KI-gestützte Datenanalyse umfasst verschiedene Techniken, die sich auf maschinelles Lernen (ML), Deep Learning und natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) stützen. Diese Methoden sind so konzipiert, dass sie die traditionellen Analyseverfahren ergänzen und die Effizienz und Genauigkeit der Analyseprozesse verbessern.

1. Maschinelles Lernen (ML)

Maschinelles Lernen ist ein wesentlicher Bestandteil der KI und ermöglicht Systemen, aus vorhandenen Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit für jede spezifische Aufgabe programmiert zu werden. Die Algorithmen des maschinellen Lernens lassen sich in drei Kategorien einteilen:

• Überwachtes Lernen: Hier wird das Modell anhand gekennzeichneter Daten trainiert. Ein Beispiel ist die Klassifikation von Kunden in Zielgruppen, um Marketingkampagnen präziser auszurichten. Das Modell lernt anhand bekannter Ergebnisse und versucht, ähnliche Muster in neuen Daten zu erkennen.
  
  
• Unüberwachtes Lernen: Bei dieser Methode werden Muster ohne vorgegebene Labels identifiziert. Unüberwachtes Lernen eignet sich für explorative Datenanalysen, bei denen es darauf ankommt, unerwartete Zusammenhänge in den Daten zu entdecken, beispielsweise bei der Kundensegmentierung oder der Clusteranalyse.
  
  
• Verstärkendes Lernen: Dieses Verfahren basiert auf einem Belohnungsprinzip, bei dem das System iterativ lernt und seine Entscheidungen optimiert, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen. Verstärkendes Lernen findet sich beispielsweise in autonomen Fahrzeugen oder der Prozessoptimierung in der Logistik.

2. Deep Learning

Deep Learning ist eine spezielle Form des maschinellen Lernens, die sich auf den Einsatz von neuronalen Netzwerken stützt. Diese Netzwerke, die mehrere verborgene Schichten besitzen, sind in der Lage, komplexe Muster in unstrukturierten Daten wie Texten, Bildern und Videos zu erkennen.

• Bild- und Spracherkennung: Deep Learning ermöglicht die Analyse von Bild- und Videodaten, die in Anwendungen wie der medizinischen Bildgebung, Qualitätskontrollen und Sicherheitsüberwachung zum Einsatz kommen. In der Medizin können Deep-Learning-Algorithmen beispielsweise Anomalien in MRT-Scans aufspüren, die für das menschliche Auge schwer zu erkennen wären.
  
  
• Textverarbeitung: Ein weiteres Anwendungsfeld ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hier kann Deep Learning helfen, unstrukturierte Textdaten zu analysieren und wichtige Informationen zu extrahieren. Dies ist besonders in der Kundenkommunikation wertvoll, um das Stimmungsbild von Kunden zu erfassen und bessere Kundenbetreuung zu ermöglichen.

3. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

NLP ist die Schnittstelle zwischen menschlicher Sprache und KI und hat die Fähigkeit, Texte und Sprachdaten zu analysieren und zu verstehen. Diese Technologie ermöglicht es, große Mengen an Textdaten zu analysieren, was besonders nützlich ist für die Verarbeitung von Kundenfeedback, Social-Media-Posts und anderen textbasierten Datenquellen.

• Sentiment-Analyse: Durch NLP können Unternehmen die Stimmung von Kunden gegenüber Produkten oder Dienstleistungen analysieren. Diese Analyse kann Hinweise darauf geben, wie ein Produkt oder eine Dienstleistung wahrgenommen wird und welche Verbesserungen erforderlich sind.
  
  
• Schlüsselworterkennung und Textanalyse: NLP-Modelle sind in der Lage, aus Texten relevante Informationen zu extrahieren und zu analysieren, was besonders in der Kundenkommunikation und für die Automatisierung der Informationsverarbeitung nützlich ist.