Maschinelles Lernen: Klassifikation vs Regression

December 20, 2017/in Artificial Intelligence, Business Analytics, Data Mining, Data Science, Deep Learning, Machine Learning, Main Category, Mathematics, Predictive Analytics/by Benjamin Aunkofer

Das ist Artikel 2 von 4 aus der Artikelserie – Was ist eigentlich Machine Learning? Die Unterscheidung zwischen Klassifikation und Regression ist ein wichtiger Schritt für das Verständnis von Predictive Analytics. Nun möchte ich eine Erklärung liefern, die den Unterschied (hoffentlich) deutlich macht.

Regression – Die Vorhersage von stetigen Werten

Wir suchen bei der Regression demnach eine Funktion $y = \beta \cdot x + \alpha$ , die unsere Punktwolke – mit der wir uns zutrauen, Vorhersagen über die abhängige Variable vornehmen zu können – möglichst gut beschreibt. Dabei ist $y$ der Zielwert (abhängige Variable) und $x$ der Eingabewert. Wir arbeiten also in einer zwei-dimensionalen Welt. Variablen, die die Funktion mathematisch definieren, werden oft als griechische Buchstaben darsgestellt. Die Variable $\alpha$ (Alpha) ist der $y$ -Achsenschnitt bei $x = 0$ . Dieser wird als Bias, selten auch als Default-Wert, bezeichnet. Der Bias ist also der Wert, wenn die $x$ -Eingabe gleich Null ist. Eine weitere Variable $\beta$ (Beta) beschreibt die Steigung.

Ferner ist zu beachten, dass sich eine Punktwolke durch eine Gerade nie perfekt beschreiben lässt, und daher für jedes $x_{i}$ ein Fehler $\varepsilon_{i}$ existiert. Diesen Fehler wollen wir in diesem Artikel ignorieren.

In einem zwei-dimensionalen System (eine Eingabe und eine Ausgabe) sprechen wir von einer einfachen Regression. Generalisieren wir die Regressionsmethode auf ein multivariates System (mehr als eine Eingabe-Variable), werden die Variablen in der Regel nicht mehr als griechische Buchstaben (denn auch das griechische Alphabet ist endlich) dargestellt, sondern wir nehmen eines abstrahierende Darstellung über Gewichtungen (weights). Dies ist eine sehr treffende Symbolisierungen, denn sowohl der Bias ( $w_{0}$ statt $\alpha$ ) als auch die Steigungen ( $w_{1\ldots n}$ ) sind nichts anderes als Gewichtungen zwischen den Eingaben.

$y = w_{0} \cdot x_{0} + w_{1} \cdot x_{1} + \ldots + w_{n} \cdot x_{n}$

$y$ ist eine Summe aus den jeweiligen Produkten aus $x_{i}$ und $w_{i}$ . Verkürzt ausgedrückt:

$y = \sum_{i=0}^n w_{i} \cdot x_{i}$

Noch kürzer ausgedrückt:

$y = w^T \cdot x$

Anmerkung: Das hochgestellte T steht für Transponieren, eine Notation aus der linearen Algebra, die im Ergebnis nichts anderes bewirkt als $y = \sum_{i=0}^n w_{i} \cdot x_{i}$ .

Diese mathematische lineare Funktion kann wie folgt abgebildet werden:

Der Output ist gleich $y$ bzw. die Ausgabe der Nettoeingabe (Net Sum) $w^T \cdot x$ . Auf der linken Seite finden wir alle Eingabewerte, wobei der erste Wert statisch mit 1.0 belegt ist, nur für den Zweck, den Bias ( $w_{0}$ ) in der Nettoeingabe aufrecht zu erhalten. Im Falle einer einfachen linearen Regression hätten wir also eine Funktion mit zwei Gewichten: $y = 1 \cdot w_{0} + x \cdot w_{1}$

Das Modell beschreibt, wie aus einer Reihe von Eingabewerten (n = Anzahl an x-Dimensionen) und einer Reihe von Gewichtungen (n + 1) eine Funktion entsteht, die einen y-Wert berechnet. Diese Berechnung wird auch als Forward-Propagation bezeichnet.
Doch welche Werte brauchen wir für die Gewichtungen, damit bei gegebenen x-Werten ein (mehr oder weniger) korrekter y-Wert berechnet wird? Anders gefragt, wie schaffen wir es, dass die Forward-Propagation die richtigen Werte ausspuckt?

Mit einem Training via Backpropagation!

Einfache Erklärung der Backpropagation

Die Backpropagation ist ein Optimierungsverfahren, unter Einsatz der Gradientenmethode, den Fehler einer Forward-Propagation zu berechnen und die Gewichtungen in Gegenrichtung des Fehlers anzupassen. Optimiert wird in der Form, dass der Fehler minimiert wird. Es ist ein iteratives Verfahren, bei dem mit jedem Iterationsschritt wieder eine Forward-Propagation auf Basis von Trainingsdaten durchgeführt wird und die Prädiktionsergebnisse mit den vorgegebenen Ergebnissen (der gekennzeichneten Trainingsdaten) verglichen und damit die Fehler berechnet werden. Die resultierende Fehlerfunktion ist konvex, ableitbar und hat ein zentrales globales Minimum. Dieses Minimum finden wir durch diese iterative Vorgehensweise.

Die Backpropagation zu erklären, erfordert einen separaten Artikel. Merken wir uns einfach: Die Backpropagation nutzt eine Fehlerfunktion, um die Werte der Gewichtungen schrittweise entgegen des Fehlers (bei jeder Forward-Propagation) bis zu einem Punkt anzupassen, bis keine wesentliche Verbesserung (Reduzierung des Fehlers) mehr eintritt. Nach dem Vollzug der Backpropagation erhalten wir die “richtigen” Gewichtungen und haben eine Funktion zur Vorhersage von y-Werten bei Eingabe neuer x-Werte.

Klassifikation – Die Vorhersage von Gruppenzugehörigkeiten

Bei der Klassifikation möchten wir jedoch keine Gerade oder Kurve vorhersagen, die sich durch eine Punktwolke legt, sondern wie möchten Punktwolken voneinander als Klassen unterscheiden, um später hinzukommende Punkte ihren richtigen Klassen zuweisen zu können (Klassifikation). Wir können jedoch auf dem vorherigen Modell der Prädiktion von stetigen Werten aufbauen und auch die Backpropagation zum Training einsetzen, möchten das Training dann jedoch auf die Trennung der Punktwolken ausrichten.

Hinweis: Regressions- und Klassifikationsherausforderungen werden in den Dimensionen unterschiedlich dargestellt. Zur Veranschaulichung: Während wir bei der einfachen Regression eine x-Eingabe als unabhängige Variable und eine y-Ausgabe als abhängige Variable haben, haben wir bei einer zwei-dimensionalen Klassifikation zwei x-Dimensionen als Eingabe. Die Klassen sind die y-Ausgabe (hier als Farben visualisiert).

Ergänzen wir das Modell nun um eine Aktivierungsfunktion, dass die stetigen Werte der Nettosumme über eine Funktion in Klassen unterteilt, erhalten wir einen Klassifikator: Den Perceptron-Klassifikator. Das Perzeptron gilt als der einfachste Klassifikator und ist bereits die kleinste Form eines künstlichen neuronalen Netzes. Es funktioniert nur bei linearer Trennbarkeit der Klassen.

Was soll die Aktivierungsfunktion bewirken? Wir berechnen wieder eine Nettoeingabe $w^T \cdot x$ , die uns stetige Werte ausgiebt. Wir haben also immer noch unsere Gewichtungen, die wir trainieren können. Nun trainieren wir nur nicht auf eine “korrekte” stetige Ausgabe der Nettoeingabe hin, sondern auf eine korrekte Ausgabe der Aktivierungsfunktion $\phi$ (Phi), die uns die stetigen Werte der Nettoeingabe in einen binären Wert (z. B. 0 oder 1) umwandelt. Das Perzeptron ist die kleinste Form des künstlichen neuronalen Netzes und funktioniert wie der lineare Regressor, jedoch ergänzt um eine Aktivierungsfunktion die bewirken soll, dass ein Neuron (hier: der einzelne Output) “feuert” oder nicht “feuert”. Es ist ein binärer Klassifikator, der beispielsweise die Wertebereiche -1 oder +1 annehmen kann.

Das Perceptron verwendet die einfachste Form der Aktivierungsfunktion: Eine Sprungfunktion, die einer einfachen if… else… Anweisung gleich kommt.

$y = \phi(w^T \cdot x) = \left\{ \begin{array}{12} 1 & w^T \cdot x > 0\\ -1 & \text{otherwise} \end{array}$

Fazit – Unterschied zwischen Klassifikation und Regression

Mathematisch müssen sich Regression und Klassifikation gar nicht all zu sehr voneinander unterscheiden. Viele Verfahren der Klassifikation lassen sich mit nur wenig Anpassung auch zur Regression anwenden, oder umgekehrt. Künstliche neuronale Netze, k-nächste-Nachbarn und Entscheidungsbäume sind gute Beispiele, die in der Praxis sowohl für Klassifkation als auch für Regression eingesetzt werden, natürlich mit unterschiedlichen Stärken und Schwächen.

Unterschiedlich ist jedoch der Zweck der Anwendung: Bei der Regression möchten wir stetige Werte vorhersagen (z. B. Temperatur der Maschine), bei der Klassifikation hingegen Klassen unterscheiden (z. B. Maschine überhitzt oder überhitzt nicht).

Unterschiede zwischen linearer und nicht-linearer Klassifikation und linearer und nicht-linearer Regression. Für Einsteiger in diese Thematik ist beachten, dass jede maschinell erlernte Klassifikation und Regression einen gewissen Fehler hat, der unter Betrachtung der Trainings- und Testdaten zu minimieren ist, jedoch nie ganz verschwindet.

Und Clustering?

Clustering ist eine Disziplin des unüberwachten Lernens, um Gruppen von Klassen bzw. Grenzen dieser Klassen innerhalb von unbekannten Daten zu finden. Es ist im Prinzip eine untrainierte Klassifikation zum Zwecke des Data Minings. Clustering gehört auch zum maschinellen Lernen, ist aber kein Predictive Analytics. Da keine – mit dem gewünschten Ergebnis vorliegende – Trainingsdaten vorliegen, kann auch kein Training über eine Backpropagation erfolgen. Clustering ist folglich eine schwache Klassifikation, die mit den trainingsbasierten Klassifikationsverfahren nicht funktioniert.

Process Analytics – Data Analysis for Process Audit & Improvement

December 14, 2017/in Audit Analytics, Business Analytics, Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Insights, Main Category, Process Mining/by Benjamin Aunkofer

Process Mining: Innovative data analysis for process optimization and audit

Step-by-Step: New ways to detect compliance violations with Process Analytics

In the course of the advancing digitization, an enormous upheaval of everyday work is currently taking place to ensure the complete recording of all steps in IT systems. In addition, companies are increasingly confronted with increasingly demanding regulatory requirements on their IT systems.

Read this article in German:
“Process Mining: Innovative Analyse von Datenspuren für Audit und Forensik “

The unstoppable trend towards a connected world will further increase the possibilities of process transparency, but many processes in the company area are already covered by one or more IT systems. Each employee, as well as any automated process, leaves many data traces in IT backend systems, from which processes can be replicated retroactively or in real time. These include both obvious processes, such as the entry of a recorded purchase order or invoice, as well as partially hidden processes, such as the modification of certain entries or deletion of these business objects.

1 Understanding Process Analytics

Process Analytics is a data-driven methodology of the actual process analysis, which originates in forensics. In the wake of the increasing importance of computer crime, it became necessary to identify and analyze the data traces that potential criminals left behind in IT systems in order to reconstruct the event as much as possible.

With the trend towards Big Data Analytics, Process Analytics has not only received new data bases, but has also been further developed as an analytical method. In addition, the visualization enables the analyst or the report recipient to have a deeper understanding of even more complex business processes.

While conventional process analysis primarily involves employee interviews and monitoring of the employees at the desk in order to determine actual processes, Process Analytics is a leading method, which is purely fact-based and thus objectively approaching the processes. It is not the employees who are asked, but the IT systems, which not only store all the business objects recorded in a table-oriented manner, but also all process activities. Every IT system for enterprise purposes log all relevant activities of the whole business process, in the background and invisible to the users, such as orders, invoices or customer orders, with a time stamp.

2 The right choice of the processes to analyze

Today almost every company works with at least one ERP system. As other systems are often used, it is clear which processes can not be analyzed: Those processes, which are still carried out exclusively on paper and in the minds of the employees, which are typical decision-making processes at the strategic level and not logged in IT systems.

Operational processes, however, are generally recorded almost seamlessly in IT systems. Furthermore, almost all operational decisions are recorded by status flags in datasets.

The operational processes, which can be reconstructed and analyzed with Process Mining very well and which are of equal interest from the point of view of compliance, include for example:

– Procurement

– Logistics / Transport

– Sales / Ordering

– Warranty / Claim Management

– Human Resource Management

Process Analytics enables the greatest possible transparency across all business processes, regardless of the sector and the department. Typical case IDs are, for example, sales order number, procurement order number, customer or material numbers.

3 Selection of relevant IT systems

In principle, every IT system used in the company should be examined with regard to the relevance for the process to be analyzed. As a rule, only the ERP system (SAP ERP or others) is relevant for the analysis of the purchasing processes. However, for other process areas there might be other IT systems interesting too, for example separate accounting systems, a CRM or a MES system, which must then also be included.

Occasionally, external data should also be integrated if they provide important process information from externally stored data sources – for example, data from logistics partners.

4 Data Preparation

Before the start of the data-driven process analysis, the data directly or indirectly indicating process activities must be identified, extracted and processed in the data sources. The data are stored in database tables and server logs and are collected via a data warehousing procedure and converted into a process protocol or – also called – event log.

The event log is usually a very large and wide table which, in addition to the actual process activities, also contains parameters which can be used to filter cases and activities. The benefit of this filter option is, for example, to show only process flows where special product groups, prices, quantities, volumes, departments or employee groups are involved.

5 Analysis Execution

The actual inspection is done visually and thus intuitively with an interactive process flow diagram, which represents the actual processes as they could be extracted from the IT systems. The event log generated by the data preparation is loaded into a data visualization software (e.g. Celonis PM Software), which displays this log by using the case IDs and time stamps and transforms this information in a graphical process network. The process flows are therefore not modeled by human “process thinkers”, as is the case with the target processes, but show the real process flows given by the IT systems. Process Mining means, that our enterprise databases “talk” about their view of the process.

The process flows are visualized and statistically evaluated so that concrete statements can be made about the process performance and risk estimations relevant to compliance.

6 Deviation from target processes

The possibility of intuitive filtering of the process presentation also enables an analysis of all deviation of our real process from the desired target process sequences.

The deviation of the actual processes from the target processes is usually underestimated even by IT-affine managers – with Process Analytics all deviations and the general process complexity can now be investigated.

6 Detection of process control violations

The implementation of process controls is an integral part of a professional internal control system (ICS), but the actual observance of these controls is often not proven. Process Analytics allows circumventing the dual control principle or the detection of functional separation conflicts. In addition, the deliberate removal of internal control mechanisms by executives or the incorrect configuration of the IT systems are clearly visible.

7 Detection of previously unknown behavioral patterns

After checking compliance with existing controls, Process Analytics continues to be used to recognize previously unknown patterns in process networks, which point to risks or even concrete fraud cases and are not detected by any control due to their previously unknown nature. In particular, the complexity of everyday process interlacing, which is often underestimated as already mentioned, only reveals fraud scenarios that would previously not have been conceivable.

8 Reporting – also possible in real time

As a highly effective audit analysis, Process Analytics is already an iterative test at intervals of three to twelve months. After the initial implementation, compliance violations, weak or even ineffective controls, and even cases of fraud, are detected reliably. The findings can be used in the aftermath to stop the weaknesses. A further implementation of the analysis after a waiting period makes it possible to assess the effectiveness of the measures taken.

In some application scenarios, the seamless integration of the process analysis with the visual dashboard to the IT system landscape is recommended so that processes can be monitored in near real-time. This connection can also be supplemented by notification systems, so that decision makers and auditors are automatically informed about the latest process bottlenecks or violations via SMS or e-mail.

Fazit

Process Analytics is, in the course of the digitalization, the highly effective methodology from the area of Big Data Analysis for detecting compliance-relevant events throughout the company and also providing visual support for forensic data analysis. Since this is a method, and not a software, an expansion of the IT system landscape, especially for entry, is not absolutely necessary, but can be carried out by internal or external employees at regular intervals.

ID3-Algorithmus: Ein Rechenbeispiel

December 8, 2017/in Artificial Intelligence, Business Analytics, Customer Analytics, Data Mining, Data Science, Machine Learning, Main Category, Predictive Analytics, Statistics, Visualization/by Benjamin Aunkofer

Dieser Artikel ist Teil 3 von 4 der Artikelserie Maschinelles Lernen mit Entscheidungsbaumverfahren und nun wollen wir einen Entscheidungsbaum aus Daten herleiten, jedoch ohne Programmierung, sondern direkt auf Papier (bzw. HTML :-).

Folgender Datensatz sei gegeben:

Zeile	Kundenart	Zahlungsgeschwindigkeit	Kauffrequenz	Herkunft	Zahlungsmittel: Rechnung?
1	Neukunde	niedrig	niedrig	Inland	false
2	Neukunde	niedrig	niedrig	Ausland	false
3	Stammkunde	niedrig	niedrig	Inland	true
4	Normalkunde	mittel	niedrig	Inland	true
5	Normalkunde	hoch	hoch	Inland	true
6	Normalkunde	hoch	hoch	Ausland	false
7	Stammkunde	hoch	hoch	Ausland	true
8	Neukunde	mittel	niedrig	Inland	false
9	Neukunde	hoch	hoch	Inland	true
10	Normalkunde	mittel	hoch	Inland	true
11	Neukunde	mittel	hoch	Ausland	true
12	Stammkunde	mittel	niedrig	Ausland	true
13	Stammkunde	niedrig	hoch	Inland	true
14	Normalkunde	mittel	niedrig	Ausland	false

Gleich vorweg ein Disclaimer: Der Datensatz ist natürlich überaus klein, ja gerade zu winzig. Dafür würden wir in der Praxis niemals einen Machine Learning Algorithmus einsetzen. Dennoch bleiben wir besser übersichtlich und nachvollziehbar mit diesen 14 Zeilen. Das Lernziel dieser Übung ist es, ein Gefühl für die Erstellung von Entscheidungsbäumen zu erhalten.
Zu beachten ist ferner, dass dieser Datensatz bereits aggregiert ist, denn eigentlich nummerisch abbildbare Daten wurden in Klassen zusammengefasst.

Das Ziel:

Der Datensatz spielt wieder, welchem Kunden (ID) bisher die Zahlung per Rechnung erlaubt und nicht widerrufen wurde. Das Ziel soll sein, eine Vorhersage darüber zu machen zu können, wann ein Kunde per Rechnung zahlen darf und wann nicht (dann per Vorkasse).

Der Algorithmus:

Wir verwenden den ID3-Algorithmus in seiner Reinform. Der ID3-Algorithmus ist der gängigste Algorithmus zum Aufbau datengetriebener Entscheidungsbäume und es gibt mehrere Abwandlungen. Die Vorgehensweise des Algorithmus wird in dem Teil 2 der Artikelserie Entscheidungsbaum-Algorithmus ID3 erläutert.

1. Schritt: Auswählen des Attributes mit dem höchsten Informationsgewinn

Der Informationsgewinn eines Attributes ( $A$ ) im Sinne des ID3-Algorithmus ist die Differenz aus der Entropie ( $E(S)$ ) (siehe Teil 1 der Artikelserie Entropie, ein Maß für die Unreinheit in Daten) des gesamten Datensatzes ( $S$ ) und der Summe aus den gewichteten Entropien des Attributes für jeden einzelnen Wert (Value $i$ ), der im Attribut vorkommt:
$IG(S, A) = H(S) - \sum_{i=1}^n \frac{\bigl|S_i\bigl|}{\bigl|S\bigl|} \cdot H(S_i)$

1.1 Gesamt-Entropie des Datensatzes berechnen

Erstmal schauen wir uns die Entropie des gesamten Datensatzes an. Die Entropie bezieht sich dabei auf das gewünschte Klassifikationsergebnis, also ist die Zahlung via Rechnung erlaubt oder nicht? Diese Frage wird entweder mit true oder false beantwortet.

$H(S) = - \frac{9}{14} \cdot \log_2(\frac{9}{14}) - \frac{5}{14} \cdot \log_2(\frac{5}{14}) = 0.94$

1.2 Berechnung der Informationsgewinne aller Attribute

Berechnen wir nun also die Informationsgewinne über alle Spalten.

Attribut	Subset	Count(true)	Count(false)
Kundenart	“Neukunde”	2	3
	“Stammkunde”	4	0
	“Normalkunde”	3	2

Wir zerlegen den gesamten Datensatz gedanklich in drei Kategorien der Kundenart und berechnen die Entropie bezogen auf das Klassifikationsziel:

$H(S_{Neukunde}) = - \frac{2}{5} \cdot \log_2(\frac{2}{5}) - \frac{3}{5} \cdot \log_2(\frac{3}{5}) = 0.97$

$H(S_{Stammkunde}) = - \frac{4}{4} \cdot \log_2(\frac{4}{4}) - \frac{0}{4} \cdot \log_2(\frac{0}{4}) = 0.00$

$H(S_{Normalkunde}) = - \frac{3}{5} \cdot \log_2(\frac{3}{5}) - \frac{2}{5} \cdot \log_2(\frac{2}{5}) = 0.97$

Zur Erinnerung, der Informationsgewinn (Information Gain) wird wie folgt berechnet:

$IG(S, A_{Kundenart}) = - \sum_{i=1}^n \frac{\bigl|S_i\bigl|}{\bigl|S\bigl|} \cdot H(S_i)$

Angewendet auf das Attribut “Kundenart”…

$IG(S, A_{Kundenart}) = H(S) - \frac{\bigl|S_{Neukunde}\bigl|}{\bigl|S\bigl|} \cdot H(S_{Neukunde}) - \frac{\bigl|S_{Stammkunde}\bigl|}{\bigl|S\bigl|} \cdot H(S_{Stammkunde}) - \frac{\bigl|S_{Normalkunde}\bigl|}{\bigl|S\bigl|} \cdot H(S_{Normalkunde})$

… erhalten wir der Formal nach folgenden Informationsgewinn:

$IG(S, A_{Kundenart}) = 0.94 - \frac{5}{14} \cdot 0.97 - \frac{4}{14} \cdot 0.00 - \frac{5}{14} \cdot 0.97 = 0.247$

Nun für die weiteren Spalten:

Attribut	Subset	Count(true)	Count(false)
Zahlungsgeschwindigkeit	“niedrig”	2	2
	“mittel”	4	2
	“schnell”	3	1

Entropien für die “Zahlungsgeschwindigkeit”:

$H(S_{niedrig}) = - \frac{2}{4} \cdot \log_2(\frac{2}{4}) - \frac{2}{4} \cdot \log_2(\frac{2}{4}) = 1.00$

$H(S_{mittel}) = - \frac{4}{6} \cdot \log_2(\frac{4}{6}) - \frac{2}{6} \cdot \log_2(\frac{2}{6}) = 0.92$

$H(S_{schnell}) = - \frac{3}{4} \cdot \log_2(\frac{3}{4}) - \frac{1}{4} \cdot \log_2(\frac{1}{4}) = 0.81$

So berechnen wir wieder den Informationsgewinn:

$IG(S, A_{Zahlungsgeschwindigkeit}) = H(S) - \frac{\bigl|S_{niedrig}\bigl|}{\bigl|S\bigl|} \cdot H(S_{niedrig}) - \frac{\bigl|S_{mittel}\bigl|}{\bigl|S\bigl|} \cdot H(S_{mittel}) - \frac{\bigl|S_{schnell}\bigl|}{\bigl|S\bigl|} \cdot H(S_{schnell})$

Einsatzen und ausrechnen:

$IG(S, A_{Zahlungsgeschwindigkeit}) = 0.94 - \frac{4}{14} \cdot 1.00 - \frac{6}{14} \cdot 0.92 - \frac{4}{14} \cdot 0.81 = 0.029$

Und nun für die Spalte “Kauffrequenz”:

Attribut	Subset	Count(true)	Count(false)
Kauffrequenz	“niedrig”	3	4
Kauffrequenz	“hoch”	6	1

Entropien:

$H(S_{niedrig}) = - \frac{3}{7} \cdot \log_2(\frac{3}{7}) - \frac{4}{7} \cdot \log_2(\frac{4}{7}) = 0.99$

$H(S_{hoch}) = - \frac{6}{7} \cdot \log_2(\frac{6}{7}) - \frac{1}{7} \cdot \log_2(\frac{1}{7}) = 0.59$

Informationsgewinn:

$IG(S, A_{Kauffrequenz}) = H(S) - \frac{\bigl|S_{niedrig}\bigl|}{\bigl|S\bigl|} \cdot H(S_{niedrig}) - \frac{\bigl|S_{hoch}\bigl|}{\bigl|S\bigl|} \cdot H(S_{hoch})$

Einsetzen und Ausrechnen:

$IG(S, A_{Kauffrequenz}) = 0.94 - \frac{7}{14} \cdot 1.00 - \frac{7}{14} \cdot 0.59 = 0.150$

Und last but not least die Spalte “Herkunft”:

Attribut	Subset	Count(true)	Count(false)
Herkunft	“Inland”	6	2
Herkunft	“Ausland”	3	3

Entropien:

$H(S_{Inland}) = - \frac{6}{8} \cdot \log_2(\frac{6}{8}) - \frac{2}{8} \cdot \log_2(\frac{2}{8}) = 0.81$

$H(S_{Ausland}) = - \frac{3}{6} \cdot \log_2(\frac{3}{6}) - \frac{3}{6} \cdot \log_2(\frac{3}{6}) = 1.00$

Informationsgewinn:

$IG(S, A_{Herkunft}) = H(S) - \frac{\bigl|S_{Inland}\bigl|}{\bigl|S\bigl|} \cdot H(S_{Inland}) - \frac{\bigl|S_{Ausland}\bigl|}{\bigl|S\bigl|} \cdot H(S_{Ausland})$

Einsetzen und Ausrechnen:

$IG(S, A_{Herkunft}) = 0.94 - \frac{8}{14} \cdot 0.81 - \frac{6}{14} \cdot 1.00 = 0.05$

2. Schritt: Anlegen des Wurzel-Knotens

Der Informationsgewinn ist für das Attribut “Kundenart” am größten, daher entscheiden wir uns im Sinne des ID3-Algorithmus für dieses Attribut als Wurzel-Knoten.

3. Schritt: Rekursive Wiederholung (!!!)

Nun stellt sich natürlich die Frage: Wie geht es weiter?

Der Algorithmus kann eigentlich nur eines: Einen Wurzelknoten finden. Diesen Vorgang müssen wir nun nur noch rekursiv wiederholen, und das tun wir wie folgt.

Der Datensatz wurde bereits aufgeteilt in die drei Kundenarten. Für jede Kundenart ergibt sich jeweils ein Subset mit den verbleibenden Attributen. Für alle drei Subsets erstellen wir dann wieder einen Wurzelknoten, so dass ein neuer Ast entsteht.

3.1 Erster Rekursionsschritt

Machen wir also weiter und bestimmen wir das nächste Attribut nach der Kundenart, für die Fälle Kundenart = “Neukunde”:

Zeile	Kundenart	Zahlungsgeschwindigkeit	Kauffrequenz	Herkunft	Zahlungsmittel: Rechnung?
1	Neukunde	niedrig	niedrig	Inland	false
2	Neukunde	niedrig	niedrig	Ausland	false
8	Neukunde	mittel	niedrig	Inland	false
9	Neukunde	hoch	hoch	Inland	true
11	Neukunde	mittel	hoch	Ausland	true

Die Entropie des Gesamtdatensatzes (ja, es ist für diesen Schritt betrachtet der gesamte Datensatz!) ist wie folgt:

$H(S_{Neukunde}) = - \frac{2}{5} \cdot \log_2(\frac{2}{5}) - \frac{3}{5} \cdot \log_2(\frac{3}{5}) = 0.97$

Die Entropie ist weit weg von einer bestimmten Wahrscheinlichkeit (nahe der Gleichverteilung). Daher müssen wir hier nochmal ansetzen und losrechnen:

Entropien für “Zahlungsgeschwindigkeit” bei Neukunden:

$H(S_{niedrig}) = 0.00$

$H(S_{mittel}) = 1.00$

$H(S_{hoch}) = 0.00$

Informationsgewinn des Attributes “Zahlungsgeschwindigkeit” bei Neukunden:

$IG(S_{Neukunde},A_{Zahlungsgeschwindigkeit}) = 0.97 - \frac{3}{5} \cdot 0.00 - \frac{2}{5} \cdot 1.00 - \frac{1}{5} \cdot 0.00 = 0.57$

Betrachtung der Spalte “Kauffrequenz” bei Neukunden:

Entropien für “Kauffrequenz” bei Neukunden:

$H(S_{niedrig}) = 0.00$

$H(S_{hoch}) = 0.00$

Informationsgewinn des Attributes “Kauffrequenz” bei Neukunden:

$IG(S_{Neukunde},A_{Kauffrequenz}) = 0.97 - \frac{3}{5} \cdot 0.00 - \frac{2}{5} \cdot 0.00 = 0.97$

Betrachtung der Spalte “Herkunft” bei Neukunden:

Entropien für “Herkunft” bei Neukunden:

$H(S_{Inland}) = 0.92$

$H(S_{hoch}) = 1.00$

Informationsgewinn des Attributes “Herkunft” bei Neukunden:

$IG(S_{Neukunde},A_{Herkunft}) = 0.97 - \frac{3}{5} \cdot 0.92 - \frac{2}{5} \cdot 1.00 = 0.018$

Wir entscheiden uns also für das Attribut “Kauffrequenz” als Ast nach der Entscheidung “Neukunde”, denn dieses Attribut bring uns den größten Informationsgewinn und trennt uns die Unterscheidung für oder gegen das Zahlungsmittel “Rechnung” eindeutig auf.

3.1 Zweiter Rekursionsschritt

Was passiert mit der Kundenart “Stammkunde”?

Zeile	Kundenart	Zahlungsgeschwindigkeit	Kauffrequenz	Herkunft	Zahlungsmittel: Rechnung?
3	Stammkunde	niedrig	niedrig	Inland	true
7	Stammkunde	hoch	hoch	Ausland	true
12	Stammkunde	mittel	niedrig	Ausland	true
13	Stammkunde	niedrig	hoch	Inland	true

Die Antwort ist einfach: Nichts!
Wer ein Stammkunde ist, dem wurde stets die Zahlung per Rechnung erlaubt.

$H(S_{Stammkunde}) = 0.0$

3.1 Dritter Rekursionsschritt

Fehlt nun nur noch die Frage nach der Unterscheidung von Normalkunden.

Zeile	Kundenart	Zahlungsgeschwindigkeit	Kauffrequenz	Herkunft	Zahlungsmittel: Rechnung?
4	Normalkunde	mittel	niedrig	Inland	true
5	Normalkunde	hoch	hoch	Inland	true
6	Normalkunde	hoch	hoch	Ausland	false
14	Normalkunde	mittel	niedrig	Ausland	false

Zwar ist die Entropie des Subsets der Normalkunden…

$H(S_{Normalkunde}) = 1.0$

… denkbar schlecht, da maximal. Aber wir können genauso vorgehen, wie wir es bei dem Subset der Neukunden getan haben. Ich nehme es nun aber vorweg: Wenn wir uns den Datensatz näher ansehen, erkennen wir, dass wir diese Gesamtentropie von 1.0 für das Subset “Normalkunde” nicht mit den Attributen “Kauffrequenz” oder “Zahlungsgeschwindigkeit” reduzieren können, da dieses auch für sich betrachtet in Entropien der Größe 1.0 erhalten werden. Das Attribut “Herkunft” hingegen teilt den Datensatz sauber in true und false auf:

Somit ist der Informationsgewinn für das Attribut “Herkunft” am größten und wir haben unseren Baum komplett und – glücklicherweise – eindeutig bestimmen können!

Ergebnis: Der Entscheidungsbaum

Somit haben wir den Entscheidungsbaum über den ID3-Algorithmus erstellt, der eine Auskunft darüber macht, ob einem Kunden die Zahlung über Rechnung (statt Vorkasse) erlaubt wird:

true = Rechnung als Zahlungsmittel erlaubt
false = Rechnung als Zahlungsmittel nicht erlaubt

Ensemble Learning

December 3, 2017/in Artificial Intelligence, Big Data, Business Analytics, Data Mining, Data Science, Deep Learning, Machine Learning, Main Category/by Benjamin Aunkofer

Stellen Sie sich vor, Sie haben die Frage Ihres Lebens vor sich. Die korrekte Beantwortung dieser Frage wird Ihr Leben positiv beeinflussen, andernfalls negativ. Aber Sie haben Glück: Sie dürfen einen Experten, den Sie auswählen dürfen, um Rat fragen oder Sie dürfen eine annonyme Gruppe, sagen wir 1.000 Personen, um Rat fragen. Welchen Rat würden Sie sich einholen? Die einzelne Experten-Meinung oder die aggriegierte Antwort einer ganzen Gruppe von Menschen?
Oder wie wäre es mit einer Gruppe von Experten?

Ensemble Learning

Beim Einsatz eines maschinellen Lernalgorithmus auf ein bestimmtes Problem kann durchaus eine angemessene Präzision (Accuracy, eine Quote an Prädiktionsergebnissen, die als korrekt einzustufen sind) erzielt werden, doch oftmals reicht die Verlässlichkeit eines einzelnen Algorithmus nicht aus. Algorithmen können mit unterschiedlichen Parametern verwendet werden, die sich bei bestimmten Daten-Situationen verschieden auswirken. Bestimmte Algorithmen neigen zur Unteranpassung (Underfitting), andere zur Überanpassung (Overfitting).

Soll Machine Learning für den produktiven Einsatz mit bestmöglicher Zuverlässigkeit entwickelt und eingesetzt werden, kommt sinnvollerweise Ensemble Learning zum Einsatz. Beim Ensemble Learning wird ein Ensemble (Kollektiv von Prädiktoren) gebildet um ein Ensemble Average (Kollektivmittelwert) zu bilden. Sollte also beispielsweise einige Klassifizierer bei bestimmten Daten-Eingaben in ihren Ergebnissen ausreißen, steuern andere Klassifizierer dagegen. Ensemble Learning kommt somit in der Hoffnung zum Einsatz, dass eine Gruppe von Algorithmen ein besseres Ergebnis im Mittel erzeugen als es ein einzelner Algorithmus könnte.

Ich spreche nachfolgend bevorzugt von Klassifizierern, jedoch kommt Ensemble Learning auch bei der Regression zum Einsatz.

Voting Classifiers (bzw. Voting Regressors)

Eine häufige Form – und i.d.R. auch als erstes Beispiel eines Ensemble Learners – ist das Prinzip der Voting Classifiers. Das Prinzip der Voting Classifiers ist eine äußerst leicht nachvollziehbare Idee des Ensemble Learnings und daher vermutlich auch eine der bekanntesten Form der Kollektivmittelwert-Bildung. Gleich vorweg: Ja, es gibt auch Voting Regressors, jedoch ist dies ein Konzept, das nicht ganz ohne umfassendere Aggregation auf oberster Ebene auskommen wird, daher wäre für die Zwecke der akkurateren Regression eher das Stacking (siehe unten) sinnvoll.

Eine häufige Frage im Data Science ist, welcher Klassifizierer für bestimmte Zwecke die besseren sind: Entscheidungsbäume, Support-Vector-Machines, k-nächste-Nachbarn oder logistische Regressionen?

Warum nicht einfach alle nutzen? In der Tat wird genau das nicht selten praktiziert. Das Ziel dieser Form des Ensemble Learnings ist leicht zu erkennen: Die unterschiedlichen Schwächen aller Algorithmen sollen sich – so die Hoffnung – gegenseitig aufheben. Alle Algorithmen (dabei können auch mehrere gleiche Algorithmen mit jedoch jeweils unterschiedlichen Paramtern gemeint sein, z. B. mehrere knN-Klassifizierer mit unterschiedlichen k-Werten und Dimensionsgewichtungen) werden auf dasselbe Problem hin trainiert.

Bei der Prädiktion werden entweder alle Klassifizierer gleich behandelt oder unterschiedlich gewichtet (wobei größere Unterschiede der Gewichtungen unüblich, und vermutlich auch nicht sinnvoll, sind). Entsprechend einer Ensemble-Regel werden die Ergebnisse aller Klassifizierer aggregiert, bei Klassifikation durch eine Mehrheitsentscheidung, bei Regression meistens durch Durchschnittsbildung oder (beim Stacking) durch einen weiteren Regressor.

Abgesehen davon, dass wir mit dem Ensemble-Klassifizierer bzw. Regressoren vermutlich bessere Ergebnisse haben werden, haben wir nun auch eine weitere Information hinzubekommen: Eine Entropie über die Wahrscheinlichkeit. Bestenfalls haben alle Klassifizierer die gleiche Vorhersage berechnet, schlechtestensfalls haben wir ein Unentschieden. So können wir Vorhersagen in ihrer Aussagekraft bewerten. Analog kann bei Regressionen die Varianz der Ergebnisse herangezogen werden, um das Ergebnis in seiner Aussagekraft zu bewerten.

Betrachtung im Kontext von: Eine Kette ist nur so stark, wie ihr schwächstes Glied

Oft heißt es, dass Ensemble Learning zwar bessere Ergebnisse hervorbringt, als der schwächste Klassifizier in der Gruppe, aber auch schlechtere als der beste Klassifizierer. Ist Ensemble Learning also nur ein Akt der Ratlosigkeit, welcher Klassifizierer eigentlich der bessere wäre?

Ja und nein. Ensemble Learning wird tatsächlich in der Praxis dazu verwendet, einzelne Schwächen abzufangen und auch Ausreißer-Verhalten auf bisher andersartiger Daten abzuschwächen. Es ist ferner jedoch so, dass Ensemble Learner mit vielen Klassifizieren sogar bessere Vorhersagen liefern kann, als der beste Klassifizierer im Programm.

Das liegt an dem Gesetz der großen Zahlen, dass anhand eines Beispiels verdeutlicht werden kann: Bei einem (ausbalanzierten) Münzwurf liegt die Wahrscheinlichkeit bei genau 50,00% dafür, Kopf oder Zahl zu erhalten. Werfe ich die Münze beispielsweise zehn Mal, erhalte ich aber vielleicht drei Mal Kopf und sieben mal Zahl. Werfe ich sie 100 Mal, erhalte ich vielleicht 61 Mal Kopf und 39 Mal Zahl. Selbst nur 20 Mal die Zahl zu erhalten, wäre bei nur 100 Würfen gar nicht weit weg von unwahrscheinlich. Würde ich die Münze jedoch 10.000 Male werfen, würde ich den 50% schon sehr annähern, bei 10 Millionen Würfen wird sich die Verteilung ganz sicher als Gleichverteilung mit 50,0x% für Kopf oder Zahl einpendeln.

Nun stellt man sich (etwas überspitzt, da analog zu den Wünzwürfen) nun einen Ensemble Learner mit einer Gruppe von 10.000 Klassifiziern vor. Und angenommen, jeder einzelne Klassifizierer ist enorm schwach, denn eine richtige Vorhersage trifft nur mit einer Präzision von 51% zu (also kaum mehr als Glücksspiel), dann würde jedoch die Mehrheit der 10.000 Klassifizierer (nämlich 51%) richtig liegen und die Mehrheitsentscheidung in den absolut überwiegenden Fällen die korrekte Vorhersage treffen.

Was hingehen in diesem Kontext zutrifft: Prädiktionen via Ensemble Learning sind zwangsläufig langsam. Durch Parallelisierung der Klassifikation kann natürlich viel Zeit eingespart werden, dann ist das Ensemble Learning jedoch mindestens immer noch so langsam, wie der langsamste Klassifizierer.

Bagging

Ein Argument gegen den Einsatz von gänzlich verschiedenen Algortihmen ist, dass ein solcher Ensemble Learner nur schwer zu verstehen und einzuschätzen ist (übrigens ein generelles Problem im maschinellen Lernen). Bereits ein einzelner Algorithmus (z. B. Support Vector Machine) kann nach jedem Training alleine auf Basis der jeweils ausgewählten Daten (zum Training und zum Testen) recht unterschiedlich in seiner Vorhersage ausfallen.

Bagging (kurze Form von Bootstrap Aggregation) ist ein Ensemble Learning Prinzip, bei dem grundsätzlich der gleiche Algorithmus parallel mit unterschiedlichen Aufteilungen der Daten trainiert (und natürlich getestet) wird. Die Aufteilung der Daten kann dabei komplett (der vollständige Datensatz wird verteilt und verwendet) oder auch nur über Stichproben erfolgen (dann gibt es mehrfach verwendete Datenpunkte, aber auch solche, die überhaupt nicht verwendet werden). Das Ziel ist dabei insbesondere, im Endergebnis Unter- und Überanpassung zu vermeiden. Gibt es viele Dichte-Cluster und Ausreißer in den Daten, wird nicht jeder Klassifizierer sich diesen angepasst haben können. Jede Instanz der Klassifizierer erhält weitgehend unterschiedliche Daten mit eigenen Ausreißern und Dichte-Clustern, dabei darf es durchaus Überschneidungen bei der Datenaufteilung geben.

Pasting

Pasting ist fast genau wie Bagging, nur mit dem kleinen aber feinen Unterschied, dass sich die Datenaufteilung nicht überschneiden darf. Wird ein Datenpunkt durch Zufallsauswahl einem Klassifizierer zugewiesen, wird er nicht mehr für einen anderen Klassifizierer verwendet. Über die Trainingsdaten des einen Klassifizierers verfügt demnach kein anderer Klassifizierer. Die Klassifizierer sind somit völlig unabhängig voneinander trainiert, was manchmal explizit gewollt sein kann. Pasting setzt natürlich voraus, dass genug Daten vorhanden sind. Diese Voraussetzung ist gleichermaßen auch eine Antwort auf viele Probleme: Wie können große Datenmengen schnell verarbeitet werden? Durch die Aufteilung ohne Überschneidung auf parallele Knoten.

Random Forest

Random Forests sollten an dieser Stelle im Text eigentlich nicht stehen, denn sie sind ein Beispiel des parallelen Ensembles bzw. des Voting Classifiers mit Entscheidungsbäumen (Decision Trees). Random Forests möchte ich an dieser Stelle dennoch ansprechen, denn sie sind eine äußerst gängige Anwendung des Baggings oder (seltener) auch des Pastings für Entscheidungsbaumverfahren. Die Datenmenge wird durch Zufall aufgeteilt und aus jeder Aufteilung heraus wird ein Entscheidungsbaum erstellt. Eine Mehrheitsentscheidung der Klassifikationen aller Bäume ist das Ensemble Learning des Random Forests.

Random Forest ist ein Verfahren der Klassifikation oder Regression, das bereits so üblich ist, dass es mittlerweile längst in (fast) allen Machine Learning Bibliotheken implemeniert ist und – dank dieser Implementierung – in der Anwendung nicht komplizierter, als ein einzelner Entscheidungsbaum.

Stacking

Stacking ist eine Erweiterung des Voting Classifiers oder Voting Regressors um eine höhere Ebene (Blending-Level), die die beste Aggregation der Einzel-Ergebnisse erlernt. An der Spitze steht beim Stacking (mindestens) ein weiterer Klassifikator oder Regressor

Stacking ist insbesondere dann sinnvoll, wenn die Ergebnisse der einzelnen Algorithmen sehr unterschiedlich ausfallen können, was bei der Regression – da stetige Werte statt wenige Klassen – nahezu immer der Fall ist. Stacking-Algorithmen können sogar mehrere Schichten umfassen, was ihr Training wesentlich schwieriger gestaltet.

Boosting (Sequential Ensemble Learning)

Bagging, Pasting und Stacking sind parallele Verfahren des Ensemble Learning (was nicht bedeutet, dass die parallel dargestellten Algorithmen in der Praxis nicht doch sequenziell abgearbeitet werden). Zwangsweise sequenziell durchgeführt wird hingegen das Boosting, bei dem wir schwache Klassifizierer bzw. Regressoren durch Iteration in ihrem Training verstärken wollen. Boosting kann somit als eine Alternative zum Deep Learning gesehen werden. Während beim Deep Learning ein starker Algorithmus durch ein mehrschichtiges künstliches neuronales Netz dafür entworfen und trainiert wird, um ein komplexes Problem zu lösen (beispielsweise Testerkennung [OCR]), können derartige Herausforderungen auch mit schwächeren Klassifikatoren unter Einsatz von Boosting realisiert werden.

Boosting bezieht sich allein auf das Training und ist aus einer Not heraus entstanden: Wie bekommen wir bessere Prädiktionen mit einem eigentlich schwachen Lernalgorithmus, der tendenziell Unteranpassung erzeugt? Boosting ist eine Antwort auf Herausforderungen der Klassifikation oder Regression, bei der ein Algorithmus iterativ, also in mehreren Durchläufen, durch Anpassung von Gewichten trainiert wird.

Eines der bekanntesten Boosting-Verfahren ist AdaBoost. Der erste Schritt ist ein normales Training. Beim darauffolgenden Testen zeigen sich Klassifikations-/Regressionsfehler. Die fehlerhaft vorhergesagten Datenpunkte werden dann für einen nächsten Durchlauf höher gewichtet. Diese Iteration läuft einige Male, bis die Fehlerquote sich nicht mehr verbessert.

Bei AdaBoost werden falsch vorhergesagte Datensätze im jeweils nächsten Durchlauf höher gewichtet. Bei einem alternativen Boosing-Verfahren, dem Gradient Boosting (auf Basis der Gradientenmethode), werden Gewichtungen explizit in Gegenrichtung des Prädiktionsfehlers angepasst.

Was beispielsweise beim Voting Classifier der Random Forest ist, bei dem mehrere Entscheidungsbäume parallel arbeiten, sind das Äquvivalent beim Boosting die Gradient Boosted Trees, bei denen jeder Baum nur einen Teil der Daten akkurat beschreiben kann, die sequentielle Verschachtelung der Bäume jedoch auch herausfordernde Klassifikationen meistert.

Um bei dem Beispiel der Entscheidungsbäume zu bleiben: Sowohl Random Forests als auch Gradient Boosted Trees arbeiten grundsätzlich mit flachen Bäumen (schwache Klassifikatoren). Gradient Boosted Trees können durch die iterative Verstärkung generell eine höhere Präzision der Prädiktion erreichen als Random Forests, wenn die Feature- und Parameter-Auswahl bereits zu Anfang sinnvoll ist. Random Forests sind hingegen wiederum robuster bei der Feature- und Parameter-Auswahl, verstärken sich jedoch nicht gegenseitig, sondern sind in ihrem Endergebnis so gut, wie die Mehrheit der Bäume.

Buchempfehlungen

Mehr zum Thema Machine Learning und Ensemble Learning gewünscht? Folgende zwei Buchempfehlungen bieten nicht nur Erklärungen, sondern demonstrieren Ensemble Learning auch mit Beispiel-Code mit Python Scikit-Learn.


Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems	Machine Learning mit Python: Das Praxis-Handbuch für Data Science, Predictive Analytics und Deep Learning (mitp Professional)

Shiny Web Applikationen

November 7, 2017/in Business Analytics, Data Science, Data Science Hack, R Statistics, Visualization/by Markus Lang

Jede Person, die irgendwie mit Daten arbeitet, kommt nicht herum, aus Analysen oder Modellen gezogene Erkenntnisse mit anderen zu teilen. Meist haben diese Personen keinen statistischen oder mathematischen Hintergrund. Für diese sollten die Ergebnisse nicht nur verständlich, sondern im besten Fall auch visuell ansprechend aufbereitet sein. Neben recht teuren Softwarelösungen wie Tableau oder QlikView gibt es von R-Studio auch eine (zumindest im kleinen Rahmen) kostenfreie Lösung – R-Shiny.

Shiny ist ein R Paket, mit dessen Hilfe man interaktive Webapplikationen oder Dashboards erstellen kann, bei dem man auf den vollen Funktionsumfang aller R-Pakete zugreifen kann.

Bei der Erstellung für einfache Shiny-Apps sind keine HTML, CSS oder Javascript Kenntnisse nötig. Shiny teilt sich im Prinzip in zwei Programme: Das Front-End wird in der Datei ui.r festgelegt. Alles was im Back-End passiert, wird in der Datei server.r beschrieben. R-Studio übernimmt danach das Rendern des Front- Ends und man erhält eine übliche HTML-Datei, in dessen Backend R läuft.

Die Vorteile der Einfachheit, nur mit R eine funktionale Web-App erstellen können, hat natürlich auch seine Nachteile. Shiny ist, was das Design betrifft, eher limitiert und auch die Platzierung von Inputs wie Slidern, Drop-Downs oder auch Outputs wie Grafiken oder Tabellen ist stark beschränkt.

Eine kaum bekannte und dokumentierte Funktion von R-Shiny ist die Funktion „htmlTemplate“. Mit dieser lassen sich komplett in HTML, CSS und gegebenenfalls Javascript geschriebene Websites mit der vollen Funktionalität von R im Back-End integrieren – und sehen um Längen besser aus als rein in R geschriebene Web-Apps.

Wie man auf diese Art Shiny Apps programmiert zeige ich nun anhand des Folgenden Beispiels. Die folgenden Erklärungen sind mit Absicht kurz gehalten und stellen kein Tutorial dar, sondern sollen vielmehr die Möglichkeiten der Funktion „htmlTemplate“ zeigen.

Zunächst zur ui.R:

library(shiny)

library(corrplot)

library(ggplot2)

## ui.R ##

htmlTemplate("template.html",

slider = sliderInput("weight", "Gewicht", 1.5, 5.4, c(1.7, 3.2)),

plot1 = plotOutput("plot1"),

plot2 = plotOutput("plot2"),

plot3 = plotOutput("plot3")

)

Der Code in der ui.R Datei ist recht einfach gehalten. Es werden nur die Bibliotheken geladen, auf die R zugreifen muss. Danach wird das html Template mit dem entsprechenden Namen geladen. Ansonsten werden in dieser Datei nur Input und Output als Variablen festgelegt.

library(shiny)

library(corrplot)

library(dplyr)

library(ggplot2)

shinyServer <- function(input, output) {

### Berechnung der Daten ueber das Reactive Statement

filterddata <- reactive ({

mtcars$cyl <- as.numeric(mtcars$cyl)

data <- mtcars %>%

filter(wt > input$weight[1]) %>%

filter(wt < input$weight[2])

data

})

### Erstellung der Plots

output$plot1 <- renderPlot({

ggplot(data = filterddata(), aes(x = mpg, y = wt)) + geom_point(color = "blue") +

geom_smooth(method = "lm", color = "red") +

xlab("Meilen pro Galone Benzin") +

ylab("Gewicht in Tonnen") +

ggtitle("Zusammenhang Gewicht und Benzinverbrauch") +

theme_bw()

})

output$plot2 <- renderPlot({

ggplot(data = filterddata(), aes(x = cyl)) +

geom_bar(fill = "#6b86b2") +

xlab("Zylinder") +

ylab("Anzahl") +

ggtitle("Anzahl Fahrzeuge pro Gruppe") +

geom_vline(aes(xintercept = mean(filterddata()$cyl), color = "mean"), size = 1) +

geom_vline(aes(xintercept = median(filterddata()$cyl), color = "median"), size = 1) +

scale_color_manual(name = "Statistiken", values = c(mean = "red", median = "blue")) +

theme_bw()

})

output$plot3 <- renderPlot({

M <- cor(filterddata())

corrplot(M, method="square", order="AOE", col = colorRampPalette(c("red",

"yellow", "green"))(100))

})

}

In der Server.R Datei wird in diesem Beispiel der bekannte und oft verwendete Datensatz Mtcars verwendet. Zunächst wird mit dem Paket dplyr und der Funktion filter ein neuer Datensatz berechnet, der auf Nutzereingaben reagiert (sliderInput, siehe ui.R). Wenn in R-Shiny in DataFrames Berechnungen durchgeführt werden, müssen diese immer in einem sog. reactive Statement stehen. Danach werden mittels ggplot2 insgesamt drei Plots zu dem Datensatz erstellt.

Plot 1 stellt einen Zusammenhang zwischen Gewicht und Benzinverbrauch mittels linearer Regression dar. Plot 2 zeigt an, wie viele Zylinder die Fahrzeuge aus dem gefilterten Datensatz haben und Plot 3 zeigt die Korrelationen zwischen den Variablen an. Diese drei Plots sollen dem Endnutzer interaktiv zur Verfügung stehen.

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Dies ist ein renderHTML Beispiel

Input Gewicht

Mit diesem Slider kannst du das Gewicht verändern

Optionen

Plot 1 verstecken

Plot 2 verstecken

Plot 3 verstecken

Hier sind die verschiedenen Grafiken

Dies ist eine Shiny App, die über renderHTML erstellt wurde (incl. "fancy" CSS Animationen ;-) )

In dieser HTML Datei wird die Struktur der Web App festgelegt. Diese enthält neben reichlich HTML auch ein paar Zeilen Internal Javascript, mit dem sich die die Diagramme ein- und ausblenden lassen. Das wichtigste in dieser Datei ist jedoch die Funktionsweise, mit der die in der ui.R Datei die Variablen an das Template übergeben werden. Jede template.html muss im Kopf (<head> … /<head>) die Funktion {{ headContent() }} enthalten. Damit werden die für Shiny benötigte Depedencies beim Rendern geladen. Diese übrigen, in der ui.R Datei deklarierten Variablen, werden ebenfalls mittels zwei geschweiften Klammern an das Template übergeben.

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body{

font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;

font-size: 15px;

line-height: 1.5;

padding:0;

margin:0;

background-color:#f4f4f4;

}

/*Global*/

.container{

width: 80%;

margin:auto;

overflow:hidden;

}

ul{

margin:0;

padding:0;

}

header{

background:#35424a;

color:#ffffff;

padding-top:30px;

min-height:70px;

border-bottom:#e8491d 3px solid;

}

header #branding{

float:left;

}

header #branding h1{

animation-name: myanimation;

position: relative;

animation-duration: 4s;

}

@keyframes myanimation {

0% {top: -200px;}

100% {top: 0px;}

}

@keyframes myanimation2 {

0% {left: -1000px;}

100% {left: 0px;}

}

header .right h2{

padding-bottom: 20px;

animation-name: myanimation;

position: relative;

animation-duration: 4s;

}

header nav{

float:right;

margin-top:10px;

}

h2{

align-content:center;

}

#showcase{

background-color: #c5dee2;

background-size:cover;

background-position:center;

height:55vh;

display:flex;

flex-direction:column;

justify-content: center;

align-items:center;

text-align:center;

margin-bottom: 10px;

}

#showcase h1{

margin-top:30px;

font-size:30px;

margin-bottom:10px;

}

.btn{

display: inline-block;

background-color: black;

color:white;

text-decoration:None;

padding: 0.7rem 2rem;

padding-bottom:20px;

margin-right: 20px;

opacity: 0;

animation-name: button;

animation-duration: 2s;

animation-delay: 3s;

animation-fill-mode: forwards;

transition-property: transform;

transition-duration: 1s;

}

.btn:hover{

background-color:#e8491d;

color:white!important;

}

@keyframes button{

0% {opacity:0}

100% {opacity: 1}

}

footer{

background-color:#e8491d;

text-align: center;

margin-top:20px;

padding:20px;

color:#ffffff;

bottom:0;

}

font-weight: bold;

}

Nun muss für das Styling der App nur doch eine CSS-Datei geladen werden. Wichtig ist zu beachten, dass externe CSS Dateien bei Shiny immer in einem gesonderten Ordner mit dem Namen „www“ abgespeichert werden müssen. Auf diesen Ordner wird in der HTML Datei nicht gesondert verwiesen. Es reicht der Verweis <link rel=’stylesheet’ href=’style.css’/>.

Für den Upload der Datei müssen server.R, ui.R und template.html auf einer Ebene liegen, während wie bereits erwähnt die CSS Datei in einem gesonderten Ordner namens „www“ abliegen muss.

Die Web App liegt unter folgendem Link ab: https://markuslang1987.shinyapps.io/CustomShiny/

Einiges an der App ist sicherlich Spielerei, der Artikel soll in erster Linie aber die Möglichkeiten zeigen, die man mit einem selbst erstellten HTML Template im Gegensatz zu den recht eingeschränkten Möglichkeiten der normalen Shiny Programmierung zur Verfügung hat. Außerdem möchte ich mit diesem Artikel zeigen, dass Webentwicklung und Data Science/Analytics nicht zwangsläufig komplett voneinander unabhängige Welten sind.

Stichwort Datenkompetenz: Von Big Data zu Big Insights

November 1, 2017/in Big Data, Business Analytics, Business Intelligence, Data Engineering, Main Category, Sponsoring Partner Posts/by Robert Schmitz

Anzeige – Artikel des Data Science Blog Sponsors Qlik.com

Wer in einer Organisation mit Daten arbeiten möchte, sollte dazu befähigt werden – sonst bleiben wertvolle Einblicke unter Umständen verborgen.

Aus der reinen Technologie-Perspektive ist Big Data nahezu grenzenlos: Prozessoren arbeiten immer schneller, die Kosten für Speicherplatz sinken kontinuierlich, Cloud-Dienste stellen ad hoc und flexibel auch riesige Speichervolumen zur Verfügung. Beste Voraussetzungen also für Big-Data-Enthusiasten? Könnte man meinen. Doch Big Data hat nicht von Haus aus Wert, Sinn oder Geschäftsnutzen. Der stellt sich erst ein, wenn die vielen verfügbaren Daten assoziativ und ohne Denk- oder Infrastruktur-Hürden neu kombiniert, analysiert und visualisiert – also wirklich smart – werden. Der Schlüssel dazu liegt in moderner Data Analytics Software, die unterschiedlichste Datenquellen und -formate verarbeiten und in Beziehung setzen kann – und so wertvolle neue Einsichten offenbart, die ohne Data Analytics im (Big-)Data-Lake abtauchen würden.

Reich an Daten – arm an Einsichten?

Entscheidend für den Erfolg von Big-Data-Projekten ist es, aus der Datenfülle die wirklich relevanten Zusammenhänge zu evaluieren – und nicht um des Sammelns willen Daten zu horten, die neue Einsichten eher zu- als aufdecken. Viele Organisationen befinden sich leider nach wie vor an diesem Punkt. Sie sind reich an Daten, aber nicht in der Lage, neue Informationen daraus zu extrahieren, die gute Ideen anstoßen, Innovation fördern und das Unternehmen nachhaltig weiterbringen. Es herrscht weitgehende Überforderung mit dem eigenen Datenschatz.

Wer in Big-Data-Technologien investiert, fragt früher oder später nach dem ROI seiner Investitionen. Dieser wird umso günstiger ausfallen, je leichter und passgenauer der Datennutzen an möglichst vielen Stellen im Unternehmen verfügbar ist. Hier gilt es zu erkennen, dass fast jeder im Unternehmen Daten gut nutzen kann und sich im Umgang mit ihnen sicher fühlen möchte, um seine Arbeit noch erfolgreicher zu machen – eine neue Untersuchung des Business-Intelligence-Experten Qlik beweist das.

88 Prozent sind überzeugt: Mit Daten läuft es besser

Demnach würden 66 Prozent der Befragten gerne mehr Zeit und Energie in ihre Datenkompetenz investieren – wenn es die Gelegenheit dazu gäbe. 88 Prozent der befragten Sachbearbeiter und ausführenden Kräfte sind überzeugt davon, dass sie mit adäquatem Datenzugang sowie mit den nötigen Befugnissen und Kompetenzen bessere Resultate im Job erreichen könnten. Doch nur 55 Prozent fühlen sich tatsächlich demensprechend ausgestattet und befähigt. Ganz anders das Bild unter Führungskräften: Unter diesen sind zwar 83 Prozent überzeugt davon, guten Zugang zu Daten zu haben – allerdings haben nur 26 Prozent der Chefs wirklich einen Ansatz gefunden, wie sie nutzbringend mit den Daten arbeiten können.

Das bedeutet: Zur datengetriebenen Arbeit sowie zur Unternehmenssteuerung und -entwicklung auf der Basis von Daten braucht nicht jeder im Unternehmen die gleichen Daten und Dashboards. Jedoch braucht jeder Mitarbeiter in der Organisation gleichermaßen die Möglichkeiten und Fähigkeiten, unkompliziert in den Daten zu forschen, die ihm persönlich helfen, seine Arbeit zu verbessern. Welche Ideen und Anschlussfragen die assoziative Data Discovery im Selfservice auslöst, ist vorher schwer zu sagen – Assoziation ist spontan. Daher gilt: Die Erkenntnis kommt beim Tun.

Aus diesem Grund verlangt wirkliche Innovation nach schrankenloser und intuitiver Datenarbeit, die Platz lässt für Ideen, für ungewöhnliche Datenkombinationen und für ein erfindungsreiches „Um-die-Ecke-Denken“. Lineare SQL-Abfragen können das nicht leisten – und entsprechen in ihren vordefinierten Pfaden nicht der wertvollen Kombinationskompetenz, die das menschliche Gehirn von Natur aus mitbringt.

Zukunftsweisende Data Analytics und Advanced Analytics versucht nicht, das Denken und Assoziieren zu ersetzen – sondern die kognitiven Prozesse des Anwenders zu unterstützen, sie zu erweitern und in ihren Möglichkeiten zu vervollständigen. So entsteht Augmented Intelligence: die intelligente Verknüpfung von menschlicher Ratio und technologischer Schnelligkeit, bzw. Vollständigkeit.

Zentral gemanagte Governance

Natürlich soll assoziatives und individuelles Daten-Handling nicht zum digitalen Selbstbedienungsladen führen. Um dennoch assoziative Analysen und freies Forschen in relevanten Daten zu gewährleisten, bewährt sich in der Selfservice-Datenanalyse zentral gesteuerte Governance mit rollenbasierter Datenverfügbarkeit und individuellen Zugriffsrechten als ideale Lösung.

Interview – Process Mining ist ein wichtiger Treiber der Prozessautomatisierung

October 19, 2017/in Big Data, Business Analytics, Business Intelligence, Interviews, Main Category, Process Mining/by Benjamin Aunkofer

Interview mit Prof. Scheer, Erfinder des etablierten ARIS-Konzepts, über die Bedeutung von Big Data für die Prozessoptimierung

Prof. Dr. Dr. h.c. mult. August-Wilhelm Scheer war Gründer der IDS Scheer AG und Direktor des von ihm gegründeten Instituts für Wirtschaftsinformatik an der Universität des Saarlandes in Saarbrücken. Es ist der Erfinder des bekannten ARIS-Konzeptes und heute Alleingesellschafter und Beiratsvorsitzender der Scheer GmbH (www.scheer-group.com), einem Consulting- und Software-Haus in Saarbrücken. Daneben gehören zur Scheer Gruppe Beteiligungen an Start- up Unternehmen.

Data Science Blog: Herr Prof. Scheer, Sie sind der Erfinder des ARIS-Konzepts in den 90er-Jahren, mit dem viele Unternehmen in den darauffolgenden Jahren ihr betriebliches Informationssystem überarbeiten konnten. Auch heute arbeiten viele Unternehmen an der Umsetzung dieses Konzepts. Was hat sich heute verändert?

Prof. Scheer: Auch heute noch bilden Prozessmodelle die Grundlage der digitalen Prozessautomatisierung, indem sie menschliche Arbeitsleistung innerhalb der Modelle durch IT Systeme unterstützen oder ersetzen. Die Scheer GmbH setzt diesen modellgetriebenen Ansatz erfolgreich in großen BPM und SAP Einführungsprojekten ein. Hierfür wurden in den vergangenen Jahren industriespezifische Referenzmodelle entwickelt, die unter der Bezeichnung „Performance Ready“ eine beachtliche Beschleunigung hervorbringen.

Weitere Treiber der Automatisierung sind die technische Weiterentwicklung der IT, insbesondere durch prozessorientierte Architekturen der Anwendungssoftware, sowie Big Data, Data Mining, Cloud Computing und Hardware Infrastruktur. Gleichzeitig werden neuere Forschungsergebnisse zu Modellierungsmethoden, der Künstlichen Intelligenz und Data Mining zunehmend in der Praxis der digitalen Geschäftsprozessorganisation umgesetzt.

Data Science Blog: Zu Zeiten der ARIS-Einführung steckte die Geschäftswelt, insbesondere die Industrie, gerade im Trend zum Lean Management. Heute ist es ähnlich mit dem Trend zu Big Data und Analytics. Welche Synergien gibt es hier im Kontext von Data Analytics?

Prof. Scheer: Mit der Implementierung einer lauffähigen Prozesslösung ist der enge BPM Ansatz von der Problemerkennung bis zum lauffertigen Anwendungssystem abgeschlossen. In der Realität können jedoch auch unvorhergesehenen Abweichungen auftreten oder Störungen entstehen. Derartige Abweichungen begründen das Interesse an der Auswertung realer Prozessinstanzen. Die automatische Suche in Datenbeständen, um unerwartete Muster und Zusammenhänge zu erkennen und diese in gut verständlicher, häufig grafischer Form aufzubereiten, wird generell als Datamining bezeichnet und gehört zum Gebiet der Data Analytics. Wird dieses Vorgehen auf Geschäftsprozesse angewendet, so wird es als Process Mining bezeichnet. Es geht also darum, die Spuren der Geschäftsprozesse während ihrer Ausführung in einer Logdatei zu erfassen und ihr Verhalten zu beobachten (Monitoring).

Data Science Blog: Welche Anwendungsfälle sind mit Process Mining zu bewältigen? Und welche Mehrwerte werden Ihrer Erfahrung nach daraus generiert?

Prof. Scheer: Beim Process Mining generiert ein komplexer Algorithmus aus den Datenspuren der Logdatei von Anwendungssystemen automatisch ein Ist-Prozessmodell. Aus den Vergleichen des bestehenden Soll-Modells mit den Datenspuren der Logdatei und des generierten Ist-Modells werden Abweichungen ermittelt. Diese werden analysiert, um das Soll-Modell an die Realität anzupassen und organisatorische Verbesserungsvorschläge zu entwickeln. Process Mining kann Auskunft geben, ob bei der Prozessausführung Compliance Regeln eingehalten oder verletzt werden, an welchen Stellen Kapazitätsengpässe entstehen, ob von vorgesehenen Kapazitätszuordnungen abgewichen wurde, wie sich Durchlaufzeiten und Qualität verhalten usw.. Die Ergänzung des BPM Ansatzes um das Process Mining, insbesondere auch durch den Einsatz von KI Techniken, führt zu einer neuen Qualität des Prozessmanagements und wird deshalb als intelligentes BPM (iBPM) bezeichnet.

Data Science Blog: Welche analytischen Methoden kommen zum Einsatz und auf welche Software-Technologien setzen Sie dabei?

Prof. Scheer: Das Process Mining wird gegenwärtig wissenschaftlich intensiv mit formalen Methoden bearbeitet. Ziel dieser Forschungen ist es, das Process Mining durch Entwicklung komplexer Algorithmen nahezu vollständig zu automatisieren. Der Verzicht auf den Einsatz menschlichen Fachwissens führt aber z. T. zu einer überhöhten Komplexität der Algorithmen für Aufgaben, die ein erfahrener Prozessmanager intuitiv leicht und besser erledigen kann. Hier ist eine Kombination aus Automatik und Fachwissen sinnvoller. Die Unternehmen der Scheer Gruppe legen den Fokus auf die Modellierung und das mehr strategische BPM und sehen Process Mining als Ergänzung dieses Ansatzes. Die Software „Scheer Process Mining“ folgt diesem Ansatz und sieht sie als Ergänzung ihrer modellbasierten BPMS Software „Scheer BPaaS“ und „Scheer E2EBridge“. Weiterhin unterstützen unsere Berater in vielen Projekten das Produkt „ARIS PPM“ der Software AG.

Data Science Blog: Sind die datengetriebenen Prozessanalysen vorerst abgeschlossen, geht es an die Umsetzung der Verbesserungen. Wie unterstützen Sie Unternehmen dabei, diese herbei zu führen? Und in wie weit können datengetriebene Entscheidungssysteme realisiert werden, die die Vision des autonomen Unternehmens im Sinne der Industrie 4.0 einen Schritt näher bringen?

Prof. Scheer: Sowohl langfristige strategische BPM Projekte als auch kurzfristig taktische Umsetzungen aus Process Mining Aktivitäten werden von der Scheer Gruppe unterstützt. Aber wir schauen auch in die Zukunft. Im Rahmen von Machine Learning werden Algorithmen entwickelt, die aus Beobachtungen ein Systemverhalten erkennen (lernen), um es dann für Prognosen auszuwerten. Als bekannteste Verfahren sind künstliche neuronale Netze zu nennen. Diese bilden Funktionen des menschlichen Gehirns ab. Interessante Anwendungsfälle gibt es bereits in der Fertigung. An Produktionsanlagen werden heute zahlreiche Sensoren angebracht, die Temperatur, Schwingungen, Energieverbrauch usw. kontinuierlich messen. Diese Datenströme können als Input Größen von neuronalen Netzen ausgewertet und zu Prognosen genutzt werden. Das Unternehmen IS Predict, das zur Scheer Gruppe gehört, hat dazu eigene Algorithmen auf Basis von KI entwickelt und führt seit Jahren erfolgreich Projekte zu Predictive Maintenance und zur vorausschauenden Qualitätssteuerung durch.

Data Science Blog: Process Mining ist somit ein spannendes Zukunftsthema. Unter welchen Rahmenbedingungen sollten derartige Projekte durchgeführt werden? Was sind Ihrer Erfahrung nach die Kriterien zum Erfolg?

Prof. Scheer: Zunächst ist es sehr wichtig, das Thema aus der Business-Perspektive anzugehen und sich nicht zu früh mit technologischen Fragen auseinanderzusetzen: Welche Fragen sollen durch Process Mining beantwortet werden? Welche Informationsquellen werden hierfür benötigt?

Zu Beginn des Projekts sollte zunächst eine konkrete Aufgabenstellung angegangen werden, die auch von ihrer Größenordnung gut zu bewältigen ist. Je konkreter die Aufgabenstellung gewählt wird, desto größer ist die Erfolgswahrscheinlichkeit und umso schneller kann ein ROI erzielt werden. Natürlich bedeutet dies nicht, das „große Ganze“ zu vernachlässigen. Auch bei der Einführung von Process Mining gilt der Grundsatz „think big, start small“.

Data Science Blog: Datengetriebene Prozessanalysen bedingen interdisziplinäres Wissen. Welche Tipps würden Sie einem Prozessmanager geben, der sich in die Thematik einarbeiten möchte?

Prof. Scheer: Die Grundvoraussetzung für die Einführung von Process Mining ist ein gutes Verständnis aller Aspekte des Geschäftsmodells. Darauf aufbauend sollte ein guter Überblick der Unternehmensprozesse und ihrer Ausprägung in den verschiedenen Unternehmensbereichen vorhanden sein. Immer wichtiger wird in diesem Zusammenhang das Thema der verschiedenen Arten von Daten und wie sie entlang der Prozesse entstehen bzw. angewendet werden. Hierbei sind für Process Mining insbesondere zwei Arten von Daten relevant: Kennzahlen, die bei der Ausführung der Prozesse entstehen, die sog. Prozesskennzahlen oder Process KPIs. Neben den Process KPIs können mit Process Mining fachliche Daten, die während der Ausführung der Prozesse erfasst oder manipuliert werden, betrachtet werden. Mit den Process Mining Produkten von Scheer können beide Arten von Daten analysiert werden. Der Einstieg in die Datenanalyse erfolgt über das Process Analytics Dashboard. Weitergehende Informationen zu den Details der Prozesse liefert dann das Modul Process Explorer.

Process Mining: Innovative Analyse von Datenspuren für Audit und Forensik

October 1, 2017/in Audit Analytics, Business Analytics, Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Insights, Process Mining, Re-Engineering, Use Cases/by Benjamin Aunkofer

Step-by-Step:

Neue Möglichkeiten zur Aufdeckung von Compliance-Verstößen mit Process Analytics

Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung findet derzeit ein enormer Umbruch der alltäglichen Arbeit hin zur lückenlosen Erfassung aller Arbeitsschritte in IT-Systemen statt. Darüber hinaus sehen sich Unternehmen mit zunehmend verschärften Regulierungsanforderungen an ihre IT-Systeme konfrontiert.

Der unaufhaltsame Trend hin zur vernetzten Welt („Internet of Things“) wird die Möglichkeiten der Prozesstransparenz noch weiter vergrößern – jedoch werden bereits jetzt viele Prozesse im Unternehmensbereich über ein oder mehrere IT-Systeme erfasst. Jeder Mitarbeiter, aber auch jeder automatisiert ablaufende Prozess hinterlässt viele Datenspuren in IT-Backend-Systemen, aus denen Prozesse rückwirkend oder in Echtzeit nachgebildet werden können. Diese umfassen sowohl offensichtliche Prozesse, wie etwa den Eintrag einer erfassten Bestellung oder Rechnung, als auch teilweise verborgene Prozesse, wie beispielsweise die Änderung bestimmter Einträge oder Löschung dieser Geschäftsobjekte.

Read this article in English:
“Process Analytics – Data Analysis for Process Audit & Improvement”

1 Das Verständnis von Process Analytics

Process Analytics ist eine datengetriebene Methodik der Ist-Prozessanalyse, die ihren Ursprung in der Forensik hat. Im Kern des dieser am Zweck orientierten Analyse steht das sogenannte Process Mining, eine auf die Rekonstruktion von Prozessen ausgerichtetes Data Mining. Im Zuge der steigenden Bedeutung der Computerkriminalität wurde es notwendig, die Datenspuren, die potenzielle Kriminelle in IT-Systemen hinterließen, zu identifizieren und zu analysieren, um das Geschehen so gut wie möglich zu rekonstruieren.

Mit dem Trend hin zu Big Data Analytics hat Process Analytics nicht nur neue Datengrundlagen erhalten, sondern ist als Analysemethode weiterentwickelt worden. Zudem ermöglicht die Visualisierung dem Analysten oder Berichtsempfänger ein tief gehendes Verständnis auch komplexerer Geschäftsprozesse.

Während in der konventionellen Prozessanalyse vor allem Mitarbeiterinterviews und Beobachtung der Mitarbeiter am Schreibtisch durchgeführt werden, um tatsächlich gelebte Prozesse zu ermitteln, ist Process Analytics eine führende Methode, die rein faktenbasiert und damit objektiv an die Prozesse herangeht. Befragt werden nicht die Mitarbeiter, sondern die IT-Systeme, die nicht nur alle erfassten Geschäftsobjekte tabellenorientiert abspeichern, sondern auch im Hintergrund – unsichtbar für die Anwender – jegliche Änderungsvorgänge z. B. an Bestellungen, Rechnungen oder Kundenaufträgen lückenlos mit einem Zeitstempel (oft Sekunden- oder Millisekunden-genau) protokollieren.

2 Die richtige Auswahl der zu betrachtenden Prozesse

Heute arbeitet nahezu jedes Unternehmen mit mindestens einem ERP-System. Da häufig noch weitere Systeme eingesetzt werden, lässt sich klar herausstellen, welche Prozesse nicht analysiert werden können: Solche Prozesse, die noch ausschließlich auf Papier und im Kopf der Mitarbeiter ablaufen, also typische Entscheiderprozesse auf oberster, strategischer Ebene, die nicht in IT-Systemen erfasst und dementsprechend nicht ausgewertet werden können. Operative Prozesse werden hingegen in der Regel nahezu lückenlos in IT-Systemen erfasst und operative Entscheidungen protokolliert.

Zu den operativen Prozessen, die mit Process Analytics sehr gut rekonstruiert und analysiert werden können und gleichermaßen aus Compliance-Sicht von höchstem Interesse sind, gehören beispielsweise Prozesse der:

Beschaffung
Logistik / Transport
Vertriebs-/Auftragsvorgänge
Gewährleistungsabwicklung
Schadensregulierung
Kreditgewährung

Process Analytics bzw. Process Mining ermöglicht unabhängig von der Branche und dem Fachbereich die größtmögliche Transparenz über alle operativen Geschäftsprozesse. Für die Audit-Analyse ist dabei zu beachten, dass jeder Prozess separat betrachtet werden sollte, denn die Rekonstruktion erfolgt anhand von Vorgangsnummern, die je nach Prozess unterschiedlich sein können. Typische Vorgangsnummern sind beispielsweise Bestell-, Auftrags-, Kunden- oder Materialnummern.

3 Auswahl der relevanten IT-Systeme

Grundsätzlich sollte jedes im Unternehmen eingesetzte IT-System hinsichtlich der Relevanz für den zu analysierenden Prozess untersucht werden. Für die Analyse der Einkaufsprozesse ist in der Regel nur das ERP-System (z. B. SAP ERP) von Bedeutung. Einige Unternehmen verfügen jedoch über ein separates System der Buchhaltung (z.B. DATEV) oder ein CRM/SRM (z. B. von Microsoft), die dann ebenfalls einzubeziehen sind.

Bei anderen Prozessen können außer dem ERP-/CRM-System auch Daten aus anderen IT-Systemen eine entscheidende Rolle spielen. Gelegentlich sollten auch externe Daten integriert werden, wenn diese aus extern gelagerten Datenquellen wichtige Prozessinformationen liefern – beispielsweise Daten aus der Logistik.

4 Datenaufbereitung

Vor der datengetriebenen Prozessanalyse müssen die Daten, die auf Prozessaktivitäten direkt oder indirekt hindeuten, in den Datenquellen identifiziert, extrahiert und aufbereitet werden. Die Daten liegen in Datenbanktabellen und Server-Logs vor und werden über ein Data Warehousing Verfahren zusammengeführt und in ein Prozessprotokoll (unter den Process Minern i.d.R. als Event Log bezeichnet) umformuliert.

Das Prozessprotokoll ist in der Regel eine sehr große und breite Tabelle, die neben den eigentlichen Prozessaktivitäten auch Parameter enthält, über die sich Prozesse filtern lassen, beispielsweise Informationen über Produktgruppen, Preise, Mengen, Volumen, Fachbereiche oder Mitarbeitergruppen.

5 Prüfungsdurchführung

Die eigentliche Prüfung erfolgt visuell und somit intuitiv vor einem Prozessflussdiagramm, das die tatsächlichen Prozesse so darstellt, wie sie aus den IT-Systemen extrahiert werden konnten.

Process Mining – Beispielhafter Process Flow mit Fluxicon Disco (www.fluxicon.com)

Das durch die Datenaufbereitung erstellte Prozessprotokoll wird in eine Datenvisualisierungssoftware geladen, die dieses Protokoll über die Vorgangsnummern und Zeitstempel in einem grafischen Prozessnetzwerk darstellt. Die Prozessflüsse werden also nicht modelliert, wie es bei den Soll-Prozessen der Fall ist, sondern es „sprechen“ die IT-Systeme.

Die Prozessflüsse werden visuell dargestellt und statistisch ausgewertet, so dass konkrete Aussagen über die im Hinblick auf Compliance relevante Prozess-Performance und -Risiken getroffen werden können.

6 Abweichung von Soll-Prozessen

Die Möglichkeit des intuitiven Filterns der Prozessdarstellung ermöglicht auch die gezielte Analyse von Ist-Prozessen, die von den Soll-Prozessverläufen abweichen.

Die Abweichung der Ist-Prozesse von den Soll-Prozessen wird in der Regel selbst von IT-affinen Führungskräften unterschätzt – mit Process Analytics lassen sich nun alle Abweichungen und die generelle Prozesskomplexität auf ihren Daten basierend untersuchen.

6 Erkennung von Prozesskontrollverletzungen

Die Implementierung von Prozesskontrollen sind Bestandteil eines professionellen Internen Kontrollsystems (IKS), die tatsächliche Einhaltung dieser Kontrollen in der Praxis ist jedoch häufig nicht untersucht oder belegt. Process Analytics ermöglicht hier die Umgehung des Vier-Augen-Prinzips bzw. die Aufdeckung von Funktionstrennungskonflikten. Zudem werden auch die bewusste Außerkraftsetzung von internen Kontrollmechanismen durch leitende Mitarbeiter oder die falsche Konfiguration der IT-Systeme deutlich sichtbar.

7 Erkennung von bisher unbekannten Verhaltensmustern

Nach der Prüfung der Einhaltung bestehender Kontrollen, also bekannter Muster, wird Process Analytics weiterhin zur Neuerkennung von bislang unbekannten Mustern in Prozessnetzwerken, die auf Risiken oder gar konkrete Betrugsfälle hindeuten und aufgrund ihrer bisherigen Unbekanntheit von keiner Kontrolle erfasst werden, genutzt. Insbesondere durch die – wie bereits erwähnt – häufig unterschätzte Komplexität der alltäglichen Prozessverflechtung fallen erst durch diese Analyse Fraud-Szenarien auf, die vorher nicht denkbar gewesen wären. An dieser Stelle erweitert sich die Vorgehensweise des Process Mining um die Methoden des maschinellen Lernens (Machine Learning), typischerweise unter Einsatz von Clustering, Klassifikation und Regression.

8 Berichterstattung – auch in Echtzeit möglich

Als hocheffektive Audit-Analyse ist Process Analytics bereits als iterative Prüfung in Abständen von drei bis zwölf Monaten ausreichend. Nach der erstmaligen Durchführung werden bereits Compliance-Verstöße, schwache oder gar unwirksame Kontrollen und gegebenenfalls sogar Betrugsfälle zuverlässig erkannt. Die Erkenntnisse können im Nachgang dazu genutzt werden, um die Schwachstellen abzustellen. Eine weitere Durchführung der Analyse nach einer Karenzzeit ermöglicht dann die Beurteilung der Wirksamkeit getroffener Maßnahmen.

In einigen Anwendungsszenarien ist auch die nahtlose Anbindung der Prozessanalyse mit visuellem Dashboard an die IT-Systemlandschaft zu empfehlen, so dass Prozesse in nahezu Echtzeit abgebildet werden können. Diese Anbindung kann zudem um Benachrichtigungssysteme ergänzt werden, so dass Entscheider und Revisoren via SMS oder E-Mail automatisiert über aktuellste Prozessverstöße informiert werden. Process Analytics wird somit zum Realtime Analytics.

Fazit

Process Analytics ist im Zuge der Digitalisieurng die hocheffektive Methodik aus dem Bereich der Big Data Analyse zur Aufdeckung Compliance-relevanter Tatbestände im gesamten Unternehmensbereich und auch eine visuelle Unterstützung bei der forensischen Datenanalyse.

Data Science Knowledge Stack – Abstraction of the Data Science Skillset

September 16, 2017/in Big Data, Business Analytics, Carrier, Data Science, Data Science News, Education / Certification, Gerneral, Main Category, Projectmanagement/by Benjamin Aunkofer

What must a Data Scientist be able to do? Which skills does as Data Scientist need to have? This question has often been asked and frequently answered by several Data Science Experts. In fact, it is now quite clear what kind of problems a Data Scientist should be able to solve and which skills are necessary for that. I would like to try to bring this consensus into a visual graph: a layer model, similar to the OSI layer model (which any data scientist should know too, by the way).
I’m giving introductory seminars in Data Science for merchants and engineers and in those seminars I always start explaining what we need to work out together in theory and practice-oriented exercises. Against this background, I came up with the idea for this layer model. Because with my seminars the problem already starts: I am giving seminars for Data Science for Business Analytics with Python. So not for medical analyzes and not with R or Julia. So I do not give a general knowledge of Data Science, but a very specific direction.

A Data Scientist must deal with problems at different levels in any Data Science project, for example, the data access does not work as planned or the data has a different structure than expected. A Data Scientist can spend hours debating its own source code or learning the ropes of new DataScience packages for its chosen programming language. Also, the right algorithms for data evaluation must be selected, properly parameterized and tested, sometimes it turns out that the selected methods were not the optimal ones. Ultimately, we are not doing Data Science all day for fun, but for generating value for a department and a data scientist is also faced with special challenges at this level, at least a basic knowledge of the expertise of that department is a must have.

Read this article in German:
“Data Science Knowledge Stack – Was ein Data Scientist können muss“

Data Science Knowledge Stack

With the Data Science Knowledge Stack, I would like to provide a structured insight into the tasks and challenges a Data Scientist has to face. The layers of the stack also represent a bidirectional flow from top to bottom and from bottom to top, because Data Science as a discipline is also bidirectional: we try to answer questions with data, or we look at the potentials in the data to answer previously unsolicited questions.

The DataScience Knowledge Stack consists of six layers:

Database Technology Knowledge

A Data Scientist works with data which is rarely directly structured in a CSV file, but usually in one or more databases that are subject to their own rules. In particular, business data, for example from the ERP or CRM system, are available in relational databases, often from Microsoft, Oracle, SAP or an open source alternative. A good Data Scientist is not only familiar with Structured Query Language (SQL), but is also aware of the importance of relational linked data models, so he also knows the principle of data table normalization.

Other types of databases, so-called NoSQL databases (Not only SQL) are based on file formats, column or graph orientation, such as MongoDB, Cassandra or GraphDB. Some of these databases use their own programming languages (for example JavaScript at MongoDB or the graph-oriented database Neo4J has its own language called Cypher). Some of these databases provide alternative access via SQL (such as Hive for Hadoop).

A data scientist has to cope with different database systems and has to master at least SQL – the quasi-standard for data processing.

Data Access & Transformation Knowledge

If data are given in a database, Data Scientists can perform simple (and not so simple) analyzes directly on the database. But how do we get the data into our special analysis tools? To do this, a Data Scientist must know how to export data from the database. For one-time actions, an export can be a CSV file, but which separators and text qualifiers should be used? Possibly, the export is too large, so the file must be split.
If there is a direct and synchronous data connection between the analysis tool and the database, interfaces like REST, ODBC or JDBC come into play. Sometimes a socket connection must also be established and the principle of a client-server architecture should be known. Synchronous and asynchronous encryption methods should also be familiar to a Data Scientist, as confidential data are often used, and a minimum level of security is most important for business applications.

Many datasets are not structured in a database but are so-called unstructured or semi-structured data from documents or from Internet sources. And again we have interfaces, a frequent entry point for Data Scientists is, for example, the Twitter API. Sometimes we want to stream data in near real-time, let it be machine data or social media messages. This can be quite demanding, so the data streaming is almost a discipline with which a Data Scientist can come into contact quickly.

Programming Language Knowledge

Programming languages are tools for Data Scientists to process data and automate processing. Data Scientists are usually no real software developers and they do not have to worry about software security or economy. However, a certain basic knowledge about software architectures often helps because some Data Science programs can be going to be integrated into an IT landscape of the company. The understanding of object-oriented programming and the good knowledge of the syntax of the selected programming languages are essential, especially since not every programming language is the most useful for all projects.

At the level of the programming language, there is already a lot of snares in the programming language that are based on the programming language itself, as each has its own faults and details determine whether an analysis is done correctly or incorrectly: for example, whether data objects are copied or linked as reference, or how NULL/NaN values are treated.

Data Science Tool & Library Knowledge

Once a data scientist has loaded the data into his favorite tool, for example, one of IBM, SAS or an open source alternative such as Octave, the core work just began. However, these tools are not self-explanatory and therefore there is a wide range of certification options for various Data Science tools. Many (if not most) Data Scientists work mostly directly with a programming language, but this alone is not enough to effectively perform statistical data analysis or machine learning: We use Data Science libraries (packages) that provide data structures and methods as a groundwork and thus extend the programming language to a real Data Science toolset. Such a library, for example Scikit-Learn for Python, is a collection of methods implemented in the programming language. The use of such libraries, however, is intended to be learned and therefore requires familiarization and practical experience for reliable application.

When it comes to Big Data Analytics, the analysis of particularly large data, we enter the field of Distributed Computing. Tools (frameworks) such as Apache Hadoop, Apache Spark or Apache Flink allows us to process and analyze data in parallel on multiple servers. These tools also provide their own libraries for machine learning, such as Mahout, MLlib and FlinkML.

Data Science Method Knowledge

A Data Scientist is not simply an operator of tools, he uses the tools to apply his analysis methods to data he has selected for to reach the project targets. These analysis methods are, for example, descriptive statistics, estimation methods or hypothesis tests. Somewhat more mathematical are methods of machine learning for data mining, such as clustering or dimensional reduction, or more toward automated decision making through classification or regression.

Machine learning methods generally do not work immediately, they have to be improved using optimization methods like the gradient method. A Data Scientist must be able to detect under- and overfitting, and he must prove that the prediction results for the planned deployment are accurate enough.

Special applications require special knowledge, which applies, for example, to the fields of image recognition (Visual Computing) or the processing of human language (Natural Language Processiong). At this point, we open the door to deep learning.

Expertise

Data Science is not an end in itself, but a discipline that would like to answer questions from other expertise fields with data. For this reason, Data Science is very diverse. Business economists need data scientists to analyze financial transactions, for example, to identify fraud scenarios or to better understand customer needs, or to optimize supply chains. Natural scientists such as geologists, biologists or experimental physicists also use Data Science to make their observations with the aim of gaining knowledge. Engineers want to better understand the situation and relationships between machinery or vehicles, and medical professionals are interested in better diagnostics and medication for their patients.

In order to support a specific department with his / her knowledge of data, tools and analysis methods, every data scientist needs a minimum of the appropriate skills. Anyone who wants to make analyzes for buyers, engineers, natural scientists, physicians, lawyers or other interested parties must also be able to understand the people’s profession.

Engere Data Science Definition

While the Data Science pioneers have long established and highly specialized teams, smaller companies are still looking for the Data Science Allrounder, which can take over the full range of tasks from the access to the database to the implementation of the analytical application. However, companies with specialized data experts have long since distinguished Data Scientists, Data Engineers and Business Analysts. Therefore, the definition of Data Science and the delineation of the abilities that a data scientist should have, varies between a broader and a more narrow demarcation.

A closer look at the more narrow definition shows, that a Data Engineer takes over the data allocation, the Data Scientist loads it into his tools and runs the data analysis together with the colleagues from the department. According to this, a Data Scientist would need no knowledge of databases or APIs, neither an expertise would be necessary …

In my experience, DataScience is not that narrow, the task spectrum covers more than just the core area. This misunderstanding comes from Data Science courses and – for me – I should point to the overall picture of Data Science again and again. In courses and seminars, which want to teach Data Science as a discipline, the focus will of course be on the core area: programming, tools and methods from mathematics & statistics.

Is Data Science the new Statistics?

September 7, 2017/in Big Data, Business Analytics, Carrier, Data Science, Education / Certification, Gerneral, Insights, Main Category/by Marta Fajlhauer

1 Introduction

2 Emerging of Data Science

3 Big data technologies

4 Two data worlds: Predictive vs inferential statistics

5 How to study data science

6 Conclusions

7 References

Introduction

As a student of Statistics and the winner of Data Science Scholarship I am often surrounded by computer scientists, mathematicians, physicists and of course statisticians. During conversation, I was asked questions such as “So what actually do I do? What is Data Science?”. These are some very difficult questions and as like you will see during reading this document many before me tried to answer those questions. There is a dispute between statisticians and computer scientists what is the origin of data science and who should teach it. According to the Institute of Mathematical Statistics in the: “The IMS presidential address: let us own data science” we can find a simple recipe for data scientist. _[1]

“Putting the traits of Turner and Carver together gives a good portrait of a data scientist:

Statistics (S)
Domain/Science knowledge (D)
Computing (C)
Collaboration/teamwork (C)
Communication to outsiders (C)

That is, data science = SDCCC = S DC³

However, despite all the challenges that I will need to overcome in answering those questions I will try to do it. I will refer to ideas from several reputable sources, in which I will also tell you: what is in the data science that I am really fascinated about? What is magical in this creation of statistics and computer science that I am drawn to?

Emerging of Data Science

On Tuesday, the 8th of September 2015, University of Michigan announced the 100 million dollars “Data Science Initiative” (DSI), hired 35 new faculty members. On the DSI website we can read about this initiative:

“This coupling of scientific discovery and practice involves the collection, management, processing, analysis, visualisation, and interpretation of vast amounts of heterogeneous data associated with a diverse array of scientific, translational and interdisciplinary applications”₂

But that sounds like a bread and butter for statisticians. So, is it really a new creation or is it something that exists for many years but it didn’t sound so sexy as data science? In the article written by Karl Broman, (the University of Wisconsin) we can read:

“When physicists do mathematics, they’re don’t say they’re doing “number science”. They’re doing math. If you’re analyzing data, you’re doing statistics. You can call it data science or informatics or analytics or whatever, but it ‘s still statistics. If you say that one kind of data analysis is statistics and another kind is not, you’re not allowing innovation. We need to define the field broadly. You may not like what some statisticians do. You may feel they don’t share your values. They may embarrass you. But that shouldn’t lead us to abandon the term “statistics”.

Reading the definition of data science on the Data Science Association’s “Professional Code of Conduct”:

“Data scientist means a professional who uses scientific methods to liberate and create meaning from raw data”

These sound like K. Browman maybe right. Maybe I should go on MSc Statistics like many before me did. Maybe Data Science is simply a new sexy name for statistician only data is big, technology more advanced rather than it used to be so you need to have programming skills to handle the data. Maybe let say loudly data science is a modern version of statistics? But maybe not? Because we can also find statements like the following:

“Statistics is the least important part of data science”. _[3]

Further, we can read:

“There ‘s so, much that goes on with data that is about computing, not statistics. I do think it would be fair to consider statistics (which includes sampling, experimental design, and data collection as well as data analysis (which itself includes model building, visualization, and model checking as well as inference)) as a subset of data science. . . .”._[3]

So maybe people from computer science are right. Maybe I should go and study programming and forget about expanding my knowledge in statistics? After all, we all know that computer science always had much bigger funding and having MSc computer science was always like a magic star for employers. What should I do? Let me research further.

Big data technologies

Is the data size important to distinguish between data science and statistics? Going back to the “Let us own data science” article we can read that a statistician, Hollerith, invented the punched card reader to allow e cient compilation of a US census, the first elements of machine learning. So, no, machine learning is not an invention of computer scientists. It was well known for statistician for decades already. What about different techniques used in DOE (Design of Experiments) or sampling methods to decrease the sample size. If the data used by statisticians would be only small they wouldn’t have to discover methods such PCA (Principle component analysis) or dimensionality reduction techniques. So, no, data can be big and/or small for statisticians, so what is the difference between data science and statistics and what department should I choose?

When I spoke to computer scientists they try to convince me to choose computer science department. Their reasons being that there are many different programmes that I need to know to deal with large datasets. For instance: Java, Hadoop, SQL, Python, and much more. Moreover, programming can only be taught to the best standard through computer science courses Is it true? Can’t we do the same calculations using statistical software such as R, SAS or even Matlab? But on the other hand, doesn’t the newest technology always work faster? And if so, wouldn’t be better to use the newest technology when we program and write loops?

But, I don’t want to underestimate the effort made by statisticians and data analyst over last 50 years in developing statistical programmes. Their efforts have resulted in the emergence of today’s technology. Early statistical packages such as SPSS or Minitab (from 1960’s) allowed to develop more advanced programmes having roots in mini computer era such as STATA or my favourite R which in turn allowed progress to advanced technology even further and create Python, Hadoop, SQL and so on. Becker and Chambers (with S) and later Ihaka, Gentleman, and members of the R Core team (with R) worked on developing the statistical software. These names should be convincing about how powerful statistical programming languages can be. Many operations that we can do in Hadoop or SQL we can also do easily in R.

Two data worlds: Predictive vs inferential statistics

So maybe Data Science is a creature merged by statisticians working on computer science department? Maybe there are two different approaches to statistics: mathematical statistics and computer science statistics and the computer science statisticians are data scientists because according to Yanir Seroussi in his blog:

“A successful data scientist needs to be able to “become one with the data” by exploring it and applying rigorous statistical analysis (right-hand side of the continuum). But good data scientists also understand what it takes to deploy production systems, and are ready to get their hands dirty by writing code that cleans up the data or performs core system functionality (lefthand side of the continuum). Gaining all these skills takes time.”_[4]

Okay, so my reasoning that some statisticians work on computer science department is right, as well as there exists subject like computational statistics, so maybe I should go for computer science department but study statistics.

In fact, I am not the first one to arrive at the conclusion. Everything started from a confession made by John Tukey in “The Future of Data Analysis” article published in “The Annals of Mathematical Statistics” :

For a long time, I have thought I was a statistician, interested in inferences from the particular to the general. But as I have watched mathematical statistics evolve, I have had cause to wonder and to doubt. … All in all I have come to feel that my central interest is in data analysis, which I take to include, among other things: procedures for analyzing data, techniques for interpreting the results of such procedures, ways of planning the gathering of data to make its analysis easier, more precise or more accurate, and all the machinery and results of (mathematical) statistics which apply to analyzing data

If I am right then above confession was a critical moment. The time when mathematical statistics become more inferential and computational statistics concentrated more on predictive statistics. Applied statisticians working on predictive analytics that are more interested in applying the knowledge rather than developing long proofs decided to move on computer science department.

Additionally, the following is crucial discussion made by Leo Biermann in his paper published in Statistical Science titled “Statistical modelling: the two cultures”. It enables us to understand and differentiate views from both types of statistician, namely mathematical and statistical.

Statistics starts with data. Think of the data as being generated by a black box in which a vector of input variables x (independent variables) go in one side, and on the other side the response variables y come out. Inside the black box, nature functions to associate the predictor variables with the response variables … There are two goals in analyzing the data:

Prediction. To be able to predict what the responses are going to be to future input variables
InferenceTo [infer] how nature is associating the response variables to the input variables.”

Furthermore, in the same dispute we can read:

“The statistical community has been committed to the almost exclusive use of [generative] models. This commitment has led to irrelevant theory, questionable conclusions, and has kept statisticians from working on a large range of interesting current problems. [Predictive] modeling, both in theory and practice, has developed rapidly in fields outside statistics. It can be used both on large complex data sets and as a more accurate and informative alternative to data modeling on smaller data sets. If our goal as a field is to use data to solve problems, then we need to move away from exclusive dependence on [generative] models …”

So, we can say that Data Science evolved from Predictive Analytics which in turn evolved from Statistics but it becomes separate science. Tukey and Wilk 1969 compared this new science to established sciences and further circumscribed the role of Statistics within it:

“ … data analysis is a very di cult field. It must adapt itself to what people can and need to do with data. In the sense that biology is more complex than physics, and the behavioural sciences are more complex than either, it is likely that the general problems of data analysis are more complex than those of all three. It is too much to ask for close and effective guidance for data analysis from any highly formalized structure, either now or in the near future. Data analysis can gain much from formal statistics, but only if the connection is kept adequately loose”

How to study data science

So, what is exactly predictive analytics culture? I think that everyone who used Kaggle competition before can agree with me that description of common task framework (CTF) formulated by Marc Liberman in 2009 is a perfect description of Kaggle competitions, and hackathons events; where latter has worked as training sessions for newbies in the data world. An instance of the CTF has these ingredients:

A publicly available training data set involving, for each observation, a list of (possibly many) feature measurements, and a class label for that observation.
A set of enrolled competitors whose common task is to infer a class prediction rule from the training data.
A scoring referee, to which competitors can submit their prediction rule. The referee runs the prediction rule against a testing dataset which is sequestered behind a Chinese wall. The referee objectively and automatically reports the score (prediction accuracy) achieved by the submitted rule

Kaggle competitions are not only training platforms for newbies like me but also very challenging statistical competitions where experienced statisticians can win “pocket money”. A famous example is the Netflix Challenge where the common task was to predict Netflix user movie selection. The winning team (which included ATT Statistician Bob Bell) won 1 mln dollars.

Comparing modules that are available on master in data science at University of Berkley_[6]:

Both

Applied machine learning
Experiments and causality

Statistics

Research design and application for data and analysis
Statistics for Data Science
Behind the data: humans and values
Statistical methods for discrete response, Time Series and panel data
Data visualisation

Computer Science

Python for Data Science
Storing and Retrieving Data
Scalling up! Really Big Data
Machine Learning at scale
Natural Language Processing with Deep Learning

We can really see that data science is a subject that demands skills from both computer science and statistics. So, it is another confirmation for me that it is the best time to change department for my postgraduate study, that is, to study statistics on computer science department.

In the 50 Years of Data Science article we can read: “The activities of Greater Data Science are classified into 6 divisions:

Data exploration and preparation
Data representation and transformation
Computing with data
Data visualization and presentation
Data Modelling
Science about data science _[5]

I will quickly go through all of them using my Ebola research example, this required using machine learning on time series data.

The most demanding part. Many people told me before starting this project that: collecting, cleaning, wrangling and preparing data take 60% of all the time that you need to spend on data science project. I didn’t realise how much this 60% means in real time. I didn ‘t realise that the 60 percent will take so much time and that after this I will be exhausted. Exhausted but ready for the next step.
This point is actually part of the first one, or maybe just like many other things in statistics: everything is one huge connected bunch.Data that you can find can be very nice, well behaving, written in CSV or JSON or any other format file that you can quickly download and use, but what if not? What if your data is ‘dirty’and not stored as a file (e.g. only appear on a website)? What if data is coded? Do you need to decode it?
The even bigger challenge, but what a fun? You need to know a few different programming languages or least as I do know a little bit of R, a little bit of Python, quite well Tableau and Excel. So you can use different program in different scenarios or for different tasks. For example, using Panda to do EDA and ggplot 2 to do data vis.
Graphs are pretty, right? If you are still reading my article, I bet you know what is heat map, spatial vis in big cities or different infographics. Surely, I would like to highlight, that we respect only the ones that are not only pretty but also valid. Nevertheless, time that is required to create these visualisations is another matter.
The data modelling, finally? I don’t need to say a lot about this. All forms of inferential and predictive analytic are allowed and accepted.
My favourite part, not the end yet. All the conferences and meetups that I can attend on. All the seminars where we all present our current projects.

Conclusions

After graduation, I will be graduated Statistician. Even more, I will be a mathematical statistician whom mostly during degree dealt with inferential statistics. On the other hand, winning data science scholarship gave me exposure to predictive analytic which I highly enjoyed. Therefore, for my next stage, I will just change my department and concentrate more on predictive analytic. There are many statisticians working on computer science department. They possess both statistical knowledge and advanced software engineering skills, they are called data scientists. It would be a pleasure for me to join them. I don’t mind if it will be MSc. Computer Science, MSc. Data Science, MSc. Big Data or whatever the name will be. I do mind to have sufficient exposure to deal with “dirty” data using statistical modelling and machine learning using modern technology. This is what data science is for me. Maybe for you, it will be something else. Maybe you will be more satisfied with expanding massively programming skills. But for me, programming is a tool, modern technology is my friend and my bread and butter will be predictive analytic.

Regression – Die Vorhersage von stetigen Werten

Klassifikation – Die Vorhersage von Gruppenzugehörigkeiten

Fazit – Unterschied zwischen Klassifikation und Regression

Und Clustering?

Process Mining: Innovative data analysis for process optimization and audit

Step-by-Step: New ways to detect compliance violations with Process Analytics

1. Schritt: Auswählen des Attributes mit dem höchsten Informationsgewinn

1.1 Gesamt-Entropie des Datensatzes berechnen

1.2 Berechnung der Informationsgewinne aller Attribute

2. Schritt: Anlegen des Wurzel-Knotens

3. Schritt: Rekursive Wiederholung (!!!)

3.1 Erster Rekursionsschritt

3.1 Zweiter Rekursionsschritt

3.1 Dritter Rekursionsschritt

Ergebnis: Der Entscheidungsbaum

Ensemble Learning

Voting Classifiers (bzw. Voting Regressors)

Betrachtung im Kontext von: Eine Kette ist nur so stark, wie ihr schwächstes Glied

Bagging

Pasting

Random Forest

Stacking

Boosting (Sequential Ensemble Learning)

Buchempfehlungen

MT Cars Datenanalyse

Dies ist ein renderHTML Beispiel

Input Gewicht

Optionen

Hier sind die verschiedenen Grafiken

Interview mit Prof. Scheer, Erfinder des etablierten ARIS-Konzepts, über die Bedeutung von Big Data für die Prozessoptimierung

Step-by-Step:

Neue Möglichkeiten zur Aufdeckung von Compliance-Verstößen mit Process Analytics

1 Das Verständnis von Process Analytics

2 Die richtige Auswahl der zu betrachtenden Prozesse

3 Auswahl der relevanten IT-Systeme

4 Datenaufbereitung

5 Prüfungsdurchführung

6 Abweichung von Soll-Prozessen

6 Erkennung von Prozesskontrollverletzungen

7 Erkennung von bisher unbekannten Verhaltensmustern

8 Berichterstattung – auch in Echtzeit möglich

Fazit

Data Science Knowledge Stack

Database Technology Knowledge

Data Access & Transformation Knowledge

Programming Language Knowledge

Data Science Tool & Library Knowledge

Data Science Method Knowledge

Expertise

Engere Data Science Definition

Table of Contents

Introduction

Emerging of Data Science

Big data technologies

Two data worlds: Predictive vs inferential statistics

How to study data science

Conclusions

References

Interesting links

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