Visual Data Mining

Marketinganalysten verwenden Data Mining Techniken, um genauere Informationen über das Kaufverhalten ihrer Kunden zu gewinnen. Auf der Basis dieser Informationen lassen sich dann neue Marketingkampagnen und neue Produkte entwicklen. Traditionelle Data Mining Techniken jedoch generieren eine wahre Flut numerischer Daten, die die Datenauswertung schwierig macht. Deshalb wurden neue visuelle Mining Tools entwickelt, mit deren Hilfe die ermittelten Daten graphisch dargestellt werden und einfach abgelesen werden können. Visuelle Tools machen das Data Mining einem breiteren Anwenderkreis zugänglich, wodurch auch technisch weniger versierte Business Manager in der Lage sind, ihre Märkte zu analysieren und auf diese Weise fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
"Visual Data Mining" ist ein praktischer Leitfaden, der Finanz- und Marketinganalysten zeigt, wie man visuelle Data Mining Tools für Unternehmensanwendungen wirkungsvoll einsetzt. Zunächst geben die Autoren eine Einfüh rung in die Grundlagen von Data Mining und Datenvisualisierung und beschreiben, welche Aufgaben mit diesen Tools und Techniken gelöst werden können, z.B. das Zuschneiden von Marketingaktivitäten auf spezifische Kundengruppen, Finanzanalyse, Ressourcenplanung und -allokation sowie Wettbewerbsanalysen. Dann zeigen sie Schritt für Schritt, wie man visuelle Data Mining Techniken implementiert und untergliedern diesen Prozess in zwei Phasen: die Datenvorbereitung und die Datenanalyse. Bei der Datenvorbereitung geht es um die Auswahl der geeigneten Datensätze, ihre Umwandlung in verwendbare Formate und ihre Überprüfung auf Richtigkeit und Fehlerfreiheit. Die Phase der Datenanalyse umfasst die Auswahl des richtigen Analysemodells für das jeweilige Projekt , modellbezogene Analyseverfahren und die Überprüfung und Aufbereitung der Ergebnisse für die Entscheidungsfindung.
Mit einer Fülle von Fallstudien zur Demonstration dieser Techniken und Problemlösungen.