Data Mining oder Explorative Datenanalyse

Zusammenfassender Begriff für Strukturen-entdeckende Verfahren oder datenreduzierende Verfahren. Gegenteil von Konfirmatorischen Studien.

(A posteriori-) Vorgehensweise bei umfangreichem und vieldimensionalem Datenmaterial (Felderhebungen) oder bei unklarer Ausgangssituation. Der Anwender hat im Allgemeinen noch keine konkrete Vorstellung über Beziehungszusammenhänge des Datenmaterials.

Im Gegensatz zu (a priori-) Hypothesentests werden hier (zumindest am Anfang) keine Hypothesen formuliert, sondern das Datenmaterial "einfach mal so" auf Auffälligkeiten hin abgeklopft: -->  Heuristisch und Hypothese-generierend.

Zu den Techniken der explorativen Datenanalyse gehören z.B: 

• Entscheidungsbäume 

• Regression 

• Neurale Netze 

• Datenreduzierende Verfahren

  • Faktorenanalyse,

  • Korrespondenzanalyse 

  • Clusteranalyse) 

• Randomisierungstests

Anwendungsgebiete:

• Werbemassnahmen anhand von Nutzerprofilen und Kaufverhalten optimieren

• Database-Marketing: 

  gezielte Marketing-Maßnahmen auf Basis von Kundendaten

• Customer Relationship Management:
  Segmentierung des Kundenbestandes in homogene Gruppen (Eigenschaften / Kaufverhalten)

• Identifikation profitabler / nicht profitabler Kunden (Scoring)
  Identifikation absprunggefährdeter Kunden, Bindung / Rückgewinnung

• Preis-/Tarifgestaltung

• Entwicklungsprognosen (Stromnetzauslastung, Kundenzahl)

• Produkt-/Angebotsgestaltung / Warenpräsentation