Data-Mining

Begriffserklärung Bei Data Mining handelt es sich um eine empirische Methode, um große Bestände an Daten zusammenzubringen und auch auszuwerten. Dafür werden Statistiken, Programme, Algorithmen und künstliche Intelligenz genutzt. Hintergrundinformationen Im digitalen Verkauf spielen Daten eine gravierende Rolle. Jeder Online Shop kann Daten zum Kunden, Kundenverhalten oder den Produkten kollektivieren. Damit aus der Ansammlung der Daten ein gesteigerter Verkauf resultiert, wird Data Mining benötigt. Es wird der Datenbestand nach relevanten Daten durchsucht, aus denen dann analysiert werden kann, wie dann zum Beispiel der Verkauf erhöht werden kann. Zusätzlich können auch Prognosen über die zukünftige Lage des Unternehmens abgeben werden. Parameter Zu den Parametern zählen: Assoziation: Es werden Muster gesucht, bei denen Ergebnisse miteinander verbunden sind Sequenzanalyse: Gesucht werden Muster, bei dem ein Ereignis zu einem später folgenden führt Klassifizierung: Neue Muster werden gesucht Cluster-Bildung: Neue Faktengruppen werden gefunden und in visueller Weise dokumentiert Vorhersage: Muster innerhalb von Daten werden gefunden, um Zukunftsprognosen machen zu können Anwendung Es dient der Aufstellung von Prognosen und der Erklärung bestimmter Verhalte. Oft werden Warenkörbe von Online Shops analysiert, um die Coversion Rate zu erhöhen. Des Weiteren werden auch Profile der Käufer für das Affiliate-Marketing erstellt. Verwendbarkeit bei der Suchmaschinenoptimierung Für die Suchmaschinenoptimierung kann Data Mining von großem Nutzen sein. Durch Tools können relevante Daten zu bestimmten Keywords verwendet werden, um den Content darauf abzustimmen. Durch eine Prognose des Datenbestands können dann die richtigen Keywords ausgewählt werden. Rankt die betreffende Seite, kann die Coversion Rate erhöht werden.