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1 { Data Mining leicht gemacht - der innovative Ansatz für Data Mining von Microsoft im Überblick } Martin Vach Technologieberater Business Intelligence Microsoft Deutschland GmbH

2 Einleitung - Data Mining und prediktive Analyse Umfassendes und vollständiges Angebot SQL Server Data Mining-Plattform Data Mining-Add-Ins für Office 2007 Integriertes Data Mining Einbindung und Erweiterbarkeit der Data Mining-Plattform SQL Server 2008 Neuigkeiten im Bereich Data Mining Zusammenfassung

3 Data Mining und prediktive Analyse

4 Data Mining ist die halbautomatische Extraktion von Mustern, Änderungen, Assoziationen, Anomalien und anderen statistisch signifikanten Strukturen aus großen Datenmengen. Robert Grossman Basis sind Methoden und Verfahren aus der Statistik und der künstlichen Intelligenz (KI) Data Mining wird oft als ein Teilgebiet von Business Intelligence betrachtet Abfragen, Reporting, OLAP Was geschah? Manuell / Interaktiv / Reaktiv Historische Sicht Data Mining Warum und wie geschieht etwas? Automatisierte Verfahren Historie, Gegenwart & Zukunft

5 Automatisierte Datenanalyse Zusammenhänge erkennen (Explorativ) Muster finden Vorhersagen machen (Prediktiv) Analytische CRM: Kundenabwanderungs-Analysen (Churn-Analysis) Kunden-Scoring, Potentialanalysen, Erkennung hochwertiger Kunden Zielgruppen-Marketing: Kampagnen-Optimierung Cross-Selling: Web-Shop Personalisierung, Warenkorbanalyse Aufdeckung von Anomalien und Abweichungen (Schwachstellenanalyse): Entdeckung von Betrugsversuchen (Fraud Detection) Abweichung vom geplanten Verhalten: Prozess- und Produktionsfehler Vorhersage von Risiken ( Frühwarnsysteme ): Versicherungs-, Kredit- oder Gesundheitsrisiken

6 Alter Kundensegmentierung, z.b. für Zielgruppen-Marketing Einteilung der Daten in homogene Gruppen, wobei die Gruppen sich möglichst stark von einander unterscheiden Männlich Weiblich Sohn Tochter Eltern

7 Kaufverhalten vorhersagen Bestimmung der relevanten Einflussgrößen für eine vorherzusagende Größe (Bike Buyer Y/N)

8 Eigenständigkeit der Software Pro-Aktiv Data Mining Interaktiv OLAP Ad-Hoc Reporting Passiv Standard-Reporting Präsentation Exploration Erkenntnisse Nutzen und Einsicht

9 { Von OLAP zu Data Mining } Kundenverhalten analysieren und vorhersagen A) OLAP-Analyse B) Aufbau eines einfachen Vorhersage-Modells

10 Umfassendes und vollständiges Angebot SQL Server Data Mining-Plattform

11 Erfüllung aller relevanten Anforderungen High Availability Superior Performance and Scalability Robust Security Features Rapid Development Analysis Services Enhanced Manageability

12 BI Development Studio Intuitiver Data Mining Wizard Grafischer Data Mining Designer visuelle & statistische Validierung Klassifikations-Matrizen Lift-Charts Profit-Charts Kreuz-Validierung Effizienter Zugriff auf die Quelldaten Caching Filter Aliasing

13 { Vorhersagemodell Kaufverhalten, Teil 2} - Modell-Validierung - Vorhersage-Query

14 Innovative Algorithmen von Microsoft Research Standard- Algorithmen wie ARIMA Breites Spektrum von Möglichkeiten zur Erstellung optimaler Modelle Algorithmen zur Lösung typischer Geschäftsprobleme Daten - Exploration Warenkorbanalyse Abwanderungsanalyse Kundensegment Analysen Zeitreihenanlayse (Forecast) Unsupervised Learning Webseiten-Analyse Kampagnen-Analyse Daten-Qualitäts-Fragen Text-Analyse/Text Mining

15 Decision Trees Clustering Time Series Sequence Clustering Association Naive Bayes Neural Net Linear Regression Logistic Regression

16 Task Description Algorithms Market Basket Analysis Discover items sold together to create recommendations on-the-fly and Association to determine how product placement can directly contribute to your bottom line. Decision Trees Churn Analysis Anticipate customers who may be considering canceling their service and identify the benefits that will keep them from leaving. Decision Trees Linear Regression Logistic Regression Market Analysis Forecasting Data Exploration Unsupervised Learning Web Site Analysis Campaign Analysis Information Quality Text Analysis Define market segments by automatically grouping similar customers together. Use these segments to seek profitable customers. Predict sales and inventory amounts and learn how they are interrelated to foresee bottlenecks and improve performance. Analyze profitability across customers, or compare customers that prefer different brands of the same product to discover new opportunities. Identify previously unknown relationships between various elements of your business to inform your decisions. Understand how people use your Web site and group similar usage patterns to offer a better experience. Spend marketing funds more effectively by targeting the customers most likely to respond to a promotion. Identify and handle anomalies during data entry or data loading to improve the quality of information. Analyze feedback to find common themes and trends that concern your customers or employees, informing decisions with unstructured input. Clustering Sequence Clustering Decision Trees Time Series Neural Network Neural Network Sequence Clustering Decision Trees Naïve Bayes Clustering Linear Regression Logistic Regression Text Mining

17 Umfassendes und vollständiges Angebot Data Mining-Addins für Office 2007

18 Table Analysis Tools for Excel 2007 Data Mining Client for Excel 2007 Data Mining Template for Visio 2007 Kostenlose Add-Ins (Download) für Office Excel 2007, Office Visio 2007 Voraussetzung: Server mit SQL 2005 SP2 / SQL 2008 Neue Version für SQL Server 2008 verfügbar mit SQL 2008 RTM

19 Vorgehensmodell "CRISP-DM" Verstehen der fachlichen Fragestellung Verstehen der Datenbasis Data Aufbereitung der Daten Bereitstellung und Nutzung Modellierung Validierung

20 Tabellenanalyse-Tool (Table Analysis) für Excel 2007 Leicht verwendbare Assistenten für einfache Data Mining-Aufgaben Data Mining Client für Excel 2007 Vollständiger Entwicklungszyklus für alle Data Mining Schritte: Daten-Aufbereitung Modelle erstellen, auch mit Excel-Daten Testen und Validieren der Modelle Modelle untersuchen Modelle verwalten Vorhersagen machen, auch mit Excel-Daten Data Mining Vorlagen für Visio Darstellung von Data Mining Modellen als Visio-Objekte

21 { Data Mining mit Excel 2007 } Table Analysis Add-In - Key Influencer Data Mining Add-In - Vorhersagemodell

22 Architektur Excel 2007 Addins Modeling Query Excel Data SQL Server Analysis Services Mining Models Data Source SQL Server Datenbank (oder andere DBs) Data Client Server Server (optional)

23 Integriertes Data Mining

24 Erstellung von Berichten mit Vorhersagen mittels Data Mining-Abfragen als Datenquelle Query-Builder für DMX- Abfragen im Report Designer verfügbar Entwurf von Parametergetriebenen Berichten auf Basis von Vorhersage- Wahrscheinlichkeiten Z.B. Anzeige von Risiko- Kunden mit Abwanderungs- Wahrscheinlichkeit > 65%

25 Erweiterung der Möglichkeiten von SSIS Lösung von ETL-Aufgaben Markierung anormaler Daten Klassifizierung von Kunden oder Geschäftsobjekten Erkennung fehlender Werte Aufbereitung von unstrukturierten Daten mittels Text Mining ETL-Erweiterungen Scoring (z.b. von Kunden) mittels der DM-Query-Task Trainieren von DM-Modellen mittels der DM-Training- Destination

26 Nutzung von OLAP- Cubes als Quelle für Data Mining Einbinden von DM- Ergebnissen als OLAP- Dimension, z.b. Kundencluster Nutzung von Vorhersage-Funktionen in MDX-Berechnungen und für KPI s

27 Integration mit PerformancePoint Server Nutzung der Zeitreihen- Analyse als Analytical View in Dashboards Kombination von prediktiven und historischen KPI s für aussagekräftigere Dashboards Vorhersage der zukünftigen Ergebnisse im Vergleich zu den Zielen zur Erkennung möglicher Herausforderungen Analyse und Monitoring von Trends bei den Haupteinflussgrößen

28 Einbindung und Erweiterbarkeit der Data Mining- Plattform

29 Plug-in Algorithms Add custom data mining algorithms Visualizations Redistributable Viewer - embed standard visualizations in your application Plug-in Viewer APIs - embed custom visualizations in your application PMML Exchange models with other software vendors XMLA Industry standard metadata Data mining Extensions (DMX) ADOMD.NET and OLE DB SQL-like query language Access and query models from clients or stored procedures AMO Management interfaces

30 Predictive Programing Einbettung von Data Mining Integration einer Recommendation Engine Aktualisierung von Modellen auf Basis der aktuellsten Daten on the fly Ausreißer-Erkennung on the fly z.b. bei Datenerfassung Einbindung von Data Mining in Business- Anwendungen mittels komfortabler API s Muster- Erkennung Anzeige wesentlicher Indikatoren für Metriken Erkennung von Profilen für Abwanderungen oder hochwertige Kunden? Vorhersage Empfehlung relevanter Produkte Darstellung von Risiko- Kunden bzw. Abwanderungs- Wahrscheinlichkeit Optimierung von Promotions- Kampagnen für Kunden mit hohem Wert (life time value)

31 DMX Data Mining Extensions SQL ähnliche Sprache für Erstellung Abfrage von DM Modellen DM-Funktionen Predict(), PredictProbability, CaseLikelihood, etc User-defined functions, Parametrisierte Abfragen DMX Prediction Joins für Vorhersagen SELECT t.id, CPModel.Plan FROM CPModel PREDICTION JOIN OPENQUERY(, SELECT * FROM NewStudents ) AS t ON CPModel.Gender = t.gender AND CPModel.IQ = t.iq DM-CPModell Gender IQ Plan ID Gender IQ NewStudents

32 SQL Server 2008 Neuigkeiten im Bereich Data Mining

33 Neuigkeiten im Überblick Verbesserung der Engine und der Algorithmen Anforderungen vieler professioneller DM-Kunden Verbesserung im Bereich Mining-Strukturen BI Development Studio, Handhabung, Aufwand Data Mining AddIns für Office 2007 Durchgängige und komfortable Benutzerführung Warenkorbanalyse Prediction Calculator

34 Verbesserung im Bereich Zeitreihen SQL Server 2005 Basis ist der ARTXP Zeitreihen-Vorhersage-Algorithmus Entwickelt von MS Research Adressiert ein Kern-Problem: suche die bestmögliche Vorhersage für den nächsten Schritt in der Serie Weniger geeignet für Langzeit-Vorhersagen SQL Server 2008 ARTXP nach wie vor verfügbar Optimal für kurzfristige Vrohersagen Zusätzlich verfügbar: ARIMA Der bekannteste und verbreiteste Zeitreihen-Algorithmus Gute Kenntnisse bei praktisch allen Data Mining-Experten Aktzeptable Vorhersagen bei Projektion auf mehr als 10 Schritte

35 Verbesserungen im Bereich Mining Strukturen Aufteilung in Trainings- und Test-Partitionen Automatisch, manuell oder programmatisch Abfragen gegen Struktur-Cases und Struktur-Spalten Ermöglicht Drillthrough aus einem Cluster-Modell um zusätzliche Daten anzuzeigen, die nicht im Modell benutzt werden (z.b. eine Mail-Adresse) Filterung von Daten beim Aufbau von Modellen Beispiel: Erstelle getrennte Modelle für männliche und weibliche Kunden Erstellung nicht-kompatibler Modelle in derselben Struktur Modelle, die die kontinuierliche und die diskretisierte Version derselben Spalte nutzen, können dieselben Struktur nutzen Kreuz-Validierung (Cross-validation) Erleichtert Verstehen der Modell-Genauigkeit bzw. Modell-Güte Automatischer Test des Modell gegen mehrere Subsets von Trainingsdaten und Vergleich der Ergebnisse

36 { Weitere Data Mining Beispiele (if we have time ) } Table Analysis - Prediction Calculator Kreuz-Validierung

37 Zusammenfassung

38 .8 TB SS2005 DW for Ring-Tone Marketing Uses Relational, OLAP and Data Mining 5 TB DW, serving the 2nd largest global HMO with over 3000 OLAP users. Developed data mining solution to identify members who would most benefit from proactive intervention to prevent health deterioration. 3 TB end-to-end BI decision support system Oracle competitive win End-to end DW on SQL Server, including OLAP Extensive use of Data Mining Decision Trees 1.2 TB, 20 billion records Large Brazilian Grocery Chain.88 TB DW at main TV network in Italy Increased viewership by understanding trends.5 TB DW at US Cable company End to end BI, Analysis and Reporting

39 Data Mining mit Microsoft Einfacher Zugang Erhöhung der Reichweite Data Mining für jeden Knowledge Worker Jede Anwendung kann Data Mining nutzen durch ADOMD.NET - ohne komplexe API s Anwender und Entwickler nutzen gewohnte Umgebung Kosten und Nutzen Attraktives Lizenzmodell - kein Lizenzkosten-KO mehr Geringe Einstiegskosten - Schnelle Ergebnisse Kein Data Mining mehr im Elfenbeinturm Vollständig Integriert - Erweiterbar

40 Wir freuen uns auf Ihre Fragen: Technische Experten stehen Ihnen während der gesamten Veranstaltung in der Haupthalle zur Verfügung.

41 ACHTUNG: Februar CTP6 Version ist seit heute verfügbar

42

43 2007 Microsoft Corporation. All rights reserved. Microsoft, Windows, Windows Vista and other product names are or may be registered trademarks and/or trademarks in the U.S. and/or other countries. The information herein is for informational purposes only and represents the current view of Microsoft Corporation as of the date of this presentation. Because Microsoft must respond to changing market conditions, it should not be interpreted to be a commitment on the part of Microsoft, and Microsoft cannot guarantee the accuracy of any information provided after the date of this presentation. MICROSOFT MAKES NO WARRANTIES, EXPRESS, IMPLIED OR STATUTORY, AS TO THE INFORMATION IN THIS PRESENTATION.

44

45 Success needs Right problem Right criteria Right data Right results Right delivery

46 Right Problem Driven by data, or by business rules? Driven by what you know, or what you don t know? Traditional BI Exploration Drill down Trending Force constraints Apply rules & models Predictive Analysis Discovery Classification Prediction Discover outliers Find patterns & relationships

47 Cross-sell and up-sell Campaign management Customer acquisition Budget and forecasting Customer retention Right Problem

48 Right Problem Define scenarios by Data Mining tasks to be performed Classification Estimation Prediction Association Clustering Define tasks by techniques to be used The algorithms used to build models

49 Right Problem Scenario Cross-sell and Up-sell Association Tasks Campaign management Classification, Clustering Customer acquisition Budget and forecasting Customer retention Clustering Prediction Classification, Estimation

50 Right Problem Tasks Association Classification Clustering Estimation Prediction Techniques Association rules, Decision trees Decision Trees, Neural Net, Naïve Bayes Clustering Logistic, Linear Regression Time Series

51 Right Criteria How will you measure success? Technical: Lift and accuracy Business: ROI and KPIs Set good criteria Relevant and actionable Strategic vs. operational relevance Realistic and achievable

52 Right Data Data exploration and preparation Don t forget GI-GO Is your data Complete, accurate, timely, typical? Get to know Integration Services Merge and transform source data Filter and sample

53 Right Data Clean Remove duplicates and missing values Remove out-of-range data Clarify True, False and NULL boolean fields Remove synonyms UnitPrice * Qty = TotalPrice Calculate derived values Simplify Bucket or Group continuous or many-valued columns Age, Profession

54 Right Results Technical Evaluation Use lift charts & classification matrices Compare training and test sets Business Evaluation Test results against business metrics Review regularly Don t take trust for granted

55 Right Delivery Aim for a seamless experience Enhance existing information Repurpose existing skills Win your users

56 Sales and operations Not software specialists Can be overwhelmed by detail or ambiguity Information workers Explorers, mostly live in Microsoft Office Excel BI Analysts Love their BI tools of choice Executives Dashboards, Scorecards Also overwhelmed by detail or ambiguity Right Delivery

57 2007 Microsoft Corporation. All rights reserved. Microsoft, Windows, Windows Vista and other product names are or may be registered trademarks and/or trademarks in the U.S. and/or other countries. The information herein is for informational purposes only and represents the current view of Microsoft Corporation as of the date of this presentation. Because Microsoft must respond to changing market conditions, it should not be interpreted to be a commitment on the part of Microsoft, and Microsoft cannot guarantee the accuracy of any information provided after the date of this presentation. MICROSOFT MAKES NO WARRANTIES, EXPRESS, IMPLIED OR STATUTORY, AS TO THE INFORMATION IN THIS PRESENTATION.

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