Data Mining mit dem CRISP-DM-Modell Praxis-Workshop

Seminarziel

 Die Teilnehmer sollen lernen, wie man Data-Mining-Projekte von Anfang bis Ende plant und durchführt, einschließlich der Identifizierung von Geschäftszielen, der Datenexploration, der Modellbildung und -bewertung sowie der Integration der Ergebnisse in den betrieblichen Arbeitsablauf. Ziel ist es, den Teilnehmern das erforderliche Know-how zu vermitteln, um effektive Data-Mining-Analysen durchzuführen und wertvolle Erkenntnisse für ihr Unternehmen zu gewinnen. Das langfristige Ziel ist es, datengesteuerte Entscheidungsfindung zu fördern, den Wert der Unternehmensdaten zu maximieren und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Inhalt

• Einführung in Data Mining und CRISP-DM
  • Erläuterung der Grundkonzepte des Data Minings
  • Überblick über den CRISP-DM-Prozess und seine Phasen
• Business Understanding
  • Identifizierung und Klärung der Geschäftsziele für das Data-Mining-Projekt
  • Festlegung der Messgrößen für den Projekterfolg
• Data Understanding
  • Erforschung der verfügbaren Datenquellen
  • Datenbeschaffung und -exploration
  • Überprüfung der Datenqualität
• Data Preparation
  • Datenselektion und -bereinigung
  • Datenintegration und -transformation
  • Feature-Engineering
• Modeling
  • Auswahl geeigneter Modellierungstechniken
  • Aufteilung der Daten in Trainings- und Testsets
  • Modellbildung und -validierung
• Evaluation
  • Bewertung der Modellleistung
  • Vergleich der Modelle mit den Geschäftszielen
  • Interpretation der Ergebnisse
• Deployment
  • Umsetzung der entwickelten Modelle in die betriebliche Praxis
  • Integration der Modelle in den Arbeitsablauf
• Anwendungsbeispiele und Fallstudien
  • Vorstellung von erfolgreichen Data-Mining-Projekten aus verschiedenen Branchen
  • Diskussion der Herausforderungen und Lösungsansätze
• Praktische Übungen
  • Durchführung von Hands-on-Übungen zur Anwendung des CRISP-DM-Modells
  • Nutzung von Data-Mining-Tools und -Software