KNN: Künstliche Neuronen

Es gibt sehr ausführliche Definitionen und Abbildungen für ein künstliches Neuron, die in diesem Artikel aber nicht behandelt werden. Der Grund dafür ist pragmatischer Natur. Es soll eine gewisse Konsistenz zu den anderen KNN-Beiträgen dieser Reihe bestehen und das Thema soll nicht zu einer wissenschaftlichen Abhandlung mutieren.

In dem Beitrag  KNN: Was sind künstliche neuronale Netze  geht es um den grundsätzlichen Aufbau von künstlichen neuronalen Netzwerken. Zusammengesetzt werden die Strukturen aus einer oftmals großen Anzahl von künstlichen Neuronen. Die nachfolgende Abbildung zeigt auf der Linken Seite einen extrahierten Ausschnitt aus einem Netzwerk. Es kann auch als einfaches allein stehendes Netzwerk betrachtet werden. Auf der rechten Seite ist eine allgemeingültigere Form zu sehen. Die Bias Unit (VB) wird üblicherweise als X0 bezeichnet und hat immer den Wert 1.

 

neuronen-netzwerk1 neuronen-netzwerk2

 


Um den Ausgangswert Y zu berechnen wird zunächst jeder Eingangswert X mit seinem dazugehörigen Gewicht \theta (Theta) multipliziert und die Ergebnisse aufsummiert. Das Zwischenergebnis ist die Aktivierungsstärke z:

    \[ z = X_0 \cdot \theta_0 + X_1 \cdot \theta_1 + X_2 \cdot \theta_2 \]

Im nächsten Schritt wird der eigentliche Ausgangswert Y errechnet, indem die Aktivierungsstärke z an eine Aktivierungsfunktion angelegt wird. Es gibt zwar verschiedene Funktionen, häufig wird aber die Logistische bzw. Sigmoid-Funktion verwendet. Sie ist nicht-linear und hat einen Ausgangswertebereich zwischen 0 und 1.

sigmoid-funktion

    \[ sigmoid(z) = \frac{1}{1+e^{-z}} \]

Wird das Bias Neuron und sein Gewicht nicht beachtet, bestimmen die eingehenden Daten die Aktivierungsstärke und damit den Ausgang der Funktion. Unter Verwendung der Bias Unit verschiebt sich die Funktion entlang der Y-Achse, was einer Verschiebung von einem Schwellwert gleich kommt.

Die endgültige Formel für die Aktivierung eines Neurons sieht sehr ähnlich zu der Logistischen Regression aus. Werden die Werte von X und Theta zu Vektoren zusammengefasst, lässt sich die Berechnung stark vereinfachen:

    \[ Y = sigmoid(X\theta) \]

Als Programmcode müsste diese Berechnung dennoch mit einer Schleife realisiert werden oder noch besser mit einer Bibliothek für lineare Algebra.

Ähnliche Artikel:
KNN: Was sind künstliche neuronale Netze
KNN: Vorteile und Nachteile

KNN: Vorteile und Nacheile

Wie jedes Verfahren haben auch künstliche Neuronale Netzwerke (KNN) ihre Vor- und Nachteile. Im Folgenden sollen einige benannt werden.

Vorteile

  • KNN können bessere Ergebnisse liefern als existierende statistische Ansätze, wenn das Problem ausreichend komplex ist. Das heißt, wenn das Problem nicht linear ist und es viele Eingabedaten mit vielen Variablen gibt.
  • Es gibt zwar sogenannte Hyperparameter, die je nach Einstellung das Netzwerk besser oder schlechter trainieren lassen, diese müssen aber nur manuell geändert werden, wenn neue Rekordwerte erreicht werden sollen. Ansonsten gibt es verhältnismäßig wenige Parameter.
  • Auch für stark nicht lineare Probleme, werden gute Lösungen gefunden. Dazu zählen fast alle Probleme die aus einer Datenbasis stammen, wo menschliche oder andere unvorhersehbare Einflüsse wirken.
  • Für große Datenmengen und viele Datendimensionen (Einflussfaktoren) können sinnvolle Ergebnisse ermittelt werden.

Nachteile

  • Künstliche Neuronale Netzwerke sind oftmals wie eine Blackbox. Dadurch ist es nicht möglich nachzuverfolgen wieso ein Netzwerk eine bestimmte Entscheidung getroffen hat.
  • Damit ein allgemeingültiges gutes Ergebnis berechnet werden kann, bedarf es vieler Beispiel-/Trainingsdaten.
  • Aufgrund der hohen Datenmenge, ist es sinnvoll die Berechnungen auf einer Grafikkarte durchzuführen.
  • Während des Trainings finden sehr viele Gewichtsänderungen in kurzer Zeit statt. Daher ist ein Aufteilen der Arbeit in ein verteiltes System wie Apache Hadoop oder Apache Spark nur schwer möglich und führt oftmals zu drastischen Performanz Einbußen.
  • Ist das Problem mathematisch beschreibbar sind KNNs oftmals schlechter oder maximal genauso gut.
  • Es ist zu keinen Zeitpunkt bekannt ob die gefundene Lösung das globale Optimum ist oder ob es noch bessere Lösungen gibt.

In der Forschung gibt es viele Ansätze um einige der Nachteile aufzuheben.

 

Komplexe Abläufe verständlich dargestellt mit Process Mining

Stellen Sie sich vor, dass Ihr Data Science Team dabei helfen soll, die Ursache für eine wachsende Anzahl von Beschwerden im Kundenservice-Prozess zu finden. Sie vertiefen sich in die Daten des Service-Portals und generieren eine Reihe von Charts und Statistiken zur Verteilung der Beschwerden auf die verschiedenen Fachbereiche und Produktgruppen. Aber um das Problem zu lösen, müssen die Schwachstellen im Prozess selbst offengelegt und mit dem Fachbereich kommuniziert werden.

Nach Einbeziehen der CRM-Daten sind Sie mit Process Mining schnell in der Lage etliche unerwünschte Schleifen und Verzögerungen im Prozess zu identifizieren. Und diese Abweichungen werden sogar vollautomatisch als graphische Prozesskarte abgebildet! Der Fachbereichsleiter sieht auf den ersten Blick, wo das Problem liegt, und kann umgehend Verbesserungsmassnahmen einleiten.

Genau hier sehen wir eine zunehmende Begeisterung für Process Mining über alle Branchen hinweg: Der Datenanalyst kann nicht nur schnell Antworten liefern sondern auch die Sprache des Prozessmanagers sprechen und die entdeckten Prozessprobleme eindrücklich visuell machen.

Data Scientists bewegen sich geschickt durch eine ganze Reihe von Technologien. Sie wissen, dass 80% der Arbeit in der Aufbereitung und dem Säubern der Daten besteht. Sie können mit SQL, NoSQL, ETL-Tools, Statistik, Skriptsprachen wie Python, Data-Mining-Werkzeugen und R umgehen. Aber für viele von ihnen ist Process Mining noch nicht Teil der Data-Science-Tool-Box. Read more

Auswertung von CSV- und Log-Dateien auf der Command Line mit awk

Die Programmiersprache awk ist klein und unscheinbar, unter Data Science at the Command Line-Verfechtern allerdings ein häufiges Tool zur schnellen Analyse von CSV-Datein und vergleichbar strukturierten Daten (z. B. Logfiles) mit über Trennzeichen differenzierten Spalten. Auch in Shell-Skripten kommt awk meistens dann zum Einsatz, wenn es um den Zugriff, aber auch um die Manipulation von solchen Dateien geht.

Data Science at the Command Line: Facing the Future with Time-Tested Tools

awk wird als Skriptsprache mit nahezu jeder Linux-Distribution ausgeliefert und ist recht einfach eingehalten, kann jedoch auch schnell kryptisch werden. awk wird meistens ad-hoc auf der Kommandozeile ausgeführt, es können jedoch auch Skripte in awk-Dateien erstellt werden. Häufiger Grund für den Einsatz von awk ist die Anwendung von regulären Ausdrücken (Textmustersuche) auf Logdateien.

Nachfolgend ein kleines Tutorial für den Schnelleinstieg in diese interessante Analysetool auf Kommandozeile. Die CSV-Datei einfach hier downloaden: (einen Überblick über den Inhalt bietet auch eine Einführung in Python, die ebenfalls auf dieser CSV-Datei basiert)

CSV-Datei gedownloaded? Dann kann es losgehen im Terminal jeder beliebiger Linux-Distribution:

Anweisungen, so auch die obige, beginnen stets mit “awk”. Da diese CSV-Datei nicht mit dem Standardchar (Komma), sondern einem vertikalen Strich (Pipe) getrennt ist, muss dies via “-F’|'” angegeben werden. Wäre das Trennzeichen ein Semikolon, wäre der Parameter “-F’;'” korrekt. Der Befehl gibt jede Zeile des CSV in der Kommandozeile aus, so dass wie nachfolgend den gesamten Dateiinhalt sehen:

Viele CSV- und Logdateien haben keinen Header, diese hier hat jedoch die erste Zeile als Header, die daher bei der Analyse nicht als Werte-Zeile fehlinterpretiert werden darf, daher wird nachfolgend von nun an die Anweisung “NR>1” mitgegeben:

Spalten werden in awk über das Dollarzeichen angesprochen, folgende Anweisung zeigt uns alle Zeilen der zweiten Spalte:

Diese Skriptsprache beherrscht assoziative Arrays. Es können demnach auch nicht-numerische Schlüssel für den Zugriff auf Datenfelder verwendet werden. Dies machen wir uns für das Anzeigen aller Standorte mit Angabe der jeweiligen Mitarbeiterzahl an dem Standort zu nutze. Die Variable a speichert alle Mitarbeiterzahlen in Spalte 4 über den Schlüssel des Standortnamens in Spalte 2, dann endet der Anweisungsblock und es folgt eine For-Schleife, die alle Schlüsselwerte ausgibt und den dazugehörigen Speicherwert (Mitarbeiterzahl) ausgibt.

Auch If-Anweisungen sind einfach machbar. Folgendes Beispiel unterscheidet die Zeilennummern (Spalte1) nach geraden und ungeraden Zahlen und gibt den dazugehörigen Standortnamen (Spalte 2) aus.

Folgendes Beispiel klassifiziert alle Standorte mit weniger als 10 Mitarbeitern, allerdings nicht über “if…else…”, sondern über die Kurzabfrage nach dem Schema a>b?”True”:”False”.

Folgendes Code-Beispiel zeigt die Zählung der Vorkommnisse (Entsprechung: GROUP BY Spalte3, Count(*)).

Etwas umformuliert, können wir auch die Werte pro Gruppe aufsummieren, nachfolgend beispielhaft der Gewinn (Einnahmen aus Spalte 5 – Kosten aus Spalte 6) und die Mitarbeiterzahl über die jeweilige Gruppe.

Das Zusammenführen von Zeichenketten erfolgt simpel durch Aneinandereihung:

Ein letztes Beispiel möchte keine einzelnen Zeilen des Datensatzes auflisten und auch keine Gruppierung unterscheiden, sondern die Zusammenfassung über die Angabe der gesamten Mitarbeiteranzahl und der Gewinn-Summe über alle Standorte angeben.

Fazit

Als Programmiersprache ist awk sicherlich nur ein nice-to-have, aber wenn man das Prinzip dieser Sprache erstmal verstanden hat, kann sie ein interessantes Tool darstellen, um schon auf Kommandozeilenebene sich schnell einen Überblick über Datenbestände zu beschaffen und auch um Datenqualitätstests durchzuführen.

 

KNN: Was sind künstliche neuronale Netze?

Ein künstliches neuronales Netzwerk (KNN) besteht aus vielen miteinander verbundenen künstlichen Neuronen. Die einzelnen Neuronen haben unterschiedliche Aufgaben und sind innerhalb von Schichten (layer) angeordnet. Sogenannte Netzwerk Topologien geben vor, wie viele Neuronen sich auf einer Schicht befinden und welche Neuronen miteinander vernetzt sind. Neuronale Netze werden im Bereich der künstlichen Intelligenz eingesetzt und sind ein Ansatz im Machine Learning, haben hier jedoch besondere Vor- und Nachteile.

Es gibt drei Schicht- und vier grundlegende Neuronen-Arten. Bei den Schichten wird unterschieden zwischen Eingabe-, Ausgabe- und verborgener Schicht (Visible, Output & Hidden Layer). Alle eingehenden Daten werden an den Eingabe-Neuronen (Visible Unit) in der Eingabeschicht angelegt. Diese wiederum geben die Daten weiter an die verbundenen Ausgabe- oder verborgenen Neuronen (Output, Hidden Unit). Zusätzlich kann in jeder Schicht noch ein Bias Neuron (Bias Unit) zum Einsatz kommen. Read more

Datenvisualisierung in Python [Tutorial]

Python ist eine der wichtigsten Programmiersprachen in der Data Science Szene. Der Einstieg in diese Programmiersprache fällt zum Beispiel im Vergleich zur Programmiersprache R etwas einfacher, da Python eine leicht zu verstehende Syntax hat. Was jedoch beim Einstieg zur größeren Hürde werden kann, ist der Umgang mit den unüberschaubar vielen Bibliotheken. Die wichtigsten Bibliotheken für Data Science / Data Analytics stellte ich bereits in diesem Artikel kurz vor. Hier ist es wichtig, einfach erstmal anzufangen – Warum nicht mit den ersten Datenvisualisierungen?

Natürlich gibt es sehr viele tolle und schön anzusehende Visualisierungen, die teilweise sehr speziell sind. In einem anderen Artikel stellte ich beispielsweise die 3D-Visualisierung von Graphen mit Python und UbiGraph vor. Dieser Artikel hier gilt aber vor allem Einsteigern, die erste Diagramme hergezaubert bekommen möchten.

Damit wir beginnen können, müssen im Python-Skript zuerst zwei wichtige Bibliotheken eingebunden werden:

import matplotlib.pyplot as pyplot

import pandas as pandas

Beide Bibliotheken können direkt gedownloaded werden, sind aber auch im Anaconda Framework enthalten (Empfehlung: Anaconda für Python 2.7).

Die Bibliothek matplotlib (library) ist mit Sicherheit die gängigste zur Visualisierung von Daten. Die Bibliothek pandas ist eine der verbreitetsten, die für den Zugriff, die Manipulation und Analyse von Daten eingesetzt wird. In diesen einfachsten Beispielen benutzen wir pandas nur zum Zugriff auf Daten.

Für die Visualisierung benötigen wir natürlich auch ein Beispiel-Dataset (Tabelle). Eine solche kann sich jeder selber erstellen, wer die nachfolgenden Code-Beispiele aber nachstellen möchte, kann diese Daten verwenden:

Diese 20 Zeilen können einfach via Copy + Paste in eine Datei kopiert werden, die dann als data-science-blog-python-beispiel.txt abgespeichert werden kann.

Der Zugriff von Python aus erfolgt dann mit pandas wie folgt:

dataset = pandas.read_csv("data-science-blog-python-beispiel.txt", sep="|", header=0, encoding="utf8")

Kreisdiagramm

Ein Kreisdiagramm (Pie Chart) lässt sich basierend auf diesen Daten beispielsweise wie folgt erstellen:

kreisdiagramm

Balkendiagramm

Balkendiagramme können einfachste Größenverhältnisse aufzeigen.

balkendiagram

Gestapeltes Balkendiagramm

Mit nur wenig Erweiterung wird aus dem einfachen Balkendiagramm ein gestapeltes.

balkendiagram-gestapelt

Histogramm (Histogram)

Histogramme sind ein wichtiges Diagramm der Statistik, mit dem sich Verteilungen aufzuzeigen lassen.

histogramm

Lininediagramm

Der Beispieldatensatz gibt kein gutes Szenario her, um ein korrektes Liniendiagramm darstellen zu können; aber dennoch hier ein How-To für ein Liniendiagramm:

line-diagam

Kastengrafik (Box Plot)

Ein Box Plot zeigt sehr gut Schwerpunkte in einer Verteilung.

box-plot-diagam

Punktverteilungsdiagramm (Scatter Plot)

punktdiagramm

Blasendiagramm (Bubble Chart)

Das Punktdiagramm kann leicht durch hinzufügen einer dritten Dimension zu einem Bubble-Chart erweitert werden. In dieser Darstellung mit logarithmischen x-/y-Achsen (log).

bubblechart

 

Extraktion von Software-Metriken aus Java-Dateien mit ANTLR4

In der Software-Entwicklung wird mehr und mehr auf Metriken gesetzt, um den Entwicklungsprozess zu messen und zu verbessern. Tools wie SonarQube und FindBugs helfen dabei – doch sie haben ihre Grenzen. Sie brauchen build-fähige Projekte. Die Metriken sind manchmal nicht genau genug dokumentiert oder lassen sich nur schwer anpassen.

Dabei ist es gar nicht so schwierig, ein eigenes Tool zu schreiben. So können die Metriken selbst definiert, auf Textdateien angewendet, als Skript automatisiert und an beliebige Schnittstellen weitergeben werden – z. B. als CSV-Datei nach R, per Webinterface oder als E-Mail.

Im Folgenden wird gezeigt, wie mit ANTLR4 aus Java-Textdateien Metriken erhoben werden können. Das Beispiel-Projekt steht auf GitHub zur Verfügung.

Statische Code-Analyse mit ANTLR4

ANTLR4 (ANother Tool for Language Recognition) wird seit 1989 von Terence Parr, Professor an der University of San Francisco, entwickelt. Das Tool selbst ist kostenlos; die ausführliche Dokumentation kostet jedoch 27 US-Dollar. Für den Einstieg reicht die kostenlose Dokumentation. ANTLR4 ist eine Java-Bibliothek.

Beim Parsen erstellt ANTLR4 auf Basis einer Grammatik einen Syntaxbaum. Nach dem Parsen wird der Syntaxbaum mit einem Walker abgelaufen. Dabei auftretende Events können über ein Listener-Interface abgefangen werden. Durch das Verarbeiten der Events können eigene Metriken berechnet werden.

Das Listener-Interface selbst wird über die Grammatik spezifiziert. ANTLR4 generiert aus der Grammatik Listener in Java, von denen anschließend geerbt wird.

Für viele Programmiersprachen gibt es bereits fertige Grammatiken, die auf GitHub gemeinsam entwickelt werden (siehe z. B. Java-Grammatik). Ansonsten muss die Grammatik selbst geschrieben werden.

Das Beispiel-Projekt

Im Beispiel wird der Klassenname und die Anzahl von Methoden aus einer Java-Klasse erhoben:

Das Ergebnis wird in einer Map<String, Integer> ausgegeben.

Vorbereitungen

Im Beispiel werden Eclipse, ein ANTLR4-Eclipse-Plugin und Maven benutzt. ANTLR4 lässt sich auch unabhängig von Eclipse und Maven benutzen.

Nach der Installation des Eclipse-Plugins muss in der pom.xml eine Dependency ergänzt werden:

Die Java-Grammatik wird von GitHub heruntergeladen und unter src/main/antlr4/Java.g4 abgelegt. Anschließend werden per Rechtsklick auf Java.g4 -> Run As -> Generate ANTLR Recognizer die Hilfsdateien von ANTLR4 angelegt.

Damit die Hilfsdateien von Eclipse als Java-Quellcode erkannt werden, werden sie nach src/main/java/generated kopiert.

Metriken definieren

ANTLR4 erstellt aus der Grammatik einen JavaBaseListener. Zum Definieren der Metriken wird ein eigener Listener programmiert, der vom JavaBaseListener erbt. Wenn ANTLR4 später den Syntaxbaum durchläuft, ruft es die entsprechenden Listener-Methoden auf.

Im JavaBaseListener sind alle Events, auf die gehört werden kann, als Methode aufgeführt. Um nun den Klassennamen für die Metrik zu erfahren, wird das Event ClassDeclaration abgehört:

Um die Anzahl der Methoden zu erhalten, wird ein Counter bei jedem Auftreten einer MethodDeclaration erhöht.

ANTLR ausführen

Damit ANTLR ausgeführt werden kann, braucht es noch die zu lesende Datei und den Listener. Dazu sind nur wenige Zeilen Code notwendig:

Ein Test prüft, ob der Klassenname und die Methodenanzahl richtig extrahiert werden:

Die fertige Projektstruktur sieht in Eclipse so aus:

01_projektstruktur

Abbildung 1: Die fertige Projektstruktur.

Nun kann der Test erfolgreich durchgeführt werden.

02_erfolgreicher_test

Abbildung 2: Der Testfall läuft erfolgreich.

 Fazit

Damit der Code produktiv genutzt werden kann, sollten noch mögliche I/O- und ANTLR-Fehler behandelt werden. Außerdem müssen die erhobenen Daten weitergegeben werden, um z. B. als CSV-Datei in R importiert werden zu können.

Erfahrungsgemäß ergeben sich aus dem großen Sprachumfang viele Sonderfälle, die bei der Definition von Metriken berücksichtigt werden müssen. Hier helfen Testfälle weiter, um eine korrekte Messung sicherzustellen.

Das Beispiel konnte zeigen, dass leicht eigene Metriken aus Java-Quellcode erhoben werden können. So werden Quellcode und strukturierte Texte für die Analyse und Optimierung zugänglich.

 

Referenzen & Links

  • ANTLR4
    Die Projektseite von ANTLR4.
  • Java-Grammatik
    Die ANTLR4-Grammatik für die Java-Programmiersprache.
  • Beispielprojekt auf GitHub
    Das in diesem Tutorial verwendete Beispielprojekt auf GitHub.
  • ANTLR4-Eclipse-Plugin
    Das Eclipse-Plugin, das zum Ausführen von ANTLR4 in Eclipse benutzt werden kann.
  • Rascal MPL
    Eine Meta-Programmiersprache. Erlaubt nicht nur die Analyse, sondern auch das Erzeugen + Verändern von Quellcode.
  • Fallstudie Java-Korpus
    Eine laufende Fallstudie des Autors, in der ANTLR4 benutzt wird, um die typische Verwendung von Java-Sprachkonstrukten in 2,8 Mio. Dateien zu untersuchen.

Datenvisualisierung – Eine Wissenschaft für sich… oder auch zwei

Techniken für die Visualisierung und visuelle Analyse von Datenmengen gehören heute in vielen Unternehmen zu den essentiellen Werkzeugen, um große Datensätze zu untersuchen und sie greifbarer zu gestalten. Während die Anwendungssoftware dazu ständig weiterentwickelt wird, sind die dahinterliegenden Methoden ein beliebtes Forschungsthema in der Wissenschaft. Es gibt zahlreiche Tagungen, Workshops und Fachjournale, in denen neue Erkenntnisse, Verfahren und technische Innovationen ausgetauscht werden.
Interessant ist aber, dass sich in den vergangenen Jahrzehnten zwei große unabhängige Strömungen in der Forschung zum Thema Datenvisualisierung ausgeprägt haben. – Beide hängen mit dem übergeordneten Thema zusammen, begreifen sich jedoch sehr unterschiedlich. Read more

Top 10 der Python Bibliotheken für Data Science

Python gilt unter Data Scientists als Alternative zu R Statistics. Ich bevorzuge Python auf Grund seiner Syntax und Einfachheit gegenüber R, komme hinsichtlich der vielen Module jedoch häufig etwas durcheinander. Aus diesem Grund liste ich hier die – meiner Einschätzung nach – zehn nützlichsten Bibliotheken für Python, um einfache Datenanalysen, aber auch semantische Textanalysen, Predictive Analytics und Machine Learning in die Tat umzusetzen.

NumPy – Numerische Analyse

NumPy ist eine Open Source Erweiterung für Python. Das Modul stellt vorkompilierte Funktionen für die numerische Analyse zur Verfügung. Insbesondere ermöglicht es den einfachen Umgang mit sehr großen, multidimensionalen Arrays (Listen) und Matrizen, bietet jedoch auch viele weitere grundlegende Features (z. B. Funktionen der Zufallszahlenbildung, Fourier Transformation, linearen Algebra). Ferner stellt das NumPy sehr viele Funktionen mathematische Funktionen für das Arbeiten mit den Arrays und Matrizen bereit.

matplotlib – 2D/3D Datenvisualisierung

Die matplotlib erweitert NumPy um grafische Darstellungsmöglichkeiten in 2D und 3D. Das Modul ist in Kombination mit NumPy wohl die am häufigsten eingesetzte Visualisierungsbibliothek für Python.

Die matplotlib bietet eine objektorientierte API, um die dynamischen Grafiken in Pyhton GUI-Toolkits einbinden zu können (z. B. GTL+ oder wxPython).

NumPy und matplotlib werden auch mit den nachfolgenden Bibliotheken kombiniert.

Bokeh – Interaktive Datenvisualisierung

Während die Plot-Funktionen von matplotlib statisch angezeigt werden, kann in den Visualsierungsplots von Bokeh der Anwender interaktiv im Chart klicken und es verändern. Bokeh ist besonders dann geeignet, wenn die Datenvisualisierung als Dashboard im Webbrowser erfolgen soll.

Das Bild über diesen Artikel zeigt Visualiserungen mit dem Python Package Bokeh.

Pandas – Komplexe Datenanalyse

Pandas ist eine Bibliothek für die Datenverarbeitung und Datenanalyse mit Python. Es erweitert Python um Datenstrukturen und Funktionen zur Verarbeitung von Datentabellen. Eine besondere Stärke von Pandas ist die Zeitreihenanalyse. Pandas ist freie Software (BSD License).

Statsmodels – Statistische Datenanalyse

Statsmodels is a Python module that allows users to explore data, estimate statistical models, and perform statistical tests. An extensive list of descriptive statistics, statistical tests, plotting functions, and result statistics are available for different types of data and each estimator.

Die explorative Datenanalyse, statistische Modellierung und statistische Tests ermöglicht das Modul Statsmodels. Das Modul bringt neben vielen statistischen Funktionen auch eigene Plots (Visualisierungen) mit. Mit dem Modul wird Predictive Analytics möglich. Statsmodels wird häufig mit NumPy, matplotlib und Pandas kombiniert.

SciPy – Lineare Optimierung

SciPy ist ein sehr verbreitetes Mathematik-Modul für Python, welches den Schwerpunkt auf die mathematische Optimierung legt. Funktionen der linearen Algebra, Differenzialrechnung, Interpolation, Signal- und Bildverarbeitung sind in SciPy enthalten.

scikit-learn – Machine Learning

scikit-learn ist eine Framework für Python, das auf NumPy, matplotlob und SciPy aufsetzt, dieses jedoch um Funktionen für das maschinelle Lernen (Machine Learning) erweitert. Das Modul umfasst für das maschinelle Lernen notwendige Algorithmen für Klassifikationen, Regressionen, Clustering und Dimensionsreduktion.

Mlpy – Machine Learning

Alternativ zu scikit-learn, bietet auch Mlpy eine mächtige Bibliothek an Funktionen für Machine Learning. Mlpy setzt ebenfalls auf NumPy und SciPy, auf, erweitert den Funktionsumfang jedoch um Methoden des überwachten und unüberwachten maschinellen Lernens.

NLTK – Text Mining

NLTK steht für Natural Language Toolkit und ermöglicht den effektiven Einstieg ins Text Mining mit Python. Das Modul beinhaltet eigene (eher einfache) Visualisierungsmöglichkeiten zur Darstellung von Textmuster-Zusammenhängen, z. B. in Baumstrukturen. Für Text Mining und semantische Textanalysen mit Python gibt es wohl nichts besseres als NLTK.

Theano – Multidimensionale Berechnungen & GPU-Processing

Theano is a Python library that allows you to define, optimize, and evaluate mathematical expressions involving multi-dimensional arrays efficiently

Für multidimensionale Datenanalysen bzw. die Verarbeitung und Auswertung von multidimensionalen Arrays gibt es wohl nichts schnelleres als die Bibliothek Theano. Theano ist dabei eng mit NumPy verbunden.

Theano ermöglicht die Auslagerung der Berechnung auf die GPU (Grafikprozessor), was bis zu 140 mal schneller als auf der CPU sein soll. Getestet habe ich es zwar nicht, aber grundsätzlich ist es wahr, dass die GPU multidimensionale Arrays schneller verarbeiten kann, als die CPU. Zwar ist die CPU universeller (kann quasi alles berechnen), die GPU ist aber auf die Berechnung von 3D-Grafiken optimiert, die ebenfalls über multidimensionalen Vektoren verarbeitet werden.

Data Science Evolution

Wie wurde aus Business Intelligence eigentlich Big Data? Aus Sicht der Unternehmen herrscht große Verwirrung darüber, welcher Begriff nun eigentlich was bedeutet und was dieser für das Unternehmen bedeutet.

Es stellt sicadvanced-data-scienceh die Frage, ob Business Intelligence nun veraltet ist und von Big Data Analytics ersetzt wird oder ob Big Data Analytics die Weiterführung von Business Intelligence darstellt. Darüber gibt es unterschiedliche Meinungen, aber die Evolution, die sich über das letzte Jahrzehnt von einfachen Reports zu den aktuellen Möglichkeiten im Bereich von Big Data Analytics erstreckt, können wir uns recht deutlich vor Augen führen.

Raw Data

Rohdaten stellen das “Material” da, welches die Grundlage für jegliche Analysen bildet. Auch wenn Rohdaten erstmal nicht besonders erwähnenswert klingen, so existiert viel Wissenschaft und Business rund um Rohdaten, denn deren Speicherung kann durchaus sehr komplex sein. Abhängig von Art und Struktur der Daten kommen hier unterschiedliche relationale und nicht-relationale (NoSQL) Datenbanken zum Einsatz. Aktueller Trend ist ferner die InMemory-Datenhaltung, die unabhängig von der eigentlichen Datenbankstruktur möglich ist.

Das Angebot an kostenpflichtigen und kostenfreien Datenbanken ist bereits beinahe unüberschaubar groß. Beispielsweise können die relationalen Datenbanken MariaDB, Oracle DB oder PostgreeSQL genannt werden. Neo4J (graphenorientiert), MongoDB (dokumentenorientiert), Apache Cassandra und SAP HANA (beide spaltenorientiert) sowie Redis (Key-Value-Datenbank) sind hingegen Beispiele für sogenannte NoSQL-Datenbanken.

Clean Data

Bereinigte Daten sollte heutzutage eine Selbstverständlichkeit sein? Weit gefehlt! Aus Erfahrung kann ich sagen, dass eine wirklich saubere Datenbasis die Ausnahme darstellt. Die Regel sind Inkonsistenzen zwischen relationalen Daten, Formatfehler, leere Datenfelder (die nicht leer sein dürften) usw. Mit der Bereinigung der Daten haben zurzeit noch alle Unternehmen und Institute zu kämpfen, sofern sie sich diesen Kampf überhaupt stellen.

Standard-Reporting

Reporting in Excel gibt es nun schon mindestens zwei Jahrzehnte und wird auch heute noch (mehr) betrieben. Mit der Etablierung von ERP-Systemen, beispielsweise Microsoft Dynamics NAV oder SAP ERP, fand auch das automatisierte Reporting Einzug in die deutschen Unternehmen. Heute bieten alle ERP-Systeme (bzw. CRM-, SRM-, PLM-Systeme) zumindest grundlegende Reporting-Funktionen in Form von Tabellen, Balken- und Kuchendiagrammen. Diese Reports sind allerdings in der Regel wenig anpassbar durch die Anwender.

Business Intelligence

Kurz nach dem Einsetzen des Wachstums auf dem Markt der ERP-Systeme lebte auch das Business Intelligence mit den schönen grafischen Dashboards auf. BI bedient sich dabei überwiegend aus den Daten des ERP-Systems. Ferner werden noch weitere – vorwiegend unternehmensinterne – Daten hinzugezogen, z. B. aus Excel-Dateien. Der Erfolg von Business Intelligence kam insbesondere mit den Dashboards und einer einfachen Bedienbarkeit, denn BI wurde für ERP-Anwender gemacht.

Im Bereich BI hatte QlikTech mit der Software QlikView einen Volltreffer gelandet, denn diese hat den Weg in viele Unternehmen als BI-Lösung gefunden.

(Big) Data Analytics – Causality Analytics

Data Analytics geht einen Schritt weiter als BI, denn hier geht es nicht nur darum zu analysieren, welche Ereignisse eingetreten sind, sondern auch warum. Data Analytics ist sehr viel flexibler als BI und wird tendenziell eher programmiert als zusammengeklickt. Hier spielen Daten aus externen Datenquellen (z. B. dem Internet) oftmals eine wichtige Rolle und machen daraus Big Data. Zudem kommt vermehrt Statistik und Machine Learning zum Einsatz um Kausalitäten aus den vielfältigen Datenmengen

Gearbeitet wird beispielsweise mit den Programmiersprachen R und Python, aber auch mit IBM SPSS oder SAS Advanced Analytics.

Predictive Modeling

Prädiktive Analysemodelle gehen noch einen Schritt weiter, denn nach der Frage nach dem Warum stellt sich für viele Geschäftszwecke die Frage, wann es wieder geschehen wird. Predictive Analytics gilt als eine Königsdisziplin, arbeitet mit induktiver Statistik und scheint mit der Einbindung von Big Data beinahe unbegrenzte Möglichkeiten der Vorhersage z. B. von Umsätzen, Lagerbeständen und Maschinenabnutzung zu bieten.

Optimierung

Der letzte Schritt in der Evolution ist die Simulation von allen Stellschrauben mit dem Ziel zur Optimierung des Systems (z. B. das Geschäft, die Fabrik oder die Maschine). Was in der Industriebetriebswirtschaft schon lange als Operations Research bekannt ist, wird mit Big Data Analytics einen neuen Aufschwung erfahren, denn hier werden immer mehr relevante Stellschrauben identifiziert und berücksichtigt werden können.