Künstliche Neuronale Netze und Data Mining

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Künstliche Neuronale Netze und Data Mining"

Transkript

1 Künstliche Neuronale Netze und Data Mining Catherine Janson, icasus GmbH Heidelberg Abstract Der Begriff "künstliche Neuronale Netze" fasst Methoden der Informationstechnik zusammen, deren Entwicklung durch vergleichende Betrachtung der Arbeitsweisen von Computer und menschlichem Gehirn motiviert war. Unter anderem können damit Aufgaben zur Klassifikation und Vorhersage erfüllt werden, die typischerweise im Data Mining auftreten. Im angebotenen Vortrag wird nach einer kurzen Einführung / Auffrischung in das Thema Data Mining zunächst der theoretische Hintergrund vorwärtsgerichteter Neuronaler Netze behandelt (Schlagworte sind: Berechnungselemente, Netzarchitektur, Lernen / Training). Zum Vergleich werden auch kurz weitere Klassifikationsverfahren besprochen. Anschliessend werden die Methoden an einem Klassifikationsbeispiel mit Hilfe des SAS Enterprise Miner demonstriert. 1

2 Definition Data Mining DM ist ein Prozeß, aus großen, bislang unübersehbaren Datenmengen nichttriviale Informationen zu gewinnen, die bisher unbekannt waren und die in konkrete Aktionen und Business-Entscheidungen umsetzbar sind. Interdisziplinäres Feld: Techniken aus Visualisierung, machine learning, Mustererkennung, Statistik allgemeine Aufgaben Aufdeckung unbekannter Gesetzmäßigkeiten, Gruppierungen in Beobachtungen oder Variablen - Visualisierung, explorative Datenanalyse, Clusterverfahren, Faktorenanalyse Herausfiltern derjenigen Informationen / Variablen, die für eine Vorhersage / Klassifikation relevant sind - Variablenselektion Prognose auf Basis von Informationen aus der Vergangenheit - überwachte Klassifikation, Funktionsanpassung 2

3 Ziel / Anwendungsgebiete Database-Marketing: gezieltere 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 weitere Anwendungsgebiete: Produkt-/Angebotsgestaltung / Warenpräsentation Cross-Selling Preis-/Tarifgestaltung Lagerhaltung, Disposition, Nachfrageprognose Aufdecken von Betrug Bonitätsprüfung / Kreditscoring Entwicklungsprognosen (Netzauslastung, Kundenzahl) WEB-Mining personalisierte Seiten, Seitenstruktur / Nutzerführung 3

4 Branchen: Zugang, elektronische Haltung von (umfangreichen) Kundendaten: Banken, Versicherungen, Versandhandel, Telekommunikation, -Business Datenbasis: Kundeneigenschaften - Alter, Geschlecht, Beruf, Familie, Lifestyle Kundenverhalten - Produktpräferenz, Kauffrequenz, Dauer der Geschäftsbeziehung externe Daten - sozioökonomische Daten DM-Prozess SEMMA : Sample: Stichprobenziehen, Partitionierung Explore: Hypothesengenerierung, (multidimensionale) Visualisierung, Plausibilitäts- Konsistenzprüfung, Assoziations-, Sequenzanalysen Modifikation: Ausreisser, Missings, Transformation, Faktorenanalyse Modellierung: Regression, Entscheidungsbaum, Neuronale Netze, Diskriminanzanalyse, Zeitreihen Auswertung: Modellbewertung, -vergleich 4

5 Klassifikationsverfahren Unüberwachte Klassifikation: Klassifizieren der Daten nur aufgrund der erfaßten Merkmale, keine a priori Klassen-Variable vorhanden. > Clusterverfahren Überwachte Klassifikation: Erstellen eines Modells (Abbildungsvorschrift) auf Basis vorhandener Klasseninformation. Anwendung des Modells auf neue Daten > (logistische) Regression, Entscheidungsbäume, Neuronale Netze, Diskriminanzanalysen Klassifikation, Scoring: qualitative Zielgröße (kauft / kauft nicht) Vorhersage: quantitative Zielgröße (Absatzprognose) (Künstliche) Neuronale Netze Idee: Verknüpfung von einfachen Berechungseinheiten Neuronale Netze als Sammelbegriff für flexible, nichtlineare Modelle Vielzahl von Architekturen, Trainingsalgorithmen, Aktivierungs- und Schwellwertfunktionen, Fehlerfunktionen hier: vorwärtsgerichtete NN Input: Unabhängige Gewichtung Variablen, Einflußfaktoren Output: abhängige Variablen, Klassifikation, Zielgröße 5

6 Neuronale Netze: ein Berechnungselement (hier: Multilayer Perceptron) o i W i,j o i+1 o i+2 W i+1,j W i+2,j W i+3,j Σ f() Ausgabe: f(θ j + Σ ni w ij o i ) o i+3 o i+4 W i+4,j +θ j Schwellwertfunktion f Aktivierungsfunktion sigmoid, z.b. tanh,(1+e -x ) -1 Neuronale Netze: Architektur bedingt Modellgleichung logistische Regression, falls f logistisch, multivariate lineare Regression, f linear: out = f(θ i + Σ i w i in i ) multivariate, multiple nichtlineare Regression: out k = f(θ k + Σ nh w jk f(θ j + Σ ni w ij in i ) 6

7 Lernen = Schätzen der Parameter wiederholte Präsentation der Trainingsdaten und Anpassung der Gewichte w jk mit dem Ziel Minimierung des Klassifikationsfehlers bzw. der Fehlerfunktion, z.b. Quadratsumme (beobachtete erwartete Ausgabe) über alle Ausgabe-Einheiten und alle Trainingsbeobachtungen Fehlerfunktion E = Σ np Σ no (t ik o ik ) 2 Lernen : Trainingsalgorithmus Gradientenabstiegsverfahren (Modifikationen des Backpropagation Algorithmus) wjk = γ E wjk? Lokale Minima Startpunkt 7

8 Probleme Stichprobengröße N Anzahl zu schätzender Parameter Np Daumenregel: N > 5 bis 25 mal Np Modellkomplexität Überanpassung an Trainingsdaten (Overtraining) -> Daten- Partition und Nutzung von Validierungsdaten Interpretierbarkeit Neural networks are especially useful for prediction problems where: no mathematical formula is known that relates inputs to outputs. prediction is more important than explanation. there is lots of training data. 8

9 Optimum der Fehlerfunktion 9

Data Mining mit der SEMMA Methodik. Reinhard Strüby, SAS Institute Stephanie Freese, Herlitz PBS AG

Data Mining mit der SEMMA Methodik. Reinhard Strüby, SAS Institute Stephanie Freese, Herlitz PBS AG Data Mining mit der SEMMA Methodik Reinhard Strüby, SAS Institute Stephanie Freese, Herlitz PBS AG Data Mining Data Mining: Prozeß der Selektion, Exploration und Modellierung großer Datenmengen, um Information

Mehr

Data Mining SAS Mining Challenge Einführung in SAS Enterprise Miner

Data Mining SAS Mining Challenge Einführung in SAS Enterprise Miner Agenda Universitätsrechenzentrum Heidelberg Data Mining SAS Mining Challenge Einführung in 14. November 2003 Hussein Waly URZ Heidelberg Hussein.Waly@urz.uni-heidelberg.de SAS Mining Challenge Generelle

Mehr

TNS EX A MINE BehaviourForecast Predictive Analytics for CRM. TNS Infratest Applied Marketing Science

TNS EX A MINE BehaviourForecast Predictive Analytics for CRM. TNS Infratest Applied Marketing Science TNS EX A MINE BehaviourForecast Predictive Analytics for CRM 1 TNS BehaviourForecast Warum BehaviourForecast für Sie interessant ist Das Konzept des Analytischen Customer Relationship Managements (acrm)

Mehr

Tiefgreifende Prozessverbesserung und Wissensmanagement durch Data Mining

Tiefgreifende Prozessverbesserung und Wissensmanagement durch Data Mining Tiefgreifende Prozessverbesserung und Wissensmanagement durch Data Mining Ausgangssituation Kaizen Data Mining ISO 9001 Wenn andere Methoden an ihre Grenzen stoßen Es gibt unzählige Methoden, die Abläufe

Mehr

MS SQL Server 2012 (4)

MS SQL Server 2012 (4) MS SQL Server 2012 (4) Data Mining, Analyse und multivariate Verfahren Marco Skulschus Jan Tittel Marcus Wiederstein Webseite zum Buch: http://vvwvv.comelio-medien.com/buch-kataiog/ms sql_server/ms sql

Mehr

Data Mining - Marketing-Schlagwort oder ernstzunehmende Innovation?

Data Mining - Marketing-Schlagwort oder ernstzunehmende Innovation? 1. Konferenz der A Benutzer KFE in Forschung und Entwicklung Data Mining - Marketing-chlagwort oder ernstzunehmende Innovation? Hans-Peter Höschel,, Heidelberg 1. Konferenz der A Benutzer KFE in Forschung

Mehr

Web Mining effektive Analyse des Nutzer- Verhaltens im Internet

Web Mining effektive Analyse des Nutzer- Verhaltens im Internet Web Mining effektive Analyse des Nutzer- Verhaltens im Internet Dr. Frank Säuberlich Business Unit e-intelligence SAS Deutschland Agenda 1. Begriffsdefinition e-intelligence: Systemdimension Angebotsdimension

Mehr

Predictive Modeling Markup Language. Thomas Morandell

Predictive Modeling Markup Language. Thomas Morandell Predictive Modeling Markup Language Thomas Morandell Index Einführung PMML als Standard für den Austausch von Data Mining Ergebnissen/Prozessen Allgemeine Struktur eines PMML Dokuments Beispiel von PMML

Mehr

9 Resümee. Resümee 216

9 Resümee. Resümee 216 Resümee 216 9 Resümee In der vorliegenden Arbeit werden verschiedene Methoden der Datenreduktion auf ihre Leistungsfähigkeit im sozialwissenschaftlichstatistischen Umfeld anhand eines konkreten Anwendungsfalls

Mehr

Begriffsbestimmung CRISP-DM-Modell Betriebswirtschaftliche Einsatzgebiete des Data Mining Web Mining und Text Mining

Begriffsbestimmung CRISP-DM-Modell Betriebswirtschaftliche Einsatzgebiete des Data Mining Web Mining und Text Mining Gliederung 1. Einführung 2. Grundlagen Data Mining Begriffsbestimmung CRISP-DM-Modell Betriebswirtschaftliche Einsatzgebiete des Data Mining Web Mining und Text Mining 3. Ausgewählte Methoden des Data

Mehr

Automatische Mustererkennung zur Klassifikation von Konsumentenverhalten am Beispiel der Kreditwürdigkeitsprüfung

Automatische Mustererkennung zur Klassifikation von Konsumentenverhalten am Beispiel der Kreditwürdigkeitsprüfung Prof. Dr. Gerhard Arminger Dipl.-Ök. Alexandra Schwarz Bergische Universität Wuppertal Fachbereich Wirtschaftswissenschaft Fach Statistik Automatische Mustererkennung zur Klassifikation von Konsumentenverhalten

Mehr

Hannah Wester Juan Jose Gonzalez

Hannah Wester Juan Jose Gonzalez Neuronale Netze Supervised Learning Proseminar Kognitive Robotik (SS12) Hannah Wester Juan Jose Gonzalez Kurze Einführung Warum braucht man Neuronale Netze und insbesondere Supervised Learning? Das Perzeptron

Mehr

Allgemeine Regressionsanalyse. Kovariablen / Prädiktoren / unabhängige Variablen X j R d, evtl. deterministisch

Allgemeine Regressionsanalyse. Kovariablen / Prädiktoren / unabhängige Variablen X j R d, evtl. deterministisch Prof. Dr. J. Franke Statistik II für Wirtschaftswissenschaftler 9.1 Allgemeine Regressionsanalyse Daten (X j, Y j ), j = 1,..., N unabhängig Kovariablen / Prädiktoren / unabhängige Variablen X j R d, evtl.

Mehr

Bestandskundenmanagement Wo drückt bei Ihnen der Schuh?

Bestandskundenmanagement Wo drückt bei Ihnen der Schuh? Bestandskundenmanagement Wo drückt bei Ihnen der Schuh? best-reactions GmbH Hirschberger Straße 33 D 90559 Burgthann Alle Rechte vorbehalten HRB 23679, Amtsgericht Nürnberg Geschäftsführer Alexander P.

Mehr

26. GIL Jahrestagung

26. GIL Jahrestagung GeorgAugustUniversität Göttingen 26. GIL Jahrestagung Einsatz von künstlichen Neuronalen Netzen im Informationsmanagement der Land und Ernährungswirtschaft: Ein empirischer Methodenvergleich Holger Schulze,

Mehr

Einführung in neuronale Netze

Einführung in neuronale Netze Einführung in neuronale Netze Florian Wenzel Neurorobotik Institut für Informatik Humboldt-Universität zu Berlin 1. Mai 2012 1 / 20 Überblick 1 Motivation 2 Das Neuron 3 Aufbau des Netzes 4 Neuronale Netze

Mehr

Neuronale Netze. Anna Wallner. 15. Mai 2007

Neuronale Netze. Anna Wallner. 15. Mai 2007 5. Mai 2007 Inhalt : Motivation Grundlagen Beispiel: XOR Netze mit einer verdeckten Schicht Anpassung des Netzes mit Backpropagation Probleme Beispiel: Klassifikation handgeschriebener Ziffern Rekurrente

Mehr

DISKUSSIONSBEITRÄGE DER FAKULTÄT FÜR BETRIEBSWIRTSCHAFTSLEHRE MERCATOR SCHOOL OF MANAGEMENT UNIVERSITÄT DUISBURG-ESSEN. Nr. 374

DISKUSSIONSBEITRÄGE DER FAKULTÄT FÜR BETRIEBSWIRTSCHAFTSLEHRE MERCATOR SCHOOL OF MANAGEMENT UNIVERSITÄT DUISBURG-ESSEN. Nr. 374 DISKUSSIONSBEITRÄGE DER FAKULTÄT FÜR BETRIEBSWIRTSCHAFTSLEHRE MERCATOR SCHOOL OF MANAGEMENT UNIVERSITÄT DUISBURG-ESSEN Nr. 374 Eignung von Verfahren der Mustererkennung im Process Mining Sabrina Kohne

Mehr

Algorithmische Modelle als neues Paradigma

Algorithmische Modelle als neues Paradigma Algorithmische Modelle als neues Paradigma Axel Schwer Seminar über Philosophische Grundlagen der Statistik, WS 2010/11 Betreuer: Prof. Dr. Thomas Augustin München, den 28. Januar 2011 1 / 29 LEO BREIMAN

Mehr

Inhaltsverzeichnis. I Einführung in STATISTICA 1. 1 Erste Schritte in STATISTICA 3

Inhaltsverzeichnis. I Einführung in STATISTICA 1. 1 Erste Schritte in STATISTICA 3 I Einführung in STATISTICA 1 1 Erste Schritte in STATISTICA 3 2 Datenhaltung in STATISTICA 11 2.1 Die unterschiedlichen Dateitypen in STATISTICA....... 11 2.2 Import von Daten......... 12 2.3 Export von

Mehr

Data Mining und maschinelles Lernen

Data Mining und maschinelles Lernen Data Mining und maschinelles Lernen Einführung und Anwendung mit WEKA Caren Brinckmann 16. August 2000 http://www.coli.uni-sb.de/~cabr/vortraege/ml.pdf http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ Inhalt Einführung:

Mehr

Mining the Web. Analyse von Benutzerpfaden und Nutzertypen im Internet. Business Unit CRM Solutions SAS Deutschland. Dr.

Mining the Web. Analyse von Benutzerpfaden und Nutzertypen im Internet. Business Unit CRM Solutions SAS Deutschland. Dr. Mining the Web Analyse von Benutzerpfaden und Nutzertypen im Internet Dr. Frank Säuberlich Business Unit CRM Solutions SAS Deutschland Agenda 1. Einleitung: Der Lebenszyklus eines e-kunden Begriffsdefinition

Mehr

Personalisierung. Der Personalisierungsprozess Nutzerdaten erheben aufbereiten auswerten Personalisierung. Data Mining.

Personalisierung. Der Personalisierungsprozess Nutzerdaten erheben aufbereiten auswerten Personalisierung. Data Mining. Personalisierung Personalisierung Thomas Mandl Der Personalisierungsprozess Nutzerdaten erheben aufbereiten auswerten Personalisierung Klassifikation Die Nutzer werden in vorab bestimmte Klassen/Nutzerprofilen

Mehr

kurze Wiederholung der letzten Stunde: Neuronale Netze Dipl.-Inform. Martin Lösch (0721) Dipl.-Inform.

kurze Wiederholung der letzten Stunde: Neuronale Netze Dipl.-Inform. Martin Lösch (0721) Dipl.-Inform. kurze Wiederholung der letzten Stunde: Neuronale Netze martin.loesch@kit.edu (0721) 608 45944 Labor Wissensrepräsentation Aufgaben der letzten Stunde Übersicht Neuronale Netze Motivation Perzeptron Multilayer

Mehr

Data-Mining: Ausgewählte Verfahren und Werkzeuge

Data-Mining: Ausgewählte Verfahren und Werkzeuge Fakultät Informatik Institut für Angewandte Informatik Lehrstuhl Technische Informationssysteme Data-Mining: Ausgewählte Verfahren und Vortragender: Jia Mu Betreuer: Dipl.-Inf. Denis Stein Dresden, den

Mehr

Commercial Banking Übung 1 Kreditscoring

Commercial Banking Übung 1 Kreditscoring Commercial Banking Übung Kreditscoring Dr. Peter Raupach raupach@wiwi.uni-frankfurt.de Sprechzeit Dienstag 6-7:00 Uhr Raum 603 B Kreditscoring Gliederung Grundanliegen Das Sample Modellspezifikation Diskriminanzanalyse

Mehr

Data/Information Quality Management

Data/Information Quality Management Data/Information Quality Management Seminar WI/Informationsmanagement im Sommersemester 2002 Markus Berberov, Roman Eder, Peter Gerstbach 11.6.2002 Inhalt! Daten und Datenqualität! Einführung und Definition!

Mehr

Data Mining (ehem. Entscheidungsunterstützungssysteme)

Data Mining (ehem. Entscheidungsunterstützungssysteme) Data Mining (ehem. Entscheidungsunterstützungssysteme) Melanie Pfoh Anja Tetzner Christian Schieder Übung WS 2014/15 AGENDA TEIL 1 Aufgabe 1 (Wiederholung OPAL / Vorlesungsinhalte) ENTSCHEIDUNG UND ENTSCHEIDUNGSTHEORIE

Mehr

Proseminar - Data Mining

Proseminar - Data Mining Proseminar - Data Mining SCCS, Fakultät für Informatik Technische Universität München SS 2012, SS 2012 1 Data Mining Pipeline Planung Aufbereitung Modellbildung Auswertung Wir wollen nützliches Wissen

Mehr

Neuronale Netze. Gehirn: ca Neuronen. stark vernetzt. Schaltzeit ca. 1 ms (relativ langsam, vgl. Prozessor)

Neuronale Netze. Gehirn: ca Neuronen. stark vernetzt. Schaltzeit ca. 1 ms (relativ langsam, vgl. Prozessor) 29 Neuronale Netze Gehirn: ca. 10 11 Neuronen stark vernetzt Schaltzeit ca. 1 ms (relativ langsam, vgl. Prozessor) Mustererkennung in 0.1s 100 Schritte Regel 30 Was ist ein künstl. neuronales Netz? Ein

Mehr

Qualitäts- und Kostenoptimierung von verfahrenstechnischen Prozessen mit Data-Mining-Methoden

Qualitäts- und Kostenoptimierung von verfahrenstechnischen Prozessen mit Data-Mining-Methoden Qualitäts- und Kostenoptimierung von verfahrenstechnischen Prozessen mit Data-Mining-Methoden Dr. Thomas Bernard 6. Karlsruher Automations-Treff (KAT) Leit- und Automatisierungstechnik der Zukunft Karlsruhe,

Mehr

Data Mining Anwendungen und Techniken

Data Mining Anwendungen und Techniken Data Mining Anwendungen und Techniken Knut Hinkelmann DFKI GmbH Entdecken von Wissen in banken Wissen Unternehmen sammeln ungeheure mengen enthalten wettbewerbsrelevantes Wissen Ziel: Entdecken dieses

Mehr

Praktikum Computational Intelligence 2 Ulrich Lehmann, Johannes Brenig, Michael Schneider

Praktikum Computational Intelligence 2 Ulrich Lehmann, Johannes Brenig, Michael Schneider Praktikum Computational Intelligence 2 Ulrich Lehmann, Johannes Brenig, Michael Schneider Versuch: Training des XOR-Problems mit einem Künstlichen Neuronalen Netz (KNN) in JavaNNS 11.04.2011 2_CI2_Deckblatt_XORbinaer_JNNS_2

Mehr

Alles für den Kunden Analyse von Kundendaten. Katrin Plickert, Heiko Hartenstein

Alles für den Kunden Analyse von Kundendaten. Katrin Plickert, Heiko Hartenstein Alles für den Kunden Analyse von Kundendaten Katrin Plickert, Heiko Hartenstein Zum Verständnis 9. Februar 2007 Heiko Hartenstein, Katrin Plickert 2 Quelle: Heilmann, Kempner, Baars: Business and Competitive

Mehr

Proseminar - Data Mining

Proseminar - Data Mining Proseminar - Data Mining SCCS, Fakultät für Informatik Technische Universität München SS 2014, SS 2014 1 Data Mining: Beispiele (1) Hausnummererkennung (Klassifikation) Source: http://arxiv.org/abs/1312.6082,

Mehr

Eine kleine Einführung in neuronale Netze

Eine kleine Einführung in neuronale Netze Eine kleine Einführung in neuronale Netze Tobias Knuth November 2013 1.2 Mensch und Maschine 1 Inhaltsverzeichnis 1 Grundlagen neuronaler Netze 1 1.1 Kopieren vom biologischen Vorbild...... 1 1.2 Mensch

Mehr

Innovative Information Retrieval Verfahren

Innovative Information Retrieval Verfahren Thomas Mandl Innovative Information Retrieval Verfahren Hauptseminar Wintersemester 2004/2005 Letzte Sitzung Grundlagen Heterogenität Ursachen Beispiele Lösungsansätze Visualisierung 2D-Karten heute Maschinelles

Mehr

Fachgruppe Statistik, Risikoanalyse & Computing. STAT672 Data Mining. Sommersemester 2007. Prof. Dr. R. D. Reiß

Fachgruppe Statistik, Risikoanalyse & Computing. STAT672 Data Mining. Sommersemester 2007. Prof. Dr. R. D. Reiß Fachgruppe Statistik, Risikoanalyse & Computing STAT672 Data Mining Sommersemester 2007 Prof. Dr. R. D. Reiß Überblick Data Mining Begrifflichkeit Unter Data Mining versteht man die Computergestützte Suche

Mehr

Was ist Data Mining... in der Fundraising Praxis?

Was ist Data Mining... in der Fundraising Praxis? Was ist Data Mining...... in der Fundraising Praxis? Erkennen von unbekannten Mustern in sehr grossen Datenbanken (> 1000 GB) wenige und leistungsfähige Verfahren Automatisierung Erkennen von unbekannten

Mehr

kurze Wiederholung der letzten Stunde: Neuronale Netze Dipl.-Inform. Martin Lösch (0721) Dipl.-Inform.

kurze Wiederholung der letzten Stunde: Neuronale Netze Dipl.-Inform. Martin Lösch (0721) Dipl.-Inform. kurze Wiederholung der letzten Stunde: Neuronale Netze martin.loesch@kit.edu (0721) 608 45944 Labor Wissensrepräsentation Neuronale Netze Motivation Perzeptron Übersicht Multilayer Neural Networks Grundlagen

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Fragestellungen und Methoden 11. Vorwort 15. Kapitel 1 Einführung 17. Kapitel 2 Statistische Grundbegriffe 23

Inhaltsverzeichnis. Fragestellungen und Methoden 11. Vorwort 15. Kapitel 1 Einführung 17. Kapitel 2 Statistische Grundbegriffe 23 Fragestellungen und Methoden 11 Vorwort 15 Kapitel 1 Einführung 17 1.1 KonzeptiondesBuchs... 18 1.2 AufbaudesBuchs... 19 1.3 Programmversionen von PASW bzw. SPSS..... 20 1.4 WiekanndiesesBuchverwendetwerden?...

Mehr

Clusteranalyse. Clusteranalyse. Fragestellung und Aufgaben. Abgrenzung Clusteranalyse - Diskriminanzanalyse. Rohdatenmatrix und Distanzmatrix

Clusteranalyse. Clusteranalyse. Fragestellung und Aufgaben. Abgrenzung Clusteranalyse - Diskriminanzanalyse. Rohdatenmatrix und Distanzmatrix TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN-WEIHENSTEPHAN MATHEMATIK UND STATISTIK INFORMATIONS- UND DOKUMENTATIONSZENTRUM R. Biometrische und Ökonometrische Methoden II SS 00 Fragestellung und Aufgaben Abgrenzung

Mehr

Inhalt. l Wie man die besten Kunden findet 1. HEREIN SPAZIERT 9

Inhalt. l Wie man die besten Kunden findet 1. HEREIN SPAZIERT 9 Inhalt 1. HEREIN SPAZIERT 9 l Wie man die besten Kunden findet U 2. KARRIERE- UND BERUFSAUSSICHTEN IM DATA-MINING 12 2.1 Verdienst-Möglichkeiten im Data-Mining 12 2.2 Was erwartet dich in deinem Job? 14

Mehr

Seminar Visual Analytics and Visual Data Mining

Seminar Visual Analytics and Visual Data Mining Seminar Visual Analytics and Visual Data Mining Dozenten:, AG Visual Computing Steffen Oeltze, AG Visualisierung Organisatorisches Seminar für Diplom und Bachelor-Studenten (max. 18) (leider nicht für

Mehr

Risiken bei der Analyse sehr großer Datenmengen. Dr. Thomas Hoppe

Risiken bei der Analyse sehr großer Datenmengen. Dr. Thomas Hoppe Risiken bei der Analyse sehr großer Datenmengen Dr. Thomas Hoppe Datenaufbereitung Datenanalyse Data Mining Data Science Big Data Risiken der Analyse Sammlung Integration Transformation Fehlerbereinigung

Mehr

Entfesseln Sie Ihr Potential als Realzeit-Unternehmen!

Entfesseln Sie Ihr Potential als Realzeit-Unternehmen! Entfesseln Sie Ihr Potential als Realzeit-Unternehmen! CC NOW 2013-19.9.13 in Düsseldorf Klaus-J. Zschaage authensis AG stellen Sie sich vor Seite 2 stellen Sie sich vor was ist dafür zu tun? Seite 3 Geschäftsoptimierung

Mehr

Kapitel 4: Binäre Regression

Kapitel 4: Binäre Regression Kapitel 4: Binäre Regression Steffen Unkel (basierend auf Folien von Nora Fenske) Statistik III für Nebenfachstudierende WS 2013/2014 4.1 Motivation Ausgangssituation Gegeben sind Daten (y i, x i1,...,

Mehr

Künstliche Neuronale Netze (KNN)

Künstliche Neuronale Netze (KNN) Künstliche Neuronale Netze (KNN) Die von Neuronalen Netzen ausgehende Faszination besteht darin, dass sie in der Lage sind, in einigen Fällen Probleme von hoher Kompleität mit einfachen Mitteln zu lösen.

Mehr

KNN-Methode zur Einschätzung von Veränderungen des Salzgehaltes in Ästuaren

KNN-Methode zur Einschätzung von Veränderungen des Salzgehaltes in Ästuaren KNN-Methode zur Einschätzung von Veränderungen des Salzgehaltes in Ästuaren Holger Rahlf; Reiner Schubert www.baw.de Künstlich Neuronales Netz Gliederung Einleitung Grundlagen Möglichkeit und Grenzen Anwendung

Mehr

PPC und Data Mining. Seminar aus Informatik LV-911.039. Michael Brugger. Fachbereich der Angewandten Informatik Universität Salzburg. 28.

PPC und Data Mining. Seminar aus Informatik LV-911.039. Michael Brugger. Fachbereich der Angewandten Informatik Universität Salzburg. 28. PPC und Data Mining Seminar aus Informatik LV-911.039 Michael Brugger Fachbereich der Angewandten Informatik Universität Salzburg 28. Mai 2010 M. Brugger () PPC und Data Mining 28. Mai 2010 1 / 14 Inhalt

Mehr

Neuronale Netze, Fuzzy Control, Genetische Algorithmen. Prof. Jürgen Sauer. 5. Aufgabenblatt: Neural Network Toolbox 1

Neuronale Netze, Fuzzy Control, Genetische Algorithmen. Prof. Jürgen Sauer. 5. Aufgabenblatt: Neural Network Toolbox 1 Neuronale Netze, Fuzzy Control, Genetische Algorithmen Prof. Jürgen Sauer 5. Aufgabenblatt: Neural Network Toolbox 1 A. Mit Hilfe der GUI vom Neural Network erstelle die in den folgenden Aufgaben geforderten

Mehr

Neuronale Netze (I) Biologisches Neuronales Netz

Neuronale Netze (I) Biologisches Neuronales Netz Neuronale Netze (I) Biologisches Neuronales Netz Im menschlichen Gehirn ist ein Neuron mit bis zu 20.000 anderen Neuronen verbunden. Milliarden von Neuronen beteiligen sich simultan an der Verarbeitung

Mehr

Einführung in Neuronale Netze

Einführung in Neuronale Netze Wintersemester 2005/2006 VO 181.138 Einführung in die Artificial Intelligence Einführung in Neuronale Netze Oliver Frölich Abteilung für Datenbanken und Artificial Intelligence Institut für Informationssysteme

Mehr

Technische Universität. Fakultät für Informatik

Technische Universität. Fakultät für Informatik Technische Universität München Fakultät für Informatik Forschungs- und Lehreinheit Informatik VI Neuronale Netze - Supervised Learning Proseminar Kognitive Robotik (SS12) Hannah Wester Betreuer: Dr. Florian

Mehr

CRM intern - Mit Data-Mining die besten Kunden finden

CRM intern - Mit Data-Mining die besten Kunden finden Hans-Peter Höschel 2008 AGI-Information Management Consultants May be used for personal purporses only or by libraries associated to dandelon.com network. CRM intern - Mit Data-Mining die besten Kunden

Mehr

Folien zum Textbuch. Kapitel 6: Managementunterstützungssysteme. Teil 2: Textbuch-Seiten 794-825

Folien zum Textbuch. Kapitel 6: Managementunterstützungssysteme. Teil 2: Textbuch-Seiten 794-825 Folien zum Textbuch Kapitel 6: Managementunterstützungssysteme Teil 2: Managementunterstützung auf strategischer Ebene Datenverwaltung und -auswertung Textbuch-Seiten 794-825 WI 1 MUS MUS auf strategischer

Mehr

Data Mining mit Rapidminer im Direktmarketing ein erster Versuch. Hasan Tercan und Hans-Peter Weih

Data Mining mit Rapidminer im Direktmarketing ein erster Versuch. Hasan Tercan und Hans-Peter Weih Data Mining mit Rapidminer im Direktmarketing ein erster Versuch Hasan Tercan und Hans-Peter Weih Motivation und Ziele des Projekts Anwendung von Data Mining im Versicherungssektor Unternehmen: Standard

Mehr

Einführung in Statistik und Messwertanalyse für Physiker

Einführung in Statistik und Messwertanalyse für Physiker Gerhard Böhm, Günter Zech Einführung in Statistik und Messwertanalyse für Physiker SUB Göttingen 7 219 110 697 2006 A 12486 Verlag Deutsches Elektronen-Synchrotron Inhalt sverzeichnis 1 Einführung 1 1.1

Mehr

Textmining Klassifikation von Texten Teil 2: Im Vektorraummodell

Textmining Klassifikation von Texten Teil 2: Im Vektorraummodell Textmining Klassifikation von Texten Teil 2: Im Vektorraummodell Dept. Informatik 8 (Künstliche Intelligenz) Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Informatik 8) Klassifikation von Texten Teil

Mehr

Motivation. Themenblock: Klassifikation. Binäre Entscheidungsbäume. Ansätze. Praktikum: Data Warehousing und Data Mining.

Motivation. Themenblock: Klassifikation. Binäre Entscheidungsbäume. Ansätze. Praktikum: Data Warehousing und Data Mining. Motivation Themenblock: Klassifikation Praktikum: Data Warehousing und Data Mining Ziel Item hat mehrere Attribute Anhand von n Attributen wird (n+)-tes vorhergesagt. Zusätzliches Attribut erst später

Mehr

Eine computergestützte Einführung mit

Eine computergestützte Einführung mit Thomas Cleff Deskriptive Statistik und Explorative Datenanalyse Eine computergestützte Einführung mit Excel, SPSS und STATA 3., überarbeitete und erweiterte Auflage ^ Springer Inhaltsverzeichnis 1 Statistik

Mehr

Kapitel LF: IV. IV. Neuronale Netze

Kapitel LF: IV. IV. Neuronale Netze Kapitel LF: IV IV. Neuronale Netze Perzeptron-Lernalgorithmus Gradientenabstiegmethode Multilayer-Perzeptrons und ackpropagation Self-Organizing Feature Maps Neuronales Gas LF: IV-39 Machine Learning c

Mehr

0 Einführung: Was ist Statistik

0 Einführung: Was ist Statistik 0 Einführung: Was ist Statistik 1 Datenerhebung und Messung 2 Univariate deskriptive Statistik 3 Multivariate Statistik 4 Regression 5 Ergänzungen Explorative Datenanalyse EDA Auffinden von Strukturen

Mehr

Datengrab oder Goldgrube: Steigerung der Prozess-Effizienz und Produktqualität mit Data-Mining-Methoden

Datengrab oder Goldgrube: Steigerung der Prozess-Effizienz und Produktqualität mit Data-Mining-Methoden Datengrab oder Goldgrube: Steigerung der Prozess-Effizienz und Produktqualität mit Data-Mining-Methoden Dr. Thomas Bernard Fraunhofer-Institut für Systemtechnik, Optronik und Bildauswertung Karlsruhe HANNOVER

Mehr

Teil II. Nichtlineare Optimierung

Teil II. Nichtlineare Optimierung Teil II Nichtlineare Optimierung 60 Kapitel 1 Einleitung In diesem Abschnitt wird die Optimierung von Funktionen min {f(x)} x Ω betrachtet, wobei Ω R n eine abgeschlossene Menge und f : Ω R eine gegebene

Mehr

Motivation. Themenblock: Data Preprocessing. Einsatzgebiete für Data Mining I. Modell von Gianotti und Pedreschi

Motivation. Themenblock: Data Preprocessing. Einsatzgebiete für Data Mining I. Modell von Gianotti und Pedreschi Motivation Themenblock: Data Preprocessing We are drowning in information, but starving for knowledge! (John Naisbett) Was genau ist Datenanalyse? Praktikum: Data Warehousing und Data Mining Was ist Data

Mehr

Machine Learning - Maschinen besser als das menschliche Gehirn?

Machine Learning - Maschinen besser als das menschliche Gehirn? Machine Learning - Maschinen besser als das menschliche Gehirn? Seminar Big Data Science Tobias Stähle 23. Mai 2014 KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum in der

Mehr

Treffsichere Absatzprognosen durch Predictive Analytics

Treffsichere Absatzprognosen durch Predictive Analytics Treffsichere Absatzprognosen durch Predictive Analytics Prof. Dr. Michael Feindt, Karlsruhe Institute of Technology KIT Chief Scientific Advisor, Phi-T GmbH und Blue Yonder GmbH & Co KG 3. Europäischer

Mehr

(künstliche) Neuronale Netze. (c) Till Hänisch 2003,2015, DHBW Heidenheim

(künstliche) Neuronale Netze. (c) Till Hänisch 2003,2015, DHBW Heidenheim (künstliche) Neuronale Netze (c) Till Hänisch 2003,2015, DHBW Heidenheim Literatur zusätzlich zum Lit. Verz. Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence, Addison Wesley 2002 Aufbau des Gehirns Säugetiergehirn,

Mehr

Webinar, 28.11.2013. Verborgene Schätze heben. Data Mining mit dem Microsoft SQL Server. Thomas Jahnke Martin Oesterer. HMS Analytical Software GmbH

Webinar, 28.11.2013. Verborgene Schätze heben. Data Mining mit dem Microsoft SQL Server. Thomas Jahnke Martin Oesterer. HMS Analytical Software GmbH Webinar, 28.11.2013 Verborgene Schätze heben Data Mining mit dem Microsoft SQL Server Thomas Jahnke Martin Oesterer HMS Analytical Software GmbH 1 Unsere heutige Agenda Verborgene Schätze heben Herzlich

Mehr

Softwaremanufaktur AW-SYSTEMS Kompetenzprofil Nugget

Softwaremanufaktur AW-SYSTEMS Kompetenzprofil Nugget Softwaremanufaktur AW-SYSTEMS Kompetenzprofil Nugget Ansprechpartner/in: Frau Anja Klimek Tel. +49 (5341) 29359-20 E-Mail: a.klimek@aw-systems.net Website: www.aw-systems.net AW-SYSTEMS GmbH Moränenweg

Mehr

Verborgene Schätze heben

Verborgene Schätze heben Verborgene Schätze heben Data Mining mit dem Microsoft SQL Server Martin Oesterer Leiter Vertrieb HMS Analytical Software GmbH Data Mining. Was ist eigentlich wichtig? Data Mining ist: die Extraktion von

Mehr

Informationsflut bewältigen - Textmining in der Praxis

Informationsflut bewältigen - Textmining in der Praxis Informationsflut bewältigen - Textmining in der Praxis Christiane Theusinger Business Unit Data Mining & CRM Solutions SAS Deutschland Ulrich Reincke Manager Business Data Mining Solutions SAS Deutschland

Mehr

Neuronale Netze mit mehreren Schichten

Neuronale Netze mit mehreren Schichten Neuronale Netze mit mehreren Schichten Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz Institut für Informatik Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Lehrstuhl Informatik 8) Neuronale Netze mit mehreren

Mehr

Neuronale Netze. Einführung i.d. Wissensverarbeitung 2 VO UE SS Institut für Signalverarbeitung und Sprachkommunikation

Neuronale Netze. Einführung i.d. Wissensverarbeitung 2 VO UE SS Institut für Signalverarbeitung und Sprachkommunikation Neuronale Netze Einführung in die Wissensverarbeitung 2 VO 708.560+ 1 UE 442.072 SS 2013 Institut für Signalverarbeitung und Sprachkommunikation TU Graz Inffeldgasse 12/1 www.spsc.tugraz.at Institut für

Mehr

Predictive Analytics 25.06.2014. Prediction is very difficult, especially if it s about the future. (Bohr, Niels)

Predictive Analytics 25.06.2014. Prediction is very difficult, especially if it s about the future. (Bohr, Niels) Predictive Analytics München, 25. Juni 2014 Markus Enderlein, Stefan Jäschke, Gert Jan Feick TDWI Konferenz 2014 Prediction is very difficult, especially if it s about the future. (Bohr, Niels) 25.06.2014

Mehr

Risikoanalyse. 13. September 2007. Ing. Monika Böhm AMA

Risikoanalyse. 13. September 2007. Ing. Monika Böhm AMA Risikoanalyse 13. September 2007 Ing. Monika Böhm AMA Inhalt des Vortrags AMA Data Mining Datenmanagement Modellierung Scoring Optimierung Reports Auswahlverfahren Ergebnisse und Nutzen Aufgabenstellung

Mehr

Market Basket Analysis oder: isst man Salat zum Schnitzel?

Market Basket Analysis oder: isst man Salat zum Schnitzel? Market Basket Analysis oder: isst man Salat zum Schnitzel? SAS Forum Switzerland, 07. Mai 2013 Ralph Wenzl Migros-Genossenschafts-Bund Customer & Web Intelligence Agenda 1 2 3 4 Muster in Warenkörben 3

Mehr

Maschinelles Lernen: Neuronale Netze. Ideen der Informatik

Maschinelles Lernen: Neuronale Netze. Ideen der Informatik Maschinelles Lernen: Neuronale Netze Ideen der Informatik Kurt Mehlhorn Adrian Neumann 16. Januar 2014 Übersicht Biologische Inspiration Stand der Kunst in Objekterkennung auf Bildern Künstliche Neuronale

Mehr

Was bisher geschah Künstliche Neuronen: Mathematisches Modell und Funktionen: Eingabe-, Aktivierungs- Ausgabefunktion Boolesche oder reelle Ein-und

Was bisher geschah Künstliche Neuronen: Mathematisches Modell und Funktionen: Eingabe-, Aktivierungs- Ausgabefunktion Boolesche oder reelle Ein-und Was bisher geschah Künstliche Neuronen: Mathematisches Modell und Funktionen: Eingabe-, Aktivierungs- Ausgabefunktion Boolesche oder reelle Ein-und Ausgaben Aktivierungsfunktionen: Schwellwertfunktion

Mehr

Neuronale Netze. Einführung i.d. Wissensverarbeitung 2 VO UE SS Institut für Signalverarbeitung und Sprachkommunikation

Neuronale Netze. Einführung i.d. Wissensverarbeitung 2 VO UE SS Institut für Signalverarbeitung und Sprachkommunikation Neuronale Netze Einführung in die Wissensverarbeitung 2 VO 708.560+ 1 UE 442.072 SS 2012 Institut für Signalverarbeitung und Sprachkommunikation TU Graz Inffeldgasse 12/1 www.spsc.tugraz.at Institut für

Mehr

mayato Unternehmenspräsentation mayato GmbH Am Borsigturm 9 13507 Berlin Germany www.mayato.com

mayato Unternehmenspräsentation mayato GmbH Am Borsigturm 9 13507 Berlin Germany www.mayato.com mayato Unternehmenspräsentation mayato GmbH Am Borsigturm 9 13507 Berlin Germany www.mayato.com Wer sind wir? Wir sind ein unabhängiges Beratungs- und Analystenhaus für Business Intelligence Beratungs-

Mehr

Softcomputing Biologische Prinzipien in der Informatik. Neuronale Netze. Dipl. Math. Maria Oelinger Dipl. Inform. Gabriele Vierhuff IF TIF 08 2003

Softcomputing Biologische Prinzipien in der Informatik. Neuronale Netze. Dipl. Math. Maria Oelinger Dipl. Inform. Gabriele Vierhuff IF TIF 08 2003 Softcomputing Biologische Prinzipien in der Informatik Neuronale Netze Dipl. Math. Maria Oelinger Dipl. Inform. Gabriele Vierhuff IF TIF 08 2003 Überblick Motivation Biologische Grundlagen und ihre Umsetzung

Mehr

MythMiner. Ein Empfehlungssystem für Fernsehprogramme auf Basis von RapidMiner. Balázs Bárány. Linuxwochen Wien, 7. 5. 2011

MythMiner. Ein Empfehlungssystem für Fernsehprogramme auf Basis von RapidMiner. Balázs Bárány. Linuxwochen Wien, 7. 5. 2011 Voraussetzungen für Data Mining und Text Mining Schluÿ Ein Empfehlungssystem für Fernsehprogramme auf Basis von RapidMiner Linuxwochen Wien, 7. 5. 2011 Voraussetzungen für Data Mining und Text Mining Schluÿ

Mehr

Räumliches Data Mining

Räumliches Data Mining Räumliches Data Mining Spatial Data Mining Data Mining = Suche nach "interessanten Mustern" in sehr großen Datensätzen => explorative Datenanlyse auch: Knowledge Discovery in Databases (KDD) verbreitete

Mehr

Datenorientierte SA. Aufbau und Grundlagen. Aufbau und Grundlagen. Aufbau und Grundlagen. Was sind neuronale Netze?

Datenorientierte SA. Aufbau und Grundlagen. Aufbau und Grundlagen. Aufbau und Grundlagen. Was sind neuronale Netze? Datenorientierte SA Was sind neuronale Netze? Neuronale Netze: Grundlagen und Anwendungen Neuronale Netze bilden die Struktur eines Gehirns oder eines Nervensystems ab Andreas Rauscher 0651993 Damir Dudakovic

Mehr

Einführung in das Maschinelle Lernen I

Einführung in das Maschinelle Lernen I Einführung in das Maschinelle Lernen I Vorlesung Computerlinguistische Techniken Alexander Koller 26. Januar 2015 Maschinelles Lernen Maschinelles Lernen (Machine Learning): äußerst aktiver und für CL

Mehr

Web Mining bei der VICTORIA Versicherung

Web Mining bei der VICTORIA Versicherung KSFE 2002 Web Mining bei der VICTORIA Versicherung Information Works Agenda Web Mining bei der VICTORIA Verfahren Auswertung Fazit Agenda Web Mining bei der VICTORIA Verfahren Auswertung Fazit Ausgangssituation:

Mehr

SAS Education. Grow with us. Der richtige Einstieg in SAS

SAS Education. Grow with us. Der richtige Einstieg in SAS 2014 SAS Education Grow with us Der richtige Einstieg in SAS SAS Programmierung I SAS Enterprise Guide SAS Analytics I Data Mining I Business Intelligence Data Integration I Platform Administration sas.de/education

Mehr

Data Mining für die industrielle Praxis

Data Mining für die industrielle Praxis Data Mining für die industrielle Praxis von Ralf Otte, Viktor Otte, Volker Kaiser 1. Auflage Hanser München 2004 Verlag C.H. Beck im Internet: www.beck.de ISBN 978 3 446 22465 0 Zu Leseprobe schnell und

Mehr

Data Mining: Alchemie oder Wissenschaft?

Data Mining: Alchemie oder Wissenschaft? Data Mining: Alchemie oder Wissenschaft? Bernd Brandl Institut für Wirtschaftssoziologie Universität Wien Sechste Österreichische TA-Konferenz Vermessen, codiert, entschlüsselt? Institut für Technikfolgenabschätzung

Mehr

Visual Business Intelligence Eine Forschungsperspektive

Visual Business Intelligence Eine Forschungsperspektive Visual Business Intelligence Eine Forschungsperspektive Dr. Jörn Kohlhammer Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD Fraunhoferstraße 5 64283 Darmstadt Tel.: +49 6151 155 646 Fax.: +49

Mehr

Lernen von Entscheidungsbäumen. Volker Tresp Summer 2014

Lernen von Entscheidungsbäumen. Volker Tresp Summer 2014 Lernen von Entscheidungsbäumen Volker Tresp Summer 2014 1 Anforderungen an Methoden zum Datamining Schnelle Verarbeitung großer Datenmengen Leichter Umgang mit hochdimensionalen Daten Das Lernergebnis

Mehr

Data Mining und Knowledge Discovery in Databases

Data Mining und Knowledge Discovery in Databases Data Mining und Knowledge Discovery in Databases Begriffsabgrenzungen... Phasen der KDD...3 3 Datenvorverarbeitung...4 3. Datenproblematik...4 3. Möglichkeiten der Datenvorverarbeitung...4 4 Data Mining

Mehr

Statistische Verfahren für das Data Mining in einem Industrieprojekt

Statistische Verfahren für das Data Mining in einem Industrieprojekt Statistische Verfahren für das Data Mining in einem Industrieprojekt Thorsten Dickhaus Forschungszentrum Jülich GmbH Zentralinstitut für Angewandte Mathematik Telefon: 02461/61-4193 E-Mail: th.dickhaus@fz-juelich.de

Mehr

Seminar im Sommersemester 2005 DATA WAREHOUSING. Data Mining. Christian Knappe. Fachrichtung Wirtschaftsinformatik Friedrich-Schiller-Universität Jena

Seminar im Sommersemester 2005 DATA WAREHOUSING. Data Mining. Christian Knappe. Fachrichtung Wirtschaftsinformatik Friedrich-Schiller-Universität Jena Seminar im Sommersemester 2005 DATA WAREHOUSING Data Mining Christian Knappe Fachrichtung Wirtschaftsinformatik Friedrich-Schiller-Universität Jena Fakultät für Mathematik und Informatik Lehrstuhl für

Mehr

Customer Intelligence. Die 360 - Sicht auf den Kunden

Customer Intelligence. Die 360 - Sicht auf den Kunden Customer Intelligence Die 360 - Sicht auf den Kunden Customer Intelligence unterstützt Versicherungen bei der Steuerung ihres Kundenportfolios. Der Wettbewerb um die Versicherungskunden wird härter und

Mehr

1 Predictive Analytics mit Random Forest

1 Predictive Analytics mit Random Forest Predictive Analytics Demokratie im Wald 1 Agenda 1. Predictive Analytics Übersicht 2. Random Forest Grundkonzepte und Anwendungsfelder 3. Entscheidungsbaum Classification and Regression Tree (CART) 4.

Mehr