Data Mining mit dem CRISP-DM-Modell Praxis-Workshop
Seminar - GFU Cyrus AG
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.
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
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Zielgruppe:
Das Seminar zum CRISP-DM-Prozess und Data Mining richtet sich an Datenanalysten, Datenwissenschaftler, Geschäftsleiter, IT-Mitarbeiter, Projektmanager und Teamleiter. Es ist für Personen konzipiert, die ihr Verständnis und ihre Fähigkeiten im Bereich Data Mining erweitern möchten, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und den Wert ihrer Daten optimal zu nutzen. Vorkenntnisse im Bereich Datenanalyse und statistische Konzepte sind von Vorteil.
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