Analyse-Beispiel Banken

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1 Data.Mining.Fox (DMF) von Easy.Data.Mining Eine beispielhafte Analyse für den Bereich Banken

2 [0] Der Sinn & Zweck dieser Folien für Sie Einblick in die Welt des Data-Mining bei Easy.Data.Mining: Wie sieht eine typische Data-Mining-Analyse aus, und wie könnte sich so etwas im Speziellen für Banken darstellen? Was erhalte ich als Ergebnis, und wie kann ich dieses verwerten? Visuelles Heranführen an unsere Software DMF: Wie sieht die Software DMF aus? ein kurzer Einblick ohne Installation Wie kann DMF die komplexe Welt des Data-Mining so einfach aussehen lassen? erhalten Sie hierfür eine erste (visuelle) Antwort Vorlage für Ihre 1. eigene Data-Mining-Analyse: Mit den Test-Daten von Easy.Data.Mining sowie mit diesen Präsentationsfolien können Sie ganz einfach Schritt für Schritt Ihre erste eigene Data-Mining-Analyse durchführen Schnell. Sicher. Gut. Einfach.

3 [1] Sie erstellen mit dem DMF ein sog. Modell aus Ihren (Test-) Daten

4 Wählen Sie als Datenbasis die Test-Datei für Banken (kostenloser Download: )

5 Wählen Sie nun einen beliebigen Namen für ein Verzeichnis zur Modell-Speicherung

6 Für das Beispiel verwenden Sie einfach alle Merkmale aus der Beispiel-Tabelle...

7 ...und erstellen dann ein Modell für die Vorhersage der Kreditwürdigkeit (credit rating)

8 Legen Sie nun mit Hilfe der Buttons für jeden Ergebniswert eine Klasse an A entspricht der höchsten Kreditwürdigkeit in unseren Beispiel-Daten

9 Nach nur etwas Rechenzeit ist Ihr erstes eigenes Modell erfolgreich erstellt! Anm.: DMF führt hier im Hintergrund extrem komplexe Berechnungen durch; wir haben diese jedoch für Sie automatisiert und versteckt.

10 Wir empfehlen nun den optionalen Schritt der Qualitätskontrolle des Modells

11 Alle Werte >0% Informations-Gewinn stellen bereits ein positives Ergebnis dar

12 Unsere Gain Charts verdeutlichen dies noch einmal graphisch für jede Klasse theoretisches Optimum Modell- Qualität statistischer Durchschnitt

13 Was Sie bislang im Punkt Modell- Erstellung erreicht haben: Modell-Erstellung: Sie haben auf der Basis von allerlei Daten über Ihre Bank-Kunden ein Vorhersage-Modell für die Kreditwürdigkeit dieser Kunden erstellt Qualitätsüberprüfung des Modells: Das von DMF errechnete Modell zeigt in einem objektiven Selbsttest einen sehr guten Informationsgewinn Dies bedeutet, dass die Kunden-Daten dank der Analyse von DMF wesentliche Informationen preisgeben, die Ihnen bei der Beurteilung von Kreditanfragen treffsicher und zuverlässig helfen können, die richtigen Entscheidungen (für Sie und Ihre Kunden) zu treffen Ausblick: Die folgenden Folien zeigen Ihnen, wie Sie an die Detail-Informationen kommen, welche Sie für die Beurteilung der Kreditwürdigkeit benötigen

14 [2] Sie können nun Details der erstellten Modelle begutachten und besser verstehen

15 Wählen Sie zunächst bitte den zuvor von Ihnen erstellten Modell-Ordner aus

16 Die optionale Gewinn-Matrix überspringen wir vorerst (dazu gibt es einen separaten Homepage-Download)

17 Sie können nun alle errechneten Muster/ Cluster anschauen & beliebig sortieren

18 Über die Buttons rechts gelangen Sie zu den Detail-Informationen aller Muster

19 Für jedes Muster erhalten Sie eine allg. Information im oberen Teil...

20 ...sowie eine Liste der wesentlichen Merkmale sortiert nach Wichtigkeit

21 Meist werden die Muster von nur wenigen aller (hier 100) Merkmale bestimmt

22 Über die Buttons rechts von den einzelnen Merkmalen erhalten Sie...

23 ...einen visuellen Vergleich der Merkmals- Verteilung in Muster und Grundmenge Muster (Nr.7) Grundmenge aller (Test-) Daten

24 Beispielhafte Analyse dieser Bankendaten anhand des hier gezeigten Musters (Nr.7) Fast 70% aller Kunden in diesem Muster haben die höchste Kreditwürdigkeitsklasse A Die wesentlich bestimmenden Merkmale zur Unterscheidung sind dabei eine Kombination aus den nebenstehenden Merkmalen (nicht wirklich überraschend, aber somit allgemein recht gut nachvollziehbar)

25 Mit eher umschreiben wir hier das relative Verhältnis zur Grundmenge Rückzahlung eines vorherigen Überziehungskredits: eher häufiger Schufa-Auskunft: eher positiver Beamtenstatus: eher ja Gehalt: eher höher Kreditablehnung in der Vergangenheit: eher niedriger Ersparnisse auf anderen Konten: eher höher Muster Grundmenge aller (Test-) Daten

26 Ein Data-Mining Trumpf: alle Muster zeigen verschiedene, differenzierte Ergebnisse Was Sie im Punkt Mustererkennung gelernt haben: DMF zerschneidet die Grund-Datei in verschiedene Muster/ Cluster Wir haben hier (s.o.) beispielhaft ein solches Muster (Nr.7) angeschaut Wenn Sie in die Details der anderen Muster schauen, werden Sie sehen, dass in den anderen Mustern jeweils eine andere Dichte / Verteilung der verschiedenen (Kreditwürdigkeits-) Klassen (A, B, C, no credit) vorliegt sich die Muster durch jeweils andere Merkmalskombinationen und/ oder andere Merkmalsausprägungen auszeichnen Übrigens: herkömmliche Statistik-Software ist zu obiger schneller, differenzierter und qualitativ hochwertiger Darstellung von verschiedenartigen Mustern in nur einem einzigen Rechengang nicht in der Lage Machen Sie die Probe und versuchen Sie es einfach selbst!

27 [3] Vorhersagen machen & gewinnbringende Aktionen einleiten

28 [3] Vorhersagen machen & gewinnbringende Aktionen einleiten Vorhersagen: Bewerten Sie z.b. einzelne Kunden noch vor der Gewährung eines Kredites Ableitung von beispielhaften Aktionen: Gewähren Sie A-Kunden bessere Konditionen und verhindern Sie somit, dass gute Kunden zu einem Konkurrenz-Institut abwandern Helfen Sie sich (als Bank) und Ihren C-Kunden zu vermeiden, dass Sie in eine (absehbare, da berechenbare) Situation erschwerter Kreditrückzahlung kommen und prüfen Sie wichtige Kriterien sehr genau Vermeiden Sie, dass Kunden einen Kredit erhalten, den Sie mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit nicht zurückbezahlen können und wenden Sie somit Schaden von sich und von diesen Kunden ab

29 Wichtige Hinweise Unsere Daten sind Test-Daten, keine realen Daten: Inhaltlich sind die Test-Daten an die Realität angelehnt, es handelt sich aber um keine realen Daten Real vorliegende Komplexitäten wurden herausgefiltert, um dem Anschauungs- und Lern-Zweck besser zu genügen Daten gehören in dieser Form keinem unserer Kunden: Rückschlüsse auf unsere (Referenz-) Kunden und deren Arbeitsweise können auf Basis dieser Test-Daten definitiv nicht gezogen werden Urheberrecht: Die Testdaten von Easy.Data.Mining dürfen weiterverwendet werden sofern die ersten Spalten mit dem Copyright-Hinweis in der Test-Datei verbleiben

30 Noch Fragen? Wir von Easy.Data.Mining helfen Ihnen sehr gerne! EasyDataMining GmbH Flandernstr Esslingen Deutschland Tel.: Internet:

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