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SAS Technical Expertise and Know-how ® Datenanalyse und Data Mining mit der SAS Software Reinhard Strüby SAS Institute Heidelberg SAS Enterprise Miner.

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Präsentation zum Thema: "SAS Technical Expertise and Know-how ® Datenanalyse und Data Mining mit der SAS Software Reinhard Strüby SAS Institute Heidelberg SAS Enterprise Miner."—  Präsentation transkript:

1 SAS Technical Expertise and Know-how ® Datenanalyse und Data Mining mit der SAS Software Reinhard Strüby SAS Institute Heidelberg SAS Enterprise Miner TM

2 SAS Technical Expertise and Know-how ® Inhalt Warum? - Data Mining und Anforderungen Was? - Data Mining Definition Wer? - Anwendergruppen Wie? - Erfolgsfaktoren für Data Mining Wie? - Der SEMMA Prozess SAS! - Die SAS Data Mining Lösung

3 SAS Technical Expertise and Know-how ® DATA MINING ? ??? ???

4 SAS Technical Expertise and Know-how ® Die Geschäftsaufgabe u“Kenne Deine Kunden!” uWer sind sie? uWas wünschen sie? uWelche Kontakte gab es bisher? uWie kann eine dauerhafte Beziehung hergestellt werden? uWelche Kunden könnten uns verlassen?

5 SAS Technical Expertise and Know-how ® Data Mining - warum jetzt? uErhöhter Wettbewerbsdruck uGeringere Speicherkosten und höhere Rechengeschwindigkeiten uData Warehouses oft vorhanden uVersteckte Informationen in großen Dateien uData Mining - Methoden finden Muster uGUI Data Mining Anwendungen uKundendruck auf Veränderungen uROI erhöhen

6 SAS Technical Expertise and Know-how ® Data Mining Definition  Data Mining ist der Prozess des Selektierens, Erklärens und Modellierens  großer Datenmengen,  um bisher unbekannte Datenmuster für einen Geschäftsvorteil zu nutzen.

7 SAS Technical Expertise and Know-how ® DATA MINING  Data Mining ist ein Prozess.  Data Mining beinhaltet die enge Kooperation von IT, Fachabteilung und Data Minern. uData Mining ist nicht beschränkt auf bestimmte Industriezweige oder Probleme.

8 SAS Technical Expertise and Know-how ® DATA MINING - INDUSTRIES General Customer Segmentation Targeted/cross marketing Pricing Analysis Associations & Demography Insurance & Health Care Claim Analysis Fraudulent Behavior Banking Credit Authorization Credit Card Fraud Detection Portfolio Analysis Cash Planning Telecommunications Call Behaviour Analysis Churn Management Retail/Marketing Market Basket Analysis Database Marketing Category Management Production and Utilities Process Management Demand Patterns Capacity Planning Inventory Planning

9 SAS Technical Expertise and Know-how ® IS DATA MINING IMPORTANT? Postbank N.V. “50% response on first mailing payed for DM investment” US West “Reducing customer churn by any amount is 10 times cheaper than gaining a new customer” ABN AMRO “Interest earned on 40% reduction in cash in ATMs” Neckermann Versand AG “Increased number of good customers getting credit by 80 a day” Gloucestershire Constabulary “For the public, increased crime pattern identification and prevention is priceless”

10 SAS Technical Expertise and Know-how ® DATA MINING - Nutzer uLeiter von Fachabteilungen / Spezialisten uData Miner

11 SAS Technical Expertise and Know-how ® Nutzer: Fachabteilung uKennen das Fachgebiet uVerstehen die Inhalte der Daten uSuchen nach Informationen, haben aber oft geringe analytische Kenntnisse uArbeiten häufig in Marketing-Abteilungen als Analyst

12 SAS Technical Expertise and Know-how ® Nutzer: DATA MINER uQuantitative Experten: statistischer/mathematischer Background oder vergleichbare Kenntnisse uEtwas isoliert von Geschäftsfragen uVertraut mit Algorithmen und Datenanalyse-Prozess uHäufig im Finanzsektor, sonst eher selten

13 SAS Technical Expertise and Know-how ® THE DATA MINING MARKET - IN MILL $ Source: META Group, Data Mining Market Trends * SAS System mentioned in this Category.

14 SAS Technical Expertise and Know-how ® Data Warehousing / Data Mining integrated Corporate OLTP Systems Data Warehouses VSAM IMS DB2 Data Marts Data Mining DSS, EIS OLAP Business Depts. Mkt Analysts Exec Mgmt Data Miners Demographic Data Lifestyle and Behaviour Data Industry Data IT THIRD GENERATION DATA MINING -Integrated

15 SAS Technical Expertise and Know-how ® Erfolgsfaktoren uZugriff auf alle Datenquellen - Data Warehousing uSkalierbarkeit: HW / SW uBreites Spektrum von DM Methoden: Konzentration auf Geschäftsprobleme uStrategie der Implementation

16 SAS Technical Expertise and Know-how ® Vergleich OLAP gegen Data Mining OLAP, Report Writing OLAP, Report Writing Data Mining Methodology Data Mining Methodology Nutzergesteuertes Reporting - Dimensionen bekannt Bestverkauftes Produkt im Jahr 1997 in der Region X ? Datengesteuerte Exploration - Suche nach Dimensionen Auf welche Kunden sollten wir uns konzentrieren ?

17 SAS Technical Expertise and Know-how ® SAS DATA MINING SOLUTION Data Mining, IT and Business Transform Data into Information Act on Information BusinessQuestion Data Warehouse DBMS Data Mining Processing EIS, Business Reporting,Graphics Identify Problem Measure Results

18 Sampling?VisualExploration DataReduction Grouping,Subsetting Transform NeuralNetworksDecisionTreesStatisticalTechniquesAssociations,Sequences Model Comparison, New Questions Sample Explore Manipulate Model Assess SEMMA

19 SAS Technical Expertise and Know-how ® SAMPLING ? Empfohlen, nicht Voraussetzung: uInhalte gehen nicht verloren. uErhebliche Performance Vorteile uModellprüfung: Training, Testing, Validation Samples

20 SAS Technical Expertise and Know-how ® EXPLORATION u Erkennen von Ausreißern, Gruppen, Assoziationen...  Visual Exploration: t 3-dim. Charts t Graphische Daten Analyse t GIS Analytical Exploration: t Cluster Analysis t Correspondence Analysis t PCA, Factor, MDS … Welche Fragen sollten gestellt werden ?

21 SAS Technical Expertise and Know-how ® DATA MANIPULATION u Welches sind wesentliche Variable? u Fehlende Werte ? u Variablentransformation ? u Neue Informationen hinzufügen: Groups, Labels etc. Mit welchen Informationen sollte ich arbeiten ?

22 SAS Technical Expertise and Know-how ® MODELLING NNs Statistical Modelling Tree-based MethodsTime Series Welche Form haben meine Daten ?...

23 SAS Technical Expertise and Know-how ® ASSESSMENT uBewertung: Wie gut ist mein Modell ?  Erklärungsbeitrag der Variablen, Ausreißer uAssessment - Scoring tKlassifikation  Lift Charts uVerallgemeinerung für andere Daten

24 SAS Technical Expertise and Know-how ® SAS Data Mining Solution Currently (Feb 98)  Data Warehousing incl. Web Technology  Analytical Solutions t NNA - Production on Win, OS/2 and all major UNIX, ORLANDO I and II t Tree Menue System t Exploration: INSIGHT, SPECTRAVIEW, GIS t Statistics t Time Series Forecasting t Market Research Methods uEIS, Enterprise Reporter, Graphics

25 SAS Technical Expertise and Know-how ® uEinheitliche und voll skalierbare Business Lösung für das Data Mining uFüllt den Platz zwischen Data Warehousing und Endnutzer Reporting aus. uDas GUI schaft ein nutzerfreundliches front-end für den SEMMA Prozess. Neue SAS DM Lösung SAS Enterprise Miner TM

26 SAS Technical Expertise and Know-how ® SAS ENTERPRISE MINER Vorteile für die Nutzer: uIT: DW Zugriff, Skalierbarkeit uBusiness Nutzer: Intuitive Oberfläche und Orientierung auf die Geschäftsfragen uData Miners: Analytische Tiefe und Flexibilität

27 SAS Technical Expertise and Know-how ® SAS ENTERPRISE MINER Umgebung uProjekte/Modelle in Win95 Hierarchiestruktur uSEMMA Prozess in Process Flow Diagrams uBestehende SAS Programme und Anwendungen können einfach integriert werden.  Alle Funktionalitäten des SAS Enterprise Miner wie die DMDB und alle analytischen Werkzeuge sind ausschließlich in dieser Data Mining Lösung verfügbar.

28 SAS Technical Expertise and Know-how ® ENTERPRISE MINER User Interface u3 Hauptfenster: Projects, Data Mining Workspace, Tools Palette

29 SAS Technical Expertise and Know-how ® ENTERPRISE MINER Projekt Fenster uStart: Doppel-click EM Icon uFenster der verfügbaren Projekte uMaus-Steuerung uPull-down menus: File, Edit, View, Insert, Globals, Options, Help uToolbar: Up one level, Delete, Properties, Help uPop-up menu: Open, Rename, Delete, Properties uProjekte: Create, Open, Save, Run, Close, Delete

30 SAS Technical Expertise and Know-how ® ENTERPRISE MINER andere Fenster uData Mining Window (DMW) t Default: open t Build, edit, run process flow diagrams uTools Window t Default: open t Tool palette, covers EM functionality t D n’ D tools on DMW window uMessage Window t Default: closed t Messages generated when creating/running PFDs

31 SAS Technical Expertise and Know-how ® ENTERPRISE MINER Process Flow Diagrams

32 SAS Technical Expertise and Know-how ® ENTERPRISE MINER DM Workspace Window uToolbar: Open, Save, Cut, Copy, Paste, Undo, Help uPull-down menu: File, Edit, View, Actions, Globals, Options, Windows, Help uPop-up menu: Add node, add endpoints, paste, undelete, select all, create subdiagram, refresh, up one level, top level, connect items, move and connect items uAdd nodes: dnd icons or use pop-up menu uConnect, cut, delete nodes uPFD logic: tools loosely organized according to SEMMA

33 SAS Technical Expertise and Know-how ® ENTERPRISE MINER Funktionalitäten uData: Input Data Source, Random Sample, Partition, DMDB uExplore/Modify: Transform Data, Filter Outliers, Bar Chart, INSIGHT, Clustering, Variable Selection uModelling: DM Regression, Neural Networks, Tree Models, Associations uAssessment: Scoring, Assessment uUtilities: Group Processing, Data Replacement, SAS Code Node, Administrator, Nodes Manager, Control Points, Subdiagrams.

34 SAS Technical Expertise and Know-how ® Regeln für die Knoten uInput data source node zuerst in PFD. uSampling nach Input, dann beliebige Exploration, Modifizierung oder Modellierung uAn beliebiger Stelle: Filter outliers, transform, bar chart uNach Cluster: filter outliers, transform, bar chart, oder Modellierungen uEinem Assessment muß Modellierung vorangehen.

35 SAS Technical Expertise and Know-how ® Einheitliches Erscheinungsbild der Knoten uDialog über Tabulatoren uDatendialog uVariablendialoge uNotizendialog u(einige Knoten): Browser für Resultate

36 SAS Technical Expertise and Know-how ® SAS ENTERPRISE MINER Flow DMINE Numerical Exploration DMREG (Logistic) Regression NEURAL Neural Networks SPLIT CHAID/ CART Graphical Exploration Sampling Random, Stratified DBMS, Data Warehouse Other Data DBMS, Data Warehouse Other Data Factor, Discrim... Reporting, EIS Assessment Comparison DMDB Data + Metadata SAS Enterprise Miner DMDB Data Mining Database

37 SAS Technical Expertise and Know-how ® SAS ENTERPRISE MINER Systemanforderungen uPentium PC uWindows NT 4.0+ or Win 95 u250 Mb + freier Plattenplatz uCD ROM Laufwerk

38 SAS Technical Expertise and Know-how ® SAS ENTERPRISE MINER Architektur Client-server Lösung:  Clients: Win 95, Win NT  Servers: Win NT, all major UNIX  Mainframe als Data Server, später auch Compute Server  Beta:Only Win95, Win NT initially. Unix: AIX, HP-UX, Solaris

39 SAS Technical Expertise and Know-how ® SAS ENTERPRISE MINER Beta uEtwa 100 EM Beta Anwendungen in USA uEtwa 60 EM Beta Tester in EUROPA

40 SAS Technical Expertise and Know-how ® Zusammenfassung SAS Enterprise Miner:  Modelliert Data Mining als einen Prozess  Ermöglicht Kooperation von IT, Business und Data Miners  Vollständige SEMMA Implementation  Integration von DW, DM and Reporting Wettbewerbsvorteil durch Data Mining


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