Was ist Data Mining... in der Fundraising Praxis?

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1 Was ist Data Mining in der Fundraising Praxis? Erkennen von unbekannten Mustern in sehr grossen Datenbanken (> 1000 GB) wenige und leistungsfähige Verfahren Automatisierung Erkennen von unbekannten und überprüfen vermuteter Zusammenhänge Unterstützung des Bauchgefühls Ab Adressen sinnvoll, ab grosser Nutzen grosse Auswahl an Verfahren (Werkzeugkasten) Automatisierung nach Bedarf

2 Data Mining Verfahren und Werkzeugkoffer Multidimensionale Analyse (OLAP) Grafik (Histogramm, Box- und Scatter-Plot) Kreuztabellen-Analyse Entscheidungsbaum (CHAID) Regression (lineare, logistische) Überlebensanalyse Clusteranalyse Neuronales Netzwerk Geografische Analyse (GIS) weitere... OLAP CHAID GIS OnLine Analytical Processing Chiquadrat Automatic Interaction Detection Geografisches InformationsSystem

3 CRISP-DM Data Mining Vorgehensmodell (CRoss-Industry Process for Data Mining) Business Understanding Situationsanalyse, Zielsetzungen, Projektplan Data Understanding Daten beschaffen, beschreiben, untersuchen (Verteilungen, Qualität) Data Preparation Daten selektieren, korrigieren, transformieren, zusammenfassen Modeling verschiedene Methoden vorsehen, Testdaten beiseite legen, Modelle erstellen und mit Testdaten überprüfen Evaluation Zielsetzungen erreicht? Deployment Resultate, Erkenntnisse umsetzen 80% des Aufwands

4 Erstellen Analysetabelle 80% des Aufwands Operationelle Daten Aktions- Merkmale Spenden- Merkmale Spender- Merkmale Erstellen Analysetabelle: Zusammenfassen Datenquellen Korrekturen von Merkmalen und Werten Transformation von Merkmalen Berechnung neuer Merkmale Analysetabelle (1 Zeile pro Spende)

5 Multidimensionale Analyse (OLAP) mit Excel 80% der Erkenntnisse Flexible multidimensionale Analysen: Gleiche Datenbasis (Pivot-Tabelle) Verschiedene Analysefunktionen Eine Pivot-Tabelle = Hunderte von Berichten SEITEN SPALTEN Beispiel 1: Filtern: GJahr = 2002 Zerlegen und Präsentieren: PLZ1 ZEILE, Aussandart SPALTE ZEILEN DATEN Beispiel 2: Filtern: PLZ1 = 7, Aussandart = MAIL, Kampagnencode = 1321 Zerlegen und Präsentieren: Werbecode ZEILE, Kennzahlen SPALTE

6 Multidimensionale Analyse (OLAP) mit Powerplay 80% der Erkenntnisse Flexible multidimensionale Analysen: Gleiche Datenbasis (PowerCube) Verschiedene Analysefunktionen Eine PowerCube = Hunderte von Berichten Beispiel 1: Filtern: GJahr = 2003 Zerlegen und Präsentieren: PLZ1 Spalte, Aussandart Zeile Dimensionen Beispiel 2: Filtern: Aussandart = MAIL, Kampagnencode = 1222 Zerlegen und Präsentieren: Werbecode Zeile, Kennzahlen Spalte

7 Multidimensionale Analyse (OLAP) mit Powerplay (Praxisbeispiel) 80% der Erkenntnisse

8 Entscheidungsbaum - Analyse CHAID-Analyse (CHiqudrat Automatic Interaction Detection) 50% Response (1) û 50% Nicht-Response (0) CHAID-Analyse: intelligente Abfolge vieler Kreuztabellen-Analysen Resultate: Erfolgswirksame Merkmale natürliche Kategorisierung Gute / schlechte Segmente (Merkmals- Kombinationen)

9 Überlebensanalyse EZG: Überlebensfunktion Alle Fälle werden berücksichtigt! Auch die, bei denen die Kündigung noch nicht eingetreten ist Analyse von verschiedenen Laufzeiten: Verträge, Mitgliedschaft, Zeitdauer bis Zweitspende,... Resultate: Median der Laufzeit (50% gekündigt), die Laufzeit beeinflussende Faktoren, Überlebensfunktion Herkunft: medizinische Statistik

10 Weitere Data Mining Werkzeuge Geografische Analyse: Wo wohnen unsere (guten) Spender? Software-Empfehlung: Regiograph von Gfk MACON AG 990 Euro (inkl. Karten D û A û CH) Regression: Statistisch abgesicherte Scoring- und Prognosemodelle Günstige (Software-) Lösung: Lineare Regression mit Excel (Excel-Menü Extras û Analyse-Funktionen) Für Anspruchsvolle: Logistische Regression mit SPSS COMPUTE score = * magapr * ezg * recency * SQRT(monetary)

11 Data Mining Literatur CRISP-DM gute Beschreibung Vorgehensmethode Methodenkatalog Nur 200 Seiten direkt bei SPSS beziehen Bestes Statistikbuch methodisch und didaktisch Spitze trotz englischer Sprache Beispiele mit Excel, SPSS, Minitab ISBN ISBN (Comprehensive Version) Praktische Anleitung Einzigartig: Umfassende und praktische Rezepte für die Daten- Untersuchung und Aufbereitung Nicht für jedermann: Beispiele mit SAS ISBN Methoden, Methoden, Methoden: Theorie und Anwendungsbeispiele Streckenweise schwere mathematische Kost ISBN Das Standardwerk der multivariaten Analysemethoden (lineare & logistische Regression, Kreuztabellen, Cluster- Analyse, Neuronale Netze) Beispiele mit SPSS ISBN

12 Preise Data Mining Werkzeuge Universal-Werkzeuge Microsoft Access: Untersuchen und aufbereiten Daten, mehrdimensionale Analyse (ab Office XP) ca. 500 Euro Microsoft Excel: Untersuchen Daten, mehrdimensionale Analyse, Kreuztabellen-Analyse, lineare Regression ca. 500 Euro Spezial-Werkzeuge Cognos Powerplay: mehrdimensionale Analyse (OLAP), untersuchen Daten ca Euro SPSS Base: Untersuchen Daten, Grafiken, Kreuztabellen-Analyse, lineare Regression, Clusteranalyse ca Euro SPSS Regression Models: Überlebensanalyse ca. 750 Euro SPSS Advanced Models: Logistische Regression ca. 750 Euro SPSS AnswerTree: Entscheidungsbäume ca Euro GfK MACON Regiograph: Geografische Analyse ca Euro