The term data mining often comes when it comes to storing and managing information in the big data domain. Data mining serves as a tool for many companies by enabling the systematic application of computer-based methods for locating patterns, trends and connections within large data sets.

It builds on various findings from the fields of computer science, statistics and mathematics by carrying out analyses of data sets. These analyses are aimed in particular at identifying and exploiting links, patterns, trends and correlations between information within large data sets.

Data mining works purely automatically, which results in not only cost and enormous time advantages. The results provided can then be used by companies to make decisions about strategies or problem-solving more easily.

Functions

Data mining is usually used to achieve multiple goals of companies. In order to achieve these goals, it must complete a variety of tasks.

These include:

Classification: Object data is divided by class.

Segmentation: Summary of characteristic-like objects into groups.

Forecast: Prediction of unknown or new characteristics.

Dependency analysis: Knowledge of connections and relationships between characteristics of objects.

Deviation analysis: Identify objects that have no dependency on other objects in their characteristics.

Importance for Big Data Areas

While big data often serves as a framework for data mining, the latter does not tend to be tied to it. Data mining merely describes an analysis of data sets on the characteristics and relationships of individual objects. It is often used in large databases, such as big data, but can also be used for smaller data sets.

Nevertheless, it is much more common to deduct big data and uses the technical basis for the effective acquisition of information from available data sets. In addition to artificial intelligence, it also uses statistical algorithms. This makes it possible to promote more structure and transparency, especially in the case of often confusing large databases, as well as to deliver more relevant results.

Who can benefit from data mining?

Data mining is already used in practice in a variety of areas, as it offers great application potential for the user. For example, it is currently widely used in finance, marketing and medicine, and even as a tool for police analysis. Data mining is also used for improved customer service and risk analysis, for example at banks and insurance companies. It can also be used to analyse the buying behaviour of customers and is therefore also very popular in the area of online shops.

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