzuzahlen, vorherzusagen. Anhand verschiedener demografischer und persönlicher Daten des Kreditnehmers ermitteln diese Modelle automatisch den Zinssatz abhängig vom Risikoniveau jedes einzelnen Kunden.

• Finanzbetrug erkennen und bekämpfen.

  Finanzorganisationen nutzen Data Mining, um betrügerische Transaktionen zu erkennen und zu verhindern. Diese Form der Analyse gilt für alle Transaktionen und ist den Verbrauchern oft gar nicht bewusst. Durch die Verfolgung der regelmäßigen Ausgaben eines Bankkunden können beispielsweise verdächtige Zahlungen automatisch erkannt und deren Ausführung sofort verzögert werden, bis der Benutzer den Kauf bestätigt. Daher wird Data Mining eingesetzt, um Verbraucher vor verschiedenen Arten von Betrügern zu schützen.

• Stimmungsanalyse in der Soziologie.

  Die Stimmungsanalyse aus Social-Media-Daten ist ebenfalls eine häufige Anwendung des Data Mining, wobei eine Technik namens Text Mining zum Einsatz kommt. Es kann verwendet werden, um Einblicke in die Einstellung einer bestimmten Personengruppe zu einem bestimmten Thema zu gewinnen. Dies erfolgt durch automatische Analyse von Daten aus sozialen Netzwerken oder anderen öffentlichen Quellen.

• Bioinformation im Gesundheitswesen.

  In der Medizin werden Data-Mining-Modelle verwendet, um anhand von Risikofaktoren die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, mit der ein Patient verschiedene Krankheiten entwickeln wird. Hierzu werden demografische, familiäre und genetische Daten erhoben und analysiert. In Entwicklungsländern mit großer Bevölkerungszahl werden seit kurzem solche Modelle eingeführt, um Patienten zu diagnostizieren und der medizinischen Versorgung Vorrang vor dem Eintreffen der Ärzte und der persönlichen Untersuchung zu geben.

„Wenn man die Daten sorgfältig genug studiert, kann man darin Botschaften von Gott finden.“ Scott Adams, Schriftsteller, Humorist

Data Mining und Java

Wie Sie aus dem Kontext bereits verstanden haben, ist Java im Bereich Data Mining, wie auch anderswo im Bereich Big Data , eine der wichtigsten Programmiersprachen. Daher geben wir einen kurzen Überblick über die wichtigsten Tools für das Data Mining in Java.

• RapidMiner

  RapidMiner ist eine offene Data-Mining-Plattform, die in Java geschrieben ist. Eine der besten verfügbaren Predictive-Analytics-Lösungen mit der Möglichkeit, integrierte Umgebungen für Deep Learning, Text Mining und maschinelles Lernen zu erstellen. Viele Organisationen nutzen es für eine tiefgreifende Datenanalyse. RapidMiner kann sowohl auf lokalen Servern als auch in der Cloud eingesetzt werden.

• Apache Mahout

  Apache Mahout ist eine Open-Source-Java-Bibliothek für maschinelles Lernen von Apache. Mahout ist genau ein skalierbares Werkzeug für maschinelles Lernen mit der Fähigkeit, Daten auf einer oder mehreren Maschinen zu verarbeiten. Implementierungen dieses maschinellen Lernens sind in Java geschrieben, einige Teile basieren auf Apache Hadoop.

• Mikrostrategie

  MicroStrategy ist eine Business-Intelligence- und Datenanalyse-Softwareplattform, die alle Data-Mining-Modelle unterstützt. Dank einer Vielzahl proprietärer Gateways und Treiber kann die Plattform eine Verbindung zu jeder Unternehmensressource herstellen und deren Daten analysieren. MicroStrategy zeichnet sich dadurch aus, dass es komplexe Daten in vereinfachte Visualisierungen umwandelt, die für verschiedene Zwecke verwendet werden können.

• Java Data Mining-Paket

  Das Java Data Mining Package ist eine Open-Source-Java-Bibliothek für Data Mining und maschinelles Lernen. Es erleichtert den Zugriff auf Datenquellen und Algorithmen für maschinelles Lernen und stellt Visualisierungsmodule bereit. JDMP umfasst eine Reihe von Algorithmen und Tools sowie Schnittstellen zu anderen Paketen für maschinelles Lernen und Data Mining (wie LibLinear, Elasticsearch, LibSVM, Mallet, Lucene, Octave und andere).

• WEKA Suite für maschinelles Lernen

  Die Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) Machine Learning Suite ist eine offene Liste von Algorithmen, die zur Entwicklung maschineller Lernmethoden verwendet werden. Alle WEKA-Algorithmen sind auf maschinelles Lernen und Data Mining zugeschnitten. Die WEKA Machine Learning Suite ist mittlerweile im Geschäftsumfeld weit verbreitet und bietet Unternehmen vereinfachte Datenanalysen und prädiktive Analysen.

„Die heutige Welt ist voller Daten und dank dieser können wir die Verbraucher viel klarer sehen.“ Max Levchin, Mitbegründer von PayPal

Wie Daten abgebaut werden

Der allgemein akzeptierte Data-Mining-Prozess besteht aus sechs Schritten.

• Geschäftsziele definieren.

  Zunächst müssen Sie die allgemeinen Geschäftsziele des Projekts formulieren und verstehen, wie Data Mining dabei hilft, diese zu erreichen. In dieser Phase sollte ein Plan entwickelt werden, der Zeitpläne, Maßnahmen und Rollenzuweisungen umfasst.

• Die Daten verstehen.

  Im zweiten Schritt werden die notwendigen Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt. Visualisierungstools werden häufig verwendet, um die Eigenschaften von Daten zu untersuchen und sicherzustellen, dass sie zur Erreichung von Geschäftszielen beitragen. In dieser und der nächsten Stufe werden am häufigsten Java-Tools verwendet und dementsprechend sind die Qualifikationen eines Java-Programmierers erforderlich.

Datenaufbereitung.

Anschließend werden die Daten bereinigt und erweitert, um sicherzustellen, dass das Array für das Mining bereit ist. Abhängig von der Menge der zu analysierenden Daten und der Anzahl der Datenquellen kann die Verarbeitung sehr viel Zeit in Anspruch nehmen. Daher werden für die Verarbeitung moderne Datenbankmanagementsysteme (DBMS) eingesetzt, was den Prozess der tiefgreifenden Analyse beschleunigt.

• Datenmodellierung.

  In dieser Phase werden spezielle Werkzeuge und mathematische Modelle auf die Daten angewendet, die es ermöglichen, Muster in ihnen zu finden.

• Grad.

  Anschließend werden die Ergebnisse ausgewertet und mit den Geschäftszielen verglichen, um festzustellen, ob diese mit den Daten erreicht werden können.

• Einsatz.

  Nun, im letzten Schritt werden die durch die oben beschriebenen Schritte gewonnenen Daten in den Geschäftsbetrieb integriert. Als Werkzeug zur Umsetzung der gewonnenen Informationen werden häufig verschiedene Business-Intelligence-Plattformen eingesetzt.

„Data Mining ist eine Fähigkeit, die fast überall benötigt wird. Lernen Sie es und Sie werden überall gefragt sein.“ John Elder, Gründer des Analyseunternehmens Elder Research

Gehälter von Data-Mining-Spezialisten

Wie Sie aus alledem bereits verstanden haben, ist Data Mining auf dem Markt sehr, sehr gefragt und daher bleibt die Nachfrage nach Spezialisten auf diesem Gebiet konstant hoch. Schauen wir uns daher abschließend an, wie viel Data-Mining-Spezialisten verdienen. In den USA liegen die durchschnittlichen Data-Mining-Gehälter laut der Rekrutierungsseite Indeed zwischen etwa 44.000 US-Dollar pro Jahr für Datenanalysten und etwa 141.000 US-Dollar pro Jahr für Spezialisten für maschinelles Lernen . Die PayScale-Ressource berichtet , dass das durchschnittliche Gehalt eines Data-Mining-Spezialisten in den Vereinigten Staaten 60.000 US-Dollar pro Jahr beträgt. In Russland verdienen Data-Mining-Experten diesen Daten zufolge zwischen 50.000 und 180.000 Rubel pro Monat. Für die Ukraine und Weißrussland konnten wir keine aktuellen Informationen zu den Gehältern in diesem Bereich finden, aber nachdem wir eine Reihe offener Stellen untersucht haben, können wir zu dem Schluss kommen, dass sich die Zahlen nicht sehr von denen in Russland unterscheiden und im Durchschnitt zwischen 1.000 und 2.000 US-Dollar liegen -3 Tausend pro Jahr. Monat.