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6 Folien von Jens Dittrich The case for small data management

7 Big Data Einführung Till Hänisch DHBW Heidenheim, 2015

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9 Definition: Data Science is statistics on a mac Data Scientist is a Data Analyst who lives in California "A data scientist is someone who is better at statistics than any software engineer and better at software engineering than any statistician. "Big data is high volume, high velocity, and/or high variety information assets that require new forms of processing to enable enhanced decision making, insight discovery and process optimization. (Gartner 2001)

10 Definition:

11 Def. nach Jens Dittrich

12 Def. nach Hänisch Big Data ist der Übergang - von qualitativen zu quantitativen Methoden - von data base zu data science - von Deduktion zu Induktion - von Kausalität zu Korrelation - vom (abstrahierten) Modell zur Realität - von Stichproben zu N=alle bei der Bildung von Hypothesen Hypothese: Die durch Nachdenken findbaren Hypothesen sind bereits gefunden, weitere werden durch (statistische) Analyse der vollständigen Daten erschlossen

13 Beispiel: Page Rank [http://de.wikipedia.org/wiki/datei:pagerank-beispiel.png] We assume page A has pages T1...Tn which point to it (i.e., are citations). The parameter d is a damping factor which can be set between 0 and 1. We usually set d to There are more details about d in the next section. Also C(A) is defined as the number of links going out of page A. The PageRank of a page A is given as follows: PR(A) = (1-d) + d (PR(T1)/C(T1) PR(Tn)/C(Tn)) Note that the PageRanks form a probability distribution over web pages, so the sum of all web pages' PageRanks will be one.

14 Beispiel: Collaborative Filtering Problem: dynamischer Content soll personalisiert werden, aber wie? Regelbasiert: Benutzer wird durch explizites Abfragen von Präferenzen einer Gruppe zugeordnet (Beruf, Alter, Interessen,...). Nachteil: starre Regeln, Angaben sind subjektiv, können veralten content based filtering: Zu bekannten werden möglichst ähnliche Inhalte gesucht collaborative filtering: Inhalte werden durch andere Benutzer (explizit oder implizit) bewertet, zur Auswahl werden möglichst ähnliche Benutzer gesucht (z.b. amazon)

15 Collaborative Filtering Resnick et al, 1994:"Collaborative Filters help people make choices based on the opinions of other people." Analogie: Wenn ich eine neue CD kaufen will, frage ich jemanden mit ähnlichem Musikgeschmack nach seiner Meinung. Basu et al, 1998: collecting ratings of artefacts from many individuals and applying nearest neighbour techniques to make recommendations to a user concerning new artefacts Woher kommen die ratings? explizit (Befragung) implizit (gekaufte Artikel) Problem: Zunächst gibt es noch keine Meinungen/Ratings (poor initial performance)

16 Ähnlichkeit Um z.b. Vorschläge für Produkte machen zu können, muß derjenige Kunde gefunden werden, der dem aktuellen am ähnlichsten ist. Die von diesem gut bewerteten Produkte werden (hoffentlich) auch für den aktuellen von Interesse sein. Ähnliche Techniken (und Probleme) wie bei Text-Retrieval (Vektorraummodelle). Die abgegebenen Ratings werden als Vektoren aufgefaßt. Zwei Nutzer X und Y haben ratings X i und Y i abgegeben. Einfachste Möglichkeit: (euklid scher) Abstand der Endpunkte. Je kleiner d, desto ähnlicher die Nutzer d = SQRT(Σ(X i -Y i ) 2 ) Alternativ: Richtung cos(φ)=x Y/( X Y ) Andere Möglichkeit: Korrelation (Pearson) r=1 pos. Korrelation, -1 --> entgegengesetzt, 0 --> keine Korrelation r = Σ(X i - ist der Mittelwert der

17 Beispiel: Kinofilme Bewertung von Kinofilmen. Die Kunden bewerten die einzelnen Filme auf einer Skala von 0 bis 10. Ulla will wissen, ob sie sich Matrix ansehen soll. Wir suchen also denjenigen Kunden, der Ulla am ähnlichsten ist (und Matrix bereits gesehen und bewertet hat). In der Tabelle ist der euklidsche Abstand (d) und die Pearson Korrelation (r) angegeben. Moulin Rouge Titanic Terminator Matrix d(ulla) r(ulla) Max ,4-0,8 Hans ,7-0,17 Gabi ,4 0,999 Susi ,8 0,92 Ulla 5 6 3? d(ulla, Max) = (5-4) 2 +(6-3) 2 +(3-6) 2 =19 r(ulla,max) = (4-5,25)*(5-4,67) + (3-5,25)*(6-4,67) + (6-5,25)*(3-4,67)/ ((4-5,25) 2 +(3-4,67) 2 +(6-5,25) 2 )*((5-4,67) 2 +(6-5,25) 2 +(3-4,67) 2 ) = -0,8 Ergebnis: Gabi ist bei beiden Methoden der ähnlichste Kandidat, Susi wird über den Abstand nicht gefunden (gibt extremere Wertungen ab, deshalb Berücksichtigung des Bewertungsverhaltens nötig. Der Mittelwert ist natürlich nur die primitivste Methode)

18 Beispiel: Bücher Recommendation System analog Amazon, Daten: Titel Kunde Darstellung der ausleihenden Kunden je Buch als Vektoren. Ranking haben wir keins, wir verwenden den Wert 1, falls ein Buch gekauft wurde, 0 wenn nicht. Ähnlichkeit zwischen zwei Titeln als Winkel zwischen den Vektoren: d=t 1 T 2 /( T 1 T 2 ) Titel Titel Titel Ähnlichkeit (T 1,T 2 ) 1/( 3 2) (T 1,T 3 ) 0 (T 1,T 4 ) 1/( 3 2) (T 2,T 3 ) 0 (T 2,T 4 ) 0 Titel Kauft jemand ein Buch, etwa Titel 1, werden alle Titel gesucht, die eine Ähnlichkeit größer 0 zu Titel 1 haben, hier Titel 2 und 4.. Je größer der Wert, desto häufiger wurden beide Titel gekauft, desto größer ist also die Wahrscheinlichkeit, dass der Kunde den Titel auch haben will. (T 3,T 4 ) 0

19 Daten Hier (zum testen) nur Daten eines Monats (wenige Daten, ca Ausleihen), real längere Auswertung --> Problem: Anfang

20 Ergebnis: Mal besser Von: "Aktienindizes in Deutschland" Nach: 1.0 "Aktienindizes als Basisinstrumente für das passive Portfolio-Management" 1.0 "Der Einfluß von Kapitalerhöhungen auf den Marktwert deutscher Aktiengesellschaften" 1.0 "Deutsche Börsengeschichte" 1.0 "Die neue Supermacht Börse" 1.0 "Theory and applications of economic indices" "Finanzierung" "English on business" "Technik des betrieblichen Rechnungswesens" "Übungsaufgaben zur Experimentalphysik" "Lehrbuch Psychiatrie" "UML konzentriert" "Praxisleitfaden Allgemeinmedizin" "Grundlagen der allgemeinen Pathologie"

21 mal schlechter Von: "2. Inhaltstoffe und Isolierungen / von Egon Stahl ; Werner Schild X, 461 S. : Ill. u. graph. Darst." Nach: 1.0 "1. Morphologie und Anatomie / von Fritz Deutschmann XII, 429 S. : graph. Darst." 1.0 "The pharmacology of chinese herbs" "Pharmakognosie" "1. Zweite verb.aufl.(1975). 215 S.m.32 Abb., 90 Beisp.u.141 Aufgaben." "Microwave engineering" Deshalb: In realen System Kombination mit Segmentierung, innerhalb der Segmente dann collaborative filtering Genauere Informationen siehe etwa: Linden et al, Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering, IEEE Internet Computing January/February 2003 online

22 Ähnliche Kunden (Big Data!) Bisher: Korrelation zwischen Produkten (Büchern). Geht auch nicht anders, wenn der Kunde unbekannt ist (oder neu). Wenn Präferenzen des Kunden bekannt (z.b. durch frühere Käufe), ist Korrelation zwischen Kunden oft sinnvoller (entweder Segmentierung, Zuordnung zu peer groups, oder Korrelation zwischen einzelnen Kunden). NB: Warum macht amazon das nicht? Performance: Hier muss bei jeder Anfrage die Korrelation mit allen (!) anderen Kunden berechnet werden. Korrelation über Bücher kann vorausberechnet werden. Beispiel (ziemlich primitiv, 2 Schritte): Verfahren ähnlich vorher, jetzt hat jedoch jeder Kunde einen Vektor von gekauften (geliehenen) Büchern. Berechnung der Winkel liefert ähnliche Kunden. Annahme: Bücher, die von mehreren der ähnlichen Kunden ausgeliehen wurden, sprechen für ein gemeinsames Interesse --> höhere Wertung als solche, die von wenigen ausgeliehen wurden

23 Customer Nr: 187 "Neurowissenschaft" "Physiologie der Insekten" "The Insects" "Neurobiologie" "Physiologie des Menschen" "Tierphysiologie" "Neurowissenschaften" "Physik-Vorkurs" "Immunerkennung" "Organische Chemie" "Taschenatlas der Physiologie" "WLAN-Karte Projekt Welcome" "Denken ohne Sprache?" "Explizites versus implizites Wissen und Lernen" "Integrierte Optoelektronik" "Logik des Lernens" "Medizinische Psychologie und medizinische Soziologie" "Sozialmedizin" "Sprache und Geist" "Sprache und Weltbezug" "Sprache, Denken, Wirklichkeit"...

24 Reality check

25 Predictive Analytics Vorhersagen Beispiel: Wird ein Kunde einen Kredit zurückzahlen? > Scoring, Klassifikation Erkennen von Mustern in Daten, auf deren Basis extrapoliert wird. Vorhersagen sind schwierig, insbesondere wenn sie die Zukunft betreffen

26 Beispiel: google flu trends [http://www.google.org/flutrends/de/#de] [https://influenza.rki.de/wochenberichte/2014_2015/ pdf]

27 Beispiel: google flu trends While the Googlers guessed that the searches might be aimed at getting flu information - typing phrases like medicine for cough and fever - that wasn t the point: they didn t know, and they designed a system that didn t care. All their system did was look for correlations between the frequency of certain search queries and the spread of the flu over time and space. [ ] Most strikingly, society will need to shed some of its obsession for causality in exchange for simple correlations: not knowing why but only what. This overturns centuries of established practices and challenges our most basic understanding of how to make decisions and comprehend reality [Mayer-Schönberger, Big Data]

28 Reality check

29 Kausalität

30 Visualisierung vs. Zahlen

31 Beispiel: Personaldaten

32 Repurposing data Daten für einen anderen Zweck verwenden, als geplant Wie plant man dann? Datenmodelle? Was wirft man weg? > Nix wegwerfen, alles speichern, man könnt s ja mal brauchen präziser: Eine Stichprobe (ein Teil der Daten) kann nur zweckgebunden ausgewertet werden, hat man alle Daten kann man später andere Fragen stellen als geplant!

33 Beispiel: Kriminalität [http://rpubs.com/pracademic/63040]

34 Reality Check [http://www.heise.de/newsticker/meldung/minority-report-auf-bayrisch-musterbasierte-verbrecherjagd-mitprecobs-angeblich-erfolgreich html]

35 Beispiel: Nest 2014 für > 3 Milliarden US$ von google aufgekauft

36 Temperaturdaten sind vielsagend

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