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Dixendris Data Mining Suite

Für das Aufspüren wirtschaftlich interessanter Muster und Zusammenhänge stehen eine ganze Reihe von Data Mining Verfahren zur Verfügung. Unter anderem Assoziationsanalyse, Clusteranalyse, Entscheidungsbaumanalyse, Neuronales Netz und Regressionsmodelle.

Data Mining im engeren Sinne besteht aus einer Vielzahl von Methoden. Die Entscheidungsbaumanalyse kann beispielsweise zur Klassifikation von Kunden mit unterschiedlichen Kreditrisiken genutzt werden. Mit Regressionsverfahren lassen sich Absatzzahlen prognostizieren. Clustermethoden segmentieren Kunden automatisch in verschiedene Käufergruppen. Und die Assoziationsanalyse führt zur Entdeckung von Abhängigkeiten.

Modellieren mit KNIME

Hier kann KNIME (Konstanz Information Miner) seine Vorteile ausspielen: Einfache Standardmodelle lassen sich ohne Programmierkenntnisse erstellen. Die Datenvisualisierung ist sehr intuitiv und erfordert keine Syntax-Kenntnisse. KNIME bietet eine komfortable Benutzeroberfläche, welche die Bedienung enorm vereinfacht. (www.knime.org)

Einfache Bedienung & schnelle Resultate

KNIME bietet eine drag-and-drop Benutzeroberfläche, welche es dem Analysten erlaubt, visuelle Workflow-Diagramme durch hinzufügen der entsprechenden Knoten zu erzeugen, die für den gesamten Modellierungs-Prozess vom Datenimport bis zu den unterschiedlichsten Modellen zur Verfügung stehen.

Steigerung der Produktivität

Einfache Berechnung von Prognose-Modellen ohne komplizierte Skripts oder Kenntnisse komplexer Programmiersprachen durch eine intuitive Benutzeroberfläche.

Prozessdokumentation

Die Workflow-Diagramme bieten eine einfache, verständliche Darstellung der Prozess-Schritte einer analytischen Applikation.

Visualisierung der Workflows

Die graphischen Workflow-Diagramme erleichtern den Austausch und das gemeinsame Nutzen von Prognose-Modellen.

Schneller Entwicklungsprozess

Einfache und schnelle Integration neuer Analysen in bestehende operative Systeme mit verschiedenen Schnittstellen.

Versionierung & Nachvollziehbarkeit

Mit dem bewährten Eclipse-Framework, auf welchem KNIME aufbaut, ist die Versionierung und Nachvollziehbarkeit von Code-Änderungen einfach möglich.

Die KNIME Benutzeroberfläche mit einem Analyse-Workflow.

Die AMOR (Automatic MOdelling in R) Scoring-Engine als Ergänzung zu KNIME

  • Der Ausgangspunkt zum automatisierten Bauen von „Kundenscoring-Modellen“ ist ein vollständig denormalisierter Datensatz, d.h. alle Informationen zu einem Kunden müssen auf eine einzelne Zeile aggregiert werden.
  • Die Zielvariable muss in binärer Form vorliegen und bekannt sein, damit ein überwachtes oder „supervised“ Modell gebaut werden kann.
  • Es sollen möglichst alle vorhandenen Kundeninformationen in den Ausgangs-Datensatz einfliessen. Dies führt in der Praxis dazu, dass pro Kunde leicht über 1000 Attribute vorliegen./li>
  • Die „AMOR“ Scoring-Engine filtert aus dieser Vielfalt diejenigen Attribute heraus, welche am Besten zwischen den beiden Zuständen der Zielvariablen zu unterscheiden vermögen.

Einfache Anwendung

KNIME ist flexibel und dank seiner offenen Architektur beliebig ausbaubar. Die Knoten oder Modell-Projekte lassen sich einfach portieren und an bestehende Projekte anbinden. Für das rasche Prototyping besteht die Möglichkeit, bestehenden R-Code direkt einzubinden.

Dank der offenen Architektur lassen sich eigene, in Java implementierte Knoten und Algorithmen einfach als Plug-Ins integrieren. Diese stehen dann als zusätzlichen Knoten den Analysten zur Verfügung.

Resultate einfach kommunizieren

Mit KNIME können Statistiker und Analysten ihrer Auswertungen und Resultate in leicht verständliche Reports exportieren und mit den vielfältigen graphischen Darstellungsmöglichkeiten die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse dokumentieren. KNIME bietet neben einer grossen Palette von vorgefertigten Plots und Graphiken auch die Möglichkeit, in R implementierte Darstellungen zu importieren.

Das Dixendris Angebot

Dixendris steht Ihnen bei Ihren analytischen CRM Projekten mit Rat und Tat zur Seite. Mit unseren langjährigen Erfahrungen und unserem Know-how unterstützen wir Sie bei der Einführung einer Data Mining Umgebung.

Hierzu bieten wir Ihnen die Open-Source Software KNIME (Konstanz Information Miner) und AMOR (Automatic MOdelling in R) an. Gekoppelt mit unseren Dienstleistungen erhalten Sie eine komplette Datenanalyse-Umgebung, die Sie in dem gesamten Data Mining Prozess vom Datenzugriff, der Datenaufbereitung und Modellbildung bis hin zur Modellanwendung unterstützt.

Unsere Dienstleistungen beinhalten:

  • Unterstützung bei konzeptionellen Fragestellungen
  • die Installation der Open-Source Software (KNIME & AMOR)
  • Einführungsunterstützung in Ihrem datenanalytischen Projekt
  • Anwenderschulung auf KNIME und AMOR