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Data-Mining-Cup 2012 Fakultät für Wirtschaftswissenschaften Wirtschaftsinformatik Master Wissensextraktion SS12 Team 1 Annemarie Ulbricht, Ariane Kunst,

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Präsentation zum Thema: "Data-Mining-Cup 2012 Fakultät für Wirtschaftswissenschaften Wirtschaftsinformatik Master Wissensextraktion SS12 Team 1 Annemarie Ulbricht, Ariane Kunst,"—  Präsentation transkript:

1 Data-Mining-Cup 2012 Fakultät für Wirtschaftswissenschaften Wirtschaftsinformatik Master Wissensextraktion SS12 Team 1 Annemarie Ulbricht, Ariane Kunst, Jan Bierer

2 DMC12Team 1 (Bierer, Kunst, Ulbricht)2/13 Einleitung DMC Items 42 Tage Preis & Menge Vorhersage: Menge je Item Tage 43-56

3 DMC12Team 1 (Bierer, Kunst, Ulbricht)3/13 Gliederung Ansatz Vorgehensweise Resultat

4 DMC12Team 1 (Bierer, Kunst, Ulbricht)4/13 Ansatz Knime und Excel Arithmetisches Mittel je Produkt vorhersagen Produkte clustern Ausreißer spezifische Analyse Zusammenhang zwischen Preis und Menge Trainingsmenge Tag 1-28 Validierungsmenge Tag 29-42

5 DMC12Team 1 (Bierer, Kunst, Ulbricht)5/13 Vorgehensweise – ABC-Analyse Aus: (Stand: )

6 DMC12Team 1 (Bierer, Kunst, Ulbricht)6/13 Vorgehensweise – ABC-Analyse

7 DMC12Team 1 (Bierer, Kunst, Ulbricht)7/13 Einteilung der Items in C- Produkte 459 Cluster 1 B- Produkte 95 Custer 2 A- Produkte 16 Items Cluster 0 Vorgehensweise – ABC-Analyse

8 DMC12Team 1 (Bierer, Kunst, Ulbricht)8/13 Abweichung von den Mittelwerten Berücksichtigung der absoluten Werte 3 Cluster Ausreißer in einem Cluster Vorgehensweise – Clustering

9 DMC12Team 1 (Bierer, Kunst, Ulbricht)9/13 Verhalten von Preis zu Menge Keine eindeutigen Zusammenhänge Saisonales Mengenverhalten Trendanalyse Vorgehensweise – Zusammenhang zwischen Preis und Menge

10 DMC12Team 1 (Bierer, Kunst, Ulbricht)10/13 Vorgehensweise - Ausreißer Behandlung

11 DMC12Team 1 (Bierer, Kunst, Ulbricht)11/13 Vorgehensweise - Ausreißer Behandlung Item 335

12 DMC12Team 1 (Bierer, Kunst, Ulbricht)12/13 Resultat Cluster 0 Item Andere Cluster Cluster Summe Endergebnis

13 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit


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