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Business Intelligence Vorstellung der Ergebnisse des Business Intelligence Projekts

Business Intelligence Vorstellung der Ergebnisse des Business Intelligence Projekts Master Digitale Logistik und Management Präsentiert von: Maxim Beifert, Mohamed Oukettou. Gliederung. Ist-Situation und Datenvorbereitung Datensäberung Datenreduktion Data Mining Verfahren

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Presentation Transcript

  1. Business Intelligence Vorstellung der Ergebnisse des Business Intelligence Projekts Master Digitale Logistik und Management Präsentiert von: Maxim Beifert, Mohamed Oukettou

  2. Gliederung Ist-Situation und Datenvorbereitung • Datensäberung • Datenreduktion Data Mining Verfahren • Naive Bayes • Clustering mit K-Means • J48/ ID3 • Schlussfolgerung

  3. Ist-Situation und Datenvorbereitung Ist-Situation: Insgesamt 54 und 234 Datensätze. Verschiedene Themen (Finanzen, Wohnsituation, Studium, Freizeit, Verkehrsmittel, Zufriedenheit). Datenvorbereitung • Datensäuberung: fehlende Daten manuell einfügen. inkonsistente Daten  Betriebswirtschaft- Bachelor BW Wirtschaftsinformatik- Bachelor WI

  4. Datenvorbereitung • Datenreduktion (Ausgangspunkt 54*234= 12636) auf 34 Spalten und Datensätze von 234 auf 229 (34*229= 7786) • Ausblenden von Attributen: z.B wie bewegst dich in Wismar (Anderes und Motorad)  fast 100% benutzen kein Motorad sowie keinen anderen Verkehrsmittel • Entfernen von Datensätze • Zusammenfassen von Attributen: • In welchen Wohnverhältnissen lebst du (Eigentumswohnung- Mietwohnung- Wohngemeinschaft- Studentenwohnheim- Eltern) • wie kommst Du zur Hochschule (Bahn, Bus, Auto, Fahrrad, ZuFuß) • Wie bewegst Du Dich in Wismar (Bus- Auto- Fahrrad- Zu Fuß)

  5. Datenvorbereitung Ziel: Zufriedenheit mit der aktuellen Lebenssituation als Student in Wismar vorhersagen

  6. Data Mining Verfahren • Naive Bayes: Am Anfang wählen wir alle Kategorien Und erzielen wir die Ergebnisse:

  7. Data Mining Verfahren • In einer anderen Vorgehensweise nehmen wir die Kategorien im einzelnen Die Tabelle zeigt die erzielten Ergebnisse

  8. Data Mining Verfahren • Clustering K-Means • K= 5 k= 4

  9. Data Mining Verfahren • Clustering K-Means

  10. Data Mining Verfahren • Entscheidungsbaum mit J48 und ID3 • J48

  11. Data Mining Verfahren • J 48

  12. Data Mining Verfahren • ID3 • Im allgemein das Verfahren von ID 3 Algorithmus sieht aus wie J48

  13. Schlussfolgerung • Umsetzung die Theorie in der Praxis • Verwendung von verschiedenen Verfahren des Data Mining • mit dem Naive Bayes Verfahren erzielt man die besten Ergebnisse • J48 und ID3 sind Verfahren zur Generierung von Entscheidungsbäume und liefern fast die gleiche Egebnisse

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