Data-Mining

Patrick Thoma

Was ist Data-Mining

Clusteranalyse I

k-Means Algorithmus

Clusteranalyse II

Beispiel mit n = 2 und k = 2
Koordinatensystem mit oben erklärter Anweisung

Clusteranalyse III

Zufällige Objekte werden zu Schwerpunkten gemacht
Koordinatensystem mit oben erklärter Anweisung

Clusteranalyse IV

Objekte werden nahestem Schwerpunkt zugeordnet
Koordinatensystem mit oben erklärter Anweisung

Clusteranalyse V

Neuer Schwerpunkt in der Mitte der Objekte in einer Gruppe
Koordinatensystem mit oben erklärter Anweisung

Clusteranalyse VI

Abstand der Objekte und der Schwerpunkte wird erneut geprüft
Koordinatensystem mit oben erklärter Anweisung

Problem der Clusteranalyse

Je nach Wahl der Startpunkte für die Schwerpunkte, können sich andere Ergebnisse ergeben.

Lösung:

Begriffserklärung I

Begriffserklärung II

Support: Ist die relative Häufigkeit der Vorkommnisse eines Items in allen Einkäufen.

Einkauf:1 Milch, Käse, Brot
Einkauf:2 Milch, Chips, Brot
Einkauf:3 Milch, Chips

Begriffserklärung III

Konfidenz: Gibt die Häufigkeit an, in der Item2 gekauft wird, wenn auch Item1 gekauft wird an.

Einkauf:1 Milch, Käse, Brot
Einkauf:2 Milch, Chips, Brot
Einkauf:3 Milch, Chips

Apriori-Algorithmus

Beispiel I

Einkauf Itemset
1. (Milch, Käse, Brot)
2. (Milch, Brot, Chips)
3. (Milch)
4. (Joghurt, Zahnpasta, Saft)
5. (Käse, Brot)

Beispiel II

Support von 1 elementigen Itemsets
support(Milch)=60%
support(Käse)=40%
support(Brot)=60%
support(Joghurt)=20%
support(Zahnpasta)=20%
support(Saft)=20%
support(Chips)=20%
Schwellensupport
>= 30%
>= 30%
>= 30%
< 30%
< 30%
< 30%
< 30%

Beispiel III

Support von 2 elementigen Itemsets
support(Milch, Brot)=40%
support(Käse, Brot)=40%
support(Milch, Käse)=20%
Schwellensupport
>= 30%
>= 30%
< 30%

Beispiel IV

Support von 3 elementigen Itemsets
support(Milch, Käse, Brot)=20%
Schwellensupport
< 30%




Ergebnis der Warenkorbanalyse I

Plazierung der Waren um Kunden möglichst viele Produkte zu zeigen
Weg durch den Supermarkt

Ergebnis der Warenkorbanalyse II

Werbeaktionen mit gleichem Gewinn
Werbeplakat

Datenschutz

Verabschiedung

Vielen Dank für ihre Aufmerksamkeit!

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