Ökonometrie und Statistik Datamining und Big Data anhand von Fallbeispielen Dr. Bertram Wassermann

Fallbeispiel 3: Controlling und Reporting, Design Ablauf, Designphase Jedes Datamining Projekt beginnt mit einer Designphase Das wollen wir einmal exemplarisch durchmachen. Design Fragestellung Grundgesamtheit Eventuell Stichprobe Daten Datenerfassung Analyse Voranalysen Hauptanalyse Umsetzung, Implementierung Bericht Maßnahmen

Fallbeispiel 3: Controlling und Reporting, Aufgabe Sie arbeiten im Controlling eines großen Einzelhändlers, wie z.B. einer Lebensmittelkette, mit vielen Filialen. Ihre Aufgabe ist es die Jahresumsätze der einzelnen Filialen miteinander besser vergleichbar zu machen. Ganz offensichtlich gibt es bei Umsätzen zwischen Filialen Unterschiede. Manches davon ist naheliegend: große vs. kleine Filialen Aber nicht alles ist offensichtlich. Möglichst viele Faktoren sollen identifiziert und die Größe ihres Einflusses quantifiziert werden. Besseres Verstehen des Filialsystems Bewertung einzelner Filialen (Performance Bewertung) Unterstützung bei der Performance Planung im nächsten Jahr Planungsunterstützung bei Neugründungen Fraud Detection

Fallbeispiel 3: Controlling und Reporting, Fragen Was zu beachten ist: Ziel: was soll mit dem Modell beantwortet / gemacht werden? Stichprobe oder Vollerhebung? Welche Daten werden Sie dafür benötigen? Woher kommen diese Daten? (Quelle) Quantitative oder qualitative Daten? (Fakt) Wie genau können Sie die Daten erheben? Wie exakt ist ihre Messung? Beinflussbarkeit und Steuerbarkeit? Können Sie / das Unternehmen die Werte der Daten in Zukunft beeinflussen, verändern und zwar so, dass sich bzgl. der gestellten Frage etwas ändert? Skalenniveau der Daten

Fallbeispiel 3: Controlling und Reporting, Daten Welche Daten werden Sie dafür benötigen? Brainstorming, Vollerhebung und bei Bedarf Stichprobe Filiale Quelle Fakt Steuerbar Maßniveau Jahres/Monatsumsatz / Filiale Filialgröße, MA Anzahl oder Verkaufsfläche Gründung der Filiale (Bekanntheit) Modernität (Helligkeit, Ausstattung) Parkplatz, Erreichbarkeit ERP ? Ja Nein Standort Quelle Fakt Steuerbar Maßniveau Bundesland Einzugsgebiet Bevölkerungsdichte Durchschnittsseinkommen (regionale Öko Kenngrößen) Durchschnittliche Kundenanzahl Urban, Städtisch, Kleinstädtisch, Land Synergieeffekte (Andere Sparten in der Nähe)

Fallbeispiel 3: Controlling und Reporting, Daten Welche Daten werden Sie dafür benötigen? Mitarbeiter Quelle Fakt Steuerbar Maßniveau Anzahl Kosten Qualifikation ERP HR Ja Jein Bedingt Metrisch Kategorial Werbung Quelle Fakt Steuerbar Maßniveau Aktionen (Wirksamkeit) Mark. Jein Ja Kategorial

Fallbeispiel 3: Controlling und Reporting, Daten Welche Daten werden Sie dafür benötigen? Kosten Quelle Fakt Steuerbar Maßniveau MA Kosten Mietkosten Fremdfinanzierung Konkurrenz Quelle Fakt Steuerbar Maßniveau Wieviel Welche Wie nah Eigene Filialen Sortiment Quelle Fakt Steuerbar Maßniveau Größe des Sortiments Art des Sortiments (Frischfleisch,..) Verkaufsfläche

Fallbeispiel 3: Controlling und Reporting, Daten Quantitative oder qualitative Daten Wie genau können Sie die Daten erheben? Wie exakt ist ihre Messung? Frei nach dem Prinzip „Garbage in – Garbage out“ ist die Messgenauigkeit bzw. die Güte der Daten für die Modellqualität wichtig. Die Verkaufsfläche lässt sich auf den Quadratmeter genau bestimmten. Die Bewertung und Beschreibung der Qualifikation der Mitarbeiter mag dagegen etwas schwammiger sein. Die Qualität interner Daten lässt sich möglicher Weise leichter nachvollziehen. Bei externen Daten muss man sich auf das Wort des Lieferanten verlassen. Wenn etwas genau aussieht, muss es deswegen nicht genau sein. Welche der beiden Aussagen ist genauer? Es ist warm. Es hat 23,678 Grad Celsius.

Fallbeispiel 3: Controlling und Reporting, Daten Beinflussbarkeit und Steuerbarkeit Können Sie die Faktoren, die den Umsatz bestimmen, so beeinflussen, dass Sie damit den Umsatz verändern? Es ist eine Sache mit Hilfe eines Modells Zusammenhänge zu verstehen, und eine andere basierend auf einem Modell in den Markt so einzugreifen, dass sich die Umstände für Ihr Unternehmen ändern. Entscheidend ist dabei die Ausgangsfragestellung. (Siehe Folie 2) Wenn es um die Bewertung und Verbesserung des bestehenden Filialsystem geht, können Sie Lage und Marktumstände wohl kaum ändern die Verkaufsfläche eventuell vergrößern oder verkleinern Sicherlich die Anzahl und Qualifikation der Mitarbeiter verändern Wenn es um die Entscheidung geht, ob und wo eine neue Filiale zu errichten ist, können Sie Lage und Markumstände zu mindestens auswählen.

Fallbeispiel 3: Controlling und Reporting, Methode Mit welcher Methode kann man die Fragestellung lösen? Multiple lineare Regression

Fallbeispiel 3: Controlling und Reporting, Daten Welche Daten werden Sie dafür benötigen? Die Filiale Größe: anhand von QM oder Anzahl MA oder Lagerfläche Parkplätze bzw. Tiefgarage Angebot: gibt es Spezialangebote, die eine Filiale von anderen unterscheidet? Mitarbeiterstruktur: Erfahrung, Spezialisten, … Segmentierung: Sie haben bereits intern eine bestehende Segmentierung Der Markt Größe: anhand von QM des Einzugsgebietes oder Anzahl potentieller Kunden Siedlungsstruktur: Großstadt bis ländlich Verkehrslage Bevölkerungsstruktur: Waldviertel v. 7ter Bezirk in Wien Die Mitbewerber Anzahl und welche Größe: anhand von QM oder Anzahl Mitarbeiter Angebot Sonstiges Allgemeine ökonomische, regionale Kennzahlen (Inflation, Arbeitslosigkeit, Wachstum, etc.) Wetter

Fallbeispiel 3: Controlling und Reporting, Daten Woher bekommen Sie die Daten? Die Filiale ERP SystemBuchhaltung DWH Marketing Der Markt Markforschung Geomarketing Firmen Eigene Datenanbieter Die Mitbewerber Mitbewerbsbeobachtung (intern und extern) Sonstiges Entsprechende Informationsanbieter Statistik Austria ZAMG