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

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1 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 Mining Künstliche Neuronale Netze Entscheidungsbaumverfahren Clusterverfahren 4. Zusammenfassung und Ausblick Folie 28

2 Begriffsbestimmung Prozessorientiertes Verständnis von Data Mining (entspricht Knowledge Discovery in Databases): Data Mining als Prozess,... der aus einer Datenmenge implizit vorhandene, aber bisher unentdeckte, nützliche Informationen extrahiert. Mertens, Bissantz, Hagedorn: Datenmustererkennung in der Ergebnisrechnung mit Hilfe der Clusteranalyse, in: Die Betriebswirtschaft (DBW), 54. Jg., Heft 6, 1994, S Methodenorientiertes Verständnis von Data Mining (entspricht einer Phase im KDD-Prozess): Data Mining umfasst alle Aktivitäten,»that find a logical or mathematical description, eventually of a complex nature, of patterns and regularities in a set of data.«bankhofer: Data Mining und seine betriebswirtschaftliche Relevanz, in: Betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis (BFuP), 56. Jg., Heft 4, 2004, S Folie 29

3 Cross Industry Standard Process for Data Mining-Modell (CRISP-DM-Modell) Prozessmodell (Industriestandard) für die Durchführung von Data Mining- Projekten mit sechs Phasen Chapman et al.: CRISP-DM 1.0, Step-by-step data mining guide, aufgerufen im Internet unter: S. 13 Folie 30

4 CRISP-DM Business Understanding Formulierung einer genauen Problembeschreibung einschließlich einer darauf folgenden Aufgabendefinition Abstimmung mit vorhandenen organisatorischen Strukturen und Abläufen einer Unternehmung Teilschritte: Situationsanalyse und Aufgabendefinition Formulierung der Data-Mining-Ziele Erstellung des Projektplans Folie 31

5 CRISP-DM Data Understanding Identifizierung benötigter Daten in internen und externen Quellen Auswahl relevanter Daten Erste Analysen des Datenbestandes durch Nutzung von Visualisierungstechniken sowie Methoden der deskriptiven Statistik Abschätzung der Datenqualität Folie 32

6 Extraktion relevanter Daten Sind die nötigen Daten verfügbar? Evtl. Datenerhebung (Testmailing), Datenanreicherung Berücksichtigung aller internen Datenquellen Informationen aus den Fachabteilungen Informationen aus der DV DM-Daten Verstehen der Daten! Daten in Vorsystemen Extraktion Folie 33

7 Externe (demografische) Daten Firmeninterne Informationen zu einem Kunden zumeist Kundenstammdaten und Vertragsdaten Zusätzliche demografische Informationen zu diesen Kunden Bevölkerungskennzahlen, Arbeitsloseninformationen, private Kaufkraft, finanzielle Situation, Status, bevorzugte Automarken, Bildungslevel, Art des Wohngebietes,... detaillierteres Bild des Kunden - Erhöhung der Analysequalität Folie 34

8 Externe Daten Lifestyledaten aus Haushaltsbefragungen (Konsumprofile, Konsuminteressen) Wohngebäudedatenbanken (Wohnverhältnisse) Inkassodaten (Bonität) Marktforschungsdaten Folie 35

9 Externe (demografische) Daten Prinzip demografischer Daten: In einem Wohngebiet leben meist Personen mit ähnlichem gesellschaftlichen Status, Lebensstil und finanziellen Möglichkeiten. Verschiedenste Anbieter externer Daten (demografisch, Finanzkennzahlen): Schufa, AZ Direct, Axciom, Schober, Informa,... Folie 36

10 Demografische Daten auf Kundengruppenebene 1. Die Datenanbieter erheben auf kleinen Wohneinheiten (Kreisgemeindeschlüssel) Informationen über die Bewohner. 2. Ein Kunde wird an Hand eines Adressabgleichs einer Einheit zugeordnet. 3. Die durchschnittliche Information auf dieser Einheit wird als geschätzter Wert für den Kunden verwendet. Folie 37

11 Beispiel Acxiom 2 Mio Haushalte werden regelmäßig befragt Fragen zu Themen wie: Auto, Beruf, Hobbys, Geld&Versicherung, Spendenbereitschaft etc. Fragen zu zukünftigen Kaufabsichten Folie 38

12 Folie 39 Beispiel AZ Direct Person Haushalt Haus Mikrogeographische Datenbank (Ø 70 Haushalte pro Straßenabschnitt) Wahlbezirk Gemeinde/Postleitahlgebiet Anrede Akademischer Titel Berufscode Vorname, Name Telefon-Nr. Alterskategorie Geburtsdatum Sperrkennzeichen Konsum-Schwerpunkte Familie Textilien Zeitschriften Hobby Körperpflege, Gesundheit Heim, Haus, Garten Neuheiten Nahrungs-/Genussmittel Horoskope, Esoterik Ökologie, Natur, Bio Finanzdienstleistungen Fernsehen Manager, Führungskräfte, Entscheider Postkaufaffinität... Haushaltsvorstand Haushaltsart Anzahl der Haushaltsmitglieder PLZ Ortsname Straße Anzahl Familien pro Haus Wohngebietstyp Kaufkraft Mail-order-Neigung Altersstruktur Bebauungsstruktur Business-Struktur... KFZ-Informationen Koordinaten... Gemeindegrößenklasse offizielle Statistiken Koordinaten...

13 CRISP-DM Data Preparation (Preprocessing) Zielgerichtete Aufbereitung der Daten für die nachfolgenden Analysen Bis zu 80% der zeitlichen, technischen und personellen Ressourcen Teilschritte: Datenbereinigung (Data Cleansing) Datentransformation (Data Transformation) Folie 40

14 Data Preparation (Datenaufbereitung) Gründe: Datenqualität Methodische Anforderungen Data Mining Problemstellung Verbesserung der Analyseergebnisse Reduzierung des Zeitaufwandes Folie 41

15 CRISP-DM Data Cleansing Maßnahmen zur Erhöhung der Qualität des Datenbestandes und damit der Datenanwendbarkeit Korrektur fehlerhafter Daten Ergänzung fehlender Daten Eliminierung von Redundanzen Kriterien zur Beurteilung der Datenqualität Vollständigkeit Konsistenz Genauigkeit Korrektheit Aktualität Folie 42

16 Data Cleansing Name Age Region City Children Meier 56 NRW Duisburg 3 Schulz 32 NRW Duisburg Yes Muster NRW Essen 2 Müller 18 NRW Diusburg 4 fehlende Werte fehlerhafte Werte Redundanz Folie 43

17 Data Cleansing -Behandlung fehlender Werte Daten aus operativen Prozessen oft lückenhaft Je nach Methode sind vollständige Datensätze Voraussetzung Möglichkeiten: Ausschluss unvollständiger Datensätze Ausschluss lückenhafter Merkmale Ersetzen fehlender Werte Kodierung fehlender Werte als zusätzliche Ausprägung Folie 44

18 Data Cleansing -Ersetzen fehlender Werte Einsetzen eines plausiblen Wertes Einfachste Vorgehensweise: Arithmetisches Mittel Modalwert Anspruchsvolleres Vorgehen: Anwendung statistischer Verfahren Korrelationsbeziehungen zwischen Merkmalen Individuelle Schätzwerte Folie 45

19 Data Cleansing - Beispiel Vorname Produkt Werbeweg Alter Jennifer CD Backstreet Boys Internet Gertrude CD Lustige Musikanten Couponanzeige im Goldenen Blatt Fehlende Werte Folie 46

20 Data Cleansing - Beispiel Vorname Produkt Werbeweg Alter Jennifer CD Tokio Hotel Internet 17 Gertrude CD Lustige Musikanten Couponanzeige im Goldenen Blatt 68 Zu Vorname, Produkt und Werbeweg passendes Durchschnittsalter Folie 47

21 CRISP-DM Data Transformation Maßnahmen Formatumwandlungen Datenstrukturen Datenanreicherung Datenreduktion Alphanumerische und numerische Datentypen Anpassung von Skalenniveaus Normierung Abgeleitete Merkmale Folie 48

22 Grundlegende Bezeichnungen Datenbestand / Database / Datenbasis Zur Verfügung stehendes Datenmaterial Unterscheidung zwischen Training, Test, Validierung Bei Modellbildung: Historische Daten Beobachtung Zeile, Tupel einer Tabelle Daten zu einer Einheit / einem Vorgang / einem Individuum / einem Vertrag... Folie 49

23 Grundlegende Bezeichnungen Attribut / Feld / Variable Spalten in einer Tabelle Merkmal oder Eigenschaft Wert / Ausprägung Realisierung eines Feldes für eine bestimmte Beobachtung Folie 50

24 Variablenarten (Analysesicht) Zielvariable Abhängige Variable Zu erklärende Variable Für neue Beobachtungen unbekannt Einflussvariable Erklärungspotential Immer bekannt ID-Variable Indikator für Transaktionsgruppe Folie 51

25 Beispiel Variablenarten Name PLZ Geschlecht Familienstand Alter Anz_Konten Beruf Storno Meier G Müller m Schulze m Berger w Jansen 6656 w Müller m Becker 6718 m Knorr m Einflussvariablen Zielvariable Folie 52

26 Data Transformation - Datenformat DTZeit KZeit Monat Jahr FTMain DTModell KModell Modell KModellgruppe Modellgruppe KMotor Motor Relationales Datenmodell (DWH) DTVerkäufer KVerkäufer Name KNiederlassung Niederlassung KLand Land KZeit KVerkäufer KModell KModellvariante KModellfarbe KKundentyp KVertragstyp DTModellvaria nte KModellvariante Modellvariante DTKundentyp KKundentyp Kundentyp Ist-Umsatz Ist-Absatzmenge DTVertragstyp KVertragstyp Vertragstyp DTModellfarbe KModellfarbe Modellfarbe Flache Tabelle (DM) Quelle: Hahne, a.a.o. Transformation Zielvariable Attribut1 Attribut2... Z1 Ausprägung11 Ausprägung12 Z2 Ausprägung21 Ausprägung22 Z3 Ausprägung31... Folie 53

27 Data Transformation - Datenanreicherung Externe Daten auf höherer Aggregationsebene Marktforschung Kundendaten Artikelumsatz pro Alter Jahr m Geschlecht w Name Alter Geschlecht Geo-Typ... Online-Käufe pro Jahr Geo-Typ Villen- Stadt Vorort Dorf m Geschlecht w Artikelumsatz Online- Käufe Meier 35 m Villen-Vorort Müller 48 w Stadt 20 3 Schulze 53 w Dorf Folie 54

28 Data Transformation - Datenreduktion Zeilen: Stichprobe Aggregation Aggregation auf Transaktionsebene, Kundenebene, Marktsegmentebene,... Vergröberung des Zeitrasters bei Längsschnittstudien Spalten: Dimensionsreduktion Folie 55

29 Data Transformation - Stichproben Zufallsstichprobe Repräsentativität Gesamtzahl der Datensätze Besetzungsdichte der wichtigen Merkmale Geschichtete Stichprobe (z. B Schlechtzahler und 5000 Gutzahler) Sensibilität des Data Mining Verfahrens Trainingsstichprobe, Validierungsstichprobe Folie 56

30 Data Transformation - Aggregation Zusammenfassung mehrerer Datensätze niedriger Aggregationsebenen zu einem Datensatz auf höherer Aggregationsebene Z.B. Zusammenfassung verschiedener Käufe auf Kundenebene oder verschiedener Transaktionen auf Kontoebene Aggregationsfunktionen Summierung (Umsatzsumme, Kaufanzahl) Mittelwertbildung (mittlerer Umsatz pro Monat) Folie 57

31 Data Transformation - Informationsverlust Informationsverlust Informationsdichte ID Name Produkt Umsatz 1 Müller Hemd 60 2 Müller Hose 80 3 Müller Hemd 70 Name Käufe Hemden Hosen Umsatzsumme Standardabweichung Müller Folie 58

32 Data Transformation - Dimensionsreduktion Hoch korrelierte Merkmale redundante Information Reduzierung der Merkmalsanzahl Merkmalsteilmenge mit gleicher Beschreibungs-, Erklärungs- und Prognosefähigkeit Ausschluss offensichtlich überflüssiger Merkmale Folie 59

33 Data Transformation - Skalentransformation Überführung auf ein niedrigeres Skalenniveau Informationsverlust Klassenbildung (Cluster) Erfüllung von Modellvoraussetzungen Verringerung der Modellkomplexität Folie 60

34 Data Transformation - Skalentransformation 1. Nominalskala Niedrigstes Skalenniveau Keine Rangfolge Keine Vergleichbarkeit Bsp.: Farbe, Beruf 2. Ordinalskala Werte unterscheiden sich in Intensität Werte lassen sich ordnen Rangfolge Keine Interpretation der Abstände zwischen Merkmalsausprägungen möglich Bsp.: gut mittel schlecht, Zensuren Folie 61

35 Data Transformation - Skalentransformation 3. Metrische Skala Höchstes Skalenniveau Reihenfolge der Ausprägungen Interpretierbarkeit der Abstände Bsp.: Gewicht, Größe, Lebensdauer Folie 62

36 Data Transformation - Normierung Abbildung durch mathematische Funktion Logarithmus, Exponentialfunktion, Wurzel Merkmal mit bestimmten Lage- und Streuungsmaßen Standardnormalverteilung Wertebereich [0,1] Komplexitätsreduktion Erfüllung von Modellvoraussetzungen Folie 63

37 Data Transformation -Abgeleitete Merkmale Abbildung bestehender Merkmale auf ein neues Merkmal Beispiele: Marktanteil = Absatz / Marktvolumen Pro-Kopf-Umsatz = Umsatz / Kundenzahl Share of Voice = Werbeausgaben / Wettbewerbswerbeausgaben Expertenwissen, Abbildung nichttrivialer Wirkungsrelationen Folie 64

38 CRISP-DM Data Modeling Anwendung der Data Mining-Verfahren Anwendung verschiedener Data Mining-Verfahren auf Grundlage einer abgestimmten Modellbildung Anwendungsbereiche: Kategorisierung bzw. Segmentierung Klassifikation Assoziation (Prognose) Folie 65

39 CRISP-DM Evaluation Bewertung und Interpretation Bewertung der Data Mining-Ergebnisse Interessantheit Gültigkeit Neuartigkeit Nützlichkeit Verständlichkeit Interpretation hinsichtlich der Aufgabenstellung bzw. des Projektziels Bewertung des gesamten Data Mining-Prozesses Aufdeckung von Schwachstellen Folie 66 Erarbeitung von Verbesserungsmöglichkeiten

40 CRISP-DM Deployment Anwendung der Ergebnisse Bestimmung der Art und Weise zur Nutzung der erzielten Ergebnisse in der Unternehmung Einmalige oder dauerhafte Verwendung der Ergebnisse Entscheidung für konkrete Maßnahmen Folie 67

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