Time Series Data Mining
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- Ida Baumann
- vor 9 Jahren
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1 Time Series Data Mining Mihai Paunescu Cpyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
2 Was ist Data Mining? Verhalten = f(merkmale) Cpyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
3 Statische und dynamische Merkmale Statische Merkmale: Geschlecht, Adresse, Branche, Rechtsfrm,... Dynamische Merkmale Umsatz, Knsum, Kntakte, Lagerbestand, Transaktinen, Klicks KundenID Geschlecht Adresse Umsatz 2010/02 Umsatz 2010/01 Umsatz 2009/12 Umsatz 2 1 M W KundenID Geschlecht Adresse Umsatz Durchschnitt Umsatz Wachstum Umsatz Vlatilität 1 M W Cpyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
4 Aggregatin vn Zeitreiheninfrmatinen mit Time Series Data Mining ndes im EM 6.1 TS Viewer Prvides users user s specific time series plts TS Data Preparatin Prvides a tl f aggregatin, differencing, summarizatin, etc. TS Merge Merges a clustering utput with the segment variable int the riginal frmat f input data TS Seasnal Decmpsitin Prvides users user ss specific time series plts TS Dimensin Rd Reductin Perfrm time series dimensin reductin using SVD, Wavelet, and Furier transfrmatin etc. TS Hierarchical Clustering Prvides time series hierarchical clustering TS Crss Crrelatin Cmpute lagged crss crrelatin amng time series TS Expnential Smthing Fits ESM t interval variables TS Similarity Cmputes several similarity measures amng time series Cpyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
5 Vrgehen bei Time Series Data Mining KundenID Geschlecht Adresse Umsatz Segment 1 M 1030 Cluster1 3 W 1070 Cluster5 Cpyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
6 Time Series Decmpsitin Trend-Cycle- Seasnal Seasnal Trend Oi Originali Trend-Cycle Cycle Irregular Seasnal Adjusted Cpyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
7 Dimensinsreduktin Methden vn Dimensin reductin 1. Discrete Furier Transfrmatin (DFT) 2. Discrete Wavelet Transfrmatin (DWT) 3. Singular Value Decmpsitin (SVD) 4. Line Segment Methds (with Mean LSM, r Sum LSS) implentiert in TS Dimensin Reductin Cpyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
8 Beispiel für die Methden Dimensinsreduktin Zeitreihe n = C C Cpyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved Furier Keffizienten Furier Keffizienten N = 8
9 DiscreteWavelet Transfrm DWT X X' Singular Value Piecewise i Linear Decmpsitin Apprximatin I SVD X X X' X' Haar 0 eigenwave Haar 1 Haar 2 eigenwave 1 Haar 3 eigenwave 2 Haar 4 eigenwave 3 Haar 5 eigenwave 4 Haar 6 eigenwave 5 Haar 7 eigenwave 6 eigenwave 7 Cpyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
10 Dem für Seasnal Decmpsitin Cpyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
11 Cpyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
12 Seasnal Cmpnent Cpyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
13 Cpyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. Entscheidungsbaum auf den Cluster für Saisn Kmpnente
14 Plt der Mittelwerte für Cluster der Saisn Kmpnente Cpyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
15 Fazit Transaktinsdaten in Frm vn Zeitreihen liefern wertvlle Infrmatinen für Vrhersagemdelle Time Series Data Mining aggregiert Zeitreihen mit minimalen Infrmatinsverlust zu neuen Inputvariablen Vrbereitung vn Transaktinsdaten t für Zeitreihenanalyse ih Visualisierung der Zeitreihendaten für Analyse Aggregatin vn Infrmatinen auf der Grundlage vn: Zeitreihenzerlegung Dimensinsreduktin Ähnlichkeitsmaße Zusammenfassung durch Clusteranalyse Cpyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
16 Cpyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
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2000000885 2 2 4 5 6 5 4 4 2000003796 3 3 2 4 4 2 2 3 2000008262 2 2 2 6 5 5 3 2 2000010756 3 3 2 5 5 4 5 3 2000030386 2 3 1 5 5 3 4 4 2000040144 4 4 4 4 6 4 4 3 2000047293 1 4 3 2 6 5 5 4 2000062196 1
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R a i n e r N i e u w e n h u i z e n K a p e l l e n s t r G r e v e n T e l / F a x / e
R a i n e r N i e u w e n h u i z e n K a p e l l e n s t r. 5 4 8 6 2 8 G r e v e n T e l. 0 2 5 7 1 / 9 5 2 6 1 0 F a x. 0 2 5 7 1 / 9 5 2 6 1 2 e - m a i l r a i n e r. n i e u w e n h u i z e n @ c
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L 3. L a 3. P a. L a m 3. P a l. L a m a 3. P a l m. P a l m e. P o 4. P o p 4. L a. P o p o 4. L a m. Agnes Klawatsch
1 L 3 P 1 L a 3 P a 1 L a m 3 P a l 1 L a m a 3 P a l m 2 P 3 P a l m e 2 P o 4 L 2 P o p 4 L a 2 P o p o 4 L a m 4 L a m p 6 N a 4 L a m p e 6 N a m 5 5 A A m 6 6 N a m e N a m e n 5 A m p 7 M 5 A m p
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