Interview – OTTO auf dem Weg zum intelligenten Echtzeitunternehmen

Interview mit Dr. Michael Müller-Wünsch über die Bedeutung von Data Science für den Online-Handel

cio-mueller-wuensch-interviewDr. Michael Müller-Wünsch ist seit August 2015 CIO der OTTO-Einzelgesellschaft in Hamburg. Herr Müller-Wünsch studierte die Diplom-Studiengänge Informatik sowie BWL mit Schwerpunkt Controlling an der TU Berlin. In seinen Rollen als IT-Leiter und CIO wurde er mehrfach für seine Leistungen ausgezeichnet und gilt heute als eine der erfahrensten Führungskräfte mit explizitem Know How in der Nutzung von Big Data für den eCommerce.

Data Science Blog: Herr Dr. Müller-Wünsch, welcher Weg hat Sie bis in den Bereichsvorstand von OTTO geführt?

Mein Weg wurde sicherlich bestimmt durch meine große Begeisterung für Technologie und Innovationen. Dazu habe ich als Sohn eines Textileinzelhändlers früh einen Sinn für Kundenorientierung entwickelt. Bei OTTO, dem größten deutschen Onlinehändler für Fashion und Lifestyle, kann ich nun beides optimal zusammenbringen und die digitale Transformation des Unternehmens weiter vorantreiben.

Data Science Blog: Viele reden heute von einer datengetriebenen Unternehmensausrichtung. Was ist Ihre Version von einer Data-Driven Company?

Mein Ziel ist es, OTTO zum intelligenten Echzeitunternehmen zu machen. Damit meine ich eine Organisation, die sich durch selbst lernende Algorithmen ständig weiterentwickelt und verbessert und Kundenerwartungen in jedem Augenblick sofort erfüllen kann. Ohne zeitraubende Batchverarbeitungsprozesse und ohne Medienbrüche.

Data Science Blog: Welche Rolle sehen Sie für Big Data Analytics für den Einzelhandel?

Predictive Analytics helfen uns beispielsweise maßgeblich dabei, Artikelabsatzprognosen zu erstellen und zu antizipieren, wie oft ein bestimmter Artikel morgen nachgefragt werden wird. Das erhöht die Lieferbereitschaft und vermeidet Lagerüberhänge – ist also gut für beide Seiten, für unsere Kunden und für unser Unternehmen. Darüber hinaus geht es heute immer stärker darum, das Onlinemarketing datenbasiert intelligent auszusteuern und den Kunden ein maximal relevantes Angebot auf otto.de zu präsentieren.

Data Science Blog: Für den deutschsprachigen Raum gilt Otto als Händler „am weitesten voraus“ in Sachen Big Data. Sehen Sie Ihren größten Wettbewerb eher im Silicon Valley?

In Zeiten des E-Commerce müssen wir den Wettbewerb in alle Richtungen beobachten. Wir müssen permanent damit rechnen, dass sich das Marktumfeld und das Kundenverhalten ändern. Das ist immer schwerer vorherzusehen. Mehr denn je kommt es deshalb darauf an, sich flexibel aufzustellen, um schnell reagieren zu können.

Data Science Blog: In Sachen Datenschutz gibt es auf politischer Ebene sowohl Bestrebungen zur Verschärfung als auch zur Lockerung der Gesetzgebung. Als Einzelhändler arbeiten Sie sehr viel mit personenbezogenen Datenbeständen, wie sehr werden Sie bei Ihrer Arbeit eigentlich durch gültige Datenschutzgesetze eingeschränkt?

Das Vertrauen der Kunden hat für uns allerhöchste Priorität, deshalb ist es für uns selbstverständlich, sehr sorgsam mit Daten umzugehen. Wir setzen dabei konsequent auf Transparenz und Selbstbestimmung. Das heißt, dass wir unseren Kunden keine Mehrwerte vorenthalten möchten, die durch moderne Technologien möglich werden und das digitale Shopping-Erlebnis bereichern können. Wir erklären im Shop aber ausführlich, was wir tun, und bieten auch die Möglichkeit, bestimmte Features zu deaktivieren.

Data Science Blog: Wofür nutzt Otto Big Data und Data Science eigentlich genau?

Wir verfolgen bei OTTO einen so genannten 360°-Ansatz: Unser Ziel ist es, die Kunden auf ihrer gesamten Customer Journey zu begleiten und bestenfalls in Echtzeit mit ihnen zu interagieren –  von der ersten Informationsrecherche bis hin zur Lieferung; und das über alle Kanäle und Touchpoints hinweg. Anhand von anonymisierten Daten aus jedem dieser Kundenkontaktpunkte können wir dann Leistungen entwickeln und gute Geschäftsentscheidungen treffen, um damit Umsatz- und Ergebnispotentiale zu erschließen. Ich möchte hier aber gar nicht vorgreifen: Mein Kollege Thomas Schlüter, IT-Bereichsleiter Business Intelligence bei OTTO, wird darüber auf dem Data Leader Day am 17. November in Berlin ausführlich sprechen.

Data Science Blog: Big Data, Data Science, Business Intelligence und viele Begriffe mehr – Grenzen Sie hier ab oder wie lautet Ihr internes Wording?

Big Data verstehe ich als den Rohstoff, den wir uns mithilfe von Business Intelligence als Fachdisziplin erschließen und nutzbar machen. Innerhalb der BI arbeiten wir dann sowohl mit Analytics Methoden als auch mit Data Science Modellen für komplexere und oftmals prognostische Fragestellungen.

Data Science Blog: Aktuell scheint der Trend hin zum Data Lab zu gehen. Finden die Analysen nur in solchen Labs oder eher in den konkreten Fachbereichen statt?

Bei OTTO ist die BI gleich in zwei Vorstandsbereichen verankert: Im Vertrieb bei meinem Kollegen Marc Opelt und bei mir in der Technologie. Das sagt schon einiges über die stetig steigende Bedeutung aus. Wir sind davon überzeugt, dass der Schlüssel zum Erfolg in der partnerschaftlichen Zusammenarbeit zwischen Fachbereich und IT liegt und sich das Thema auch immer weiter in die Fachbereiche hinein entwickeln wird. Aktuell arbeiten wir beispielsweise an einer zukunftsweisenden neuen BI-Plattform, die wir BRAIN nennen – das funktioniert einfach nur bereichsübergreifend im Team.

Data Science Blog: Ihre Investitionen in diese neuen Technologien und Methoden sind recht hoch. Wie ist die Erwartung für den Break-Event-Point?

Als wir im März dieses Jahres die Wachstumszahlen der OTTO-Einzelgesellschaft vorgestellt haben, hat Alexander Birken es im Ausblick auf den Punkt gebracht: Wir haben uns in den vergangenen Jahren kontinuierlich eine sehr robuste Wirtschaftskraft erarbeitet. Insofern können wir es uns im wahrsten Sinne des Wortes leisten, die Investitionsgeschwindigkeit weiter spürbar zu erhöhen und damit die Zukunft von OTTO zu gestalten. Vor allem die technologischen Wachstumsbereiche werden weiter konsequent vorangetrieben.

Data Science Blog: Ihr Engagement für Big Data zeigt sich auch in den Jobportalen, dabei unterscheiden Sie die Jobprofile auch z. B. nach Data Scientist und Date Engineer. Welche Art von Mensch suchen Sie für Ihre zukünftigen Umsetzungen? Eher den introvertierten Nerd oder den kommunikationsstarken Beratertyp?

Ich glaube, wir brauchen vor allem Menschen, die Spaß haben an Veränderung und die im Sinne des Unternehmenserfolgs ganzheitlich denken, bis zum Konsumenten da draußen.


Anmerkung der Redaktion: Welche Potenziale das Unternehmen OTTO aus Daten nutzbar macht und mit welchen Methoden und Technologien die BI bei OTTO arbeitet, erfahren Sie am 17. November beim Data Leader Day in Berlin.

Neuronale Netzwerke zur Spam-Erkennung

Die Funktionsweise der in immer mehr Anwendungen genutzten neuronalen Netzwerke stieß bei weniger technik-affinen Menschen bislang nur auf wenig Interesse. Geschuldet wird das sicher vor allem der eher trockenen Theorie, die hinter diesen Konstrukten steht und die sich für die meisten nicht auf Anhieb erschließt. Ein populäres Beispiel für die Fähigkeiten, die ein solches neuronales Netzwerk bereits heute hat, lieferte in jüngster Zeit Googles “Inception”, welches ohne den Anspruch auf einen praktischen Nutzen eigenständig eine spektakuläre Bilderwelt kreierte, die auch Menschen ohne großes Interesse an den dahinter steckenden Technologien ins Staunen versetzte. Ansonsten bieten sich die neuronalen Netze vor allem überall dort an, wo wenig systematisches Wissen zur Verfügung steht, wie etwa bei der Bilderkennung und der Text- bzw. Sprachanalyse.

Weniger effektheischend, als die Ergebnisse von “Inception”, dafür jedoch überaus hilfreich für den vernetzten Alltag, sind neuronale Netzwerke, die zum Aufspüren und zur Kategorisierung von Spam-Seiten entwickelt werden. In diesem Anwendungsbereich können diese ein wertvolles Werkzeug sein.

Wie bei allen selbstlernenden Netzwerken muss dafür zunächst ein Grundgerüst aufgebaut werden, welches später von Hand mit Informationen gefüttert wird, bis es schließlich in der Lage ist, sich selbstständig weiter zu entwickeln, hinzuzulernen und auf diese Weise immer genauere Ergebnisse liefert.

Die Auswahl der Kriterien

Unerwünschte Webseiten mit störenden und oft illegalen Inhalten findet man im Internet zu Hauf und meist locken sie mit dubiosen Angeboten für vermeintliche Wundermittel oder gaukeln leichtgläubigen Nutzern vor, man könne ohne großes Zutun viel Geld verdienen – meist ohne ein tatsächliches Produkt oder eine Dienstleistung dahinter. Ein entsprechend programmiertes neuronales Netzwerk spürt diese Seiten anhand von bestimmten Faktoren automatisch auf. Als Trainingsdaten werden dafür zunächst von Hand Kriterien wie die Registrierungs-IP, der Nutzername und die verwendete Sprachversion eingegeben. Da das Netzwerk nur mit den Zahlen 0 und 1 arbeiten kann, müssen diese Datensätze zuvor manuell aufbereitet werden. Indem alle gewünschten Registrierungs-IPs erst auf den jeweiligen Internetdienstanbieter abgebildet werden und der Grad ihrer jeweiligen Spammigkeit von Hand bestimmt wird, lässt sich der jeweilige Durchschnitt der “Spammigkeit” eines Internetdienstanbieters berechnen. Teilt man die Anzahl der Spammer durch die Gesamtnutzerzahl eines einzelnen Anbieters, erhält man bereits ein Ergebnis, das sich zur Eingabe in das neuronale Netzwerk eignet. Ähnlich kann z. B. bei der Kombination aus Geolocation und Sprachversion verfahren werden. Mit einer Vielzahl weiterer Faktoren kann die Effizienz des neuronalen Netzwerks verbessert werden. So lassen sich etwa große Unterschiede bei dem Herkunftsland feststellen, in dem die Spam-Seiten angesiedelt sind. Ein besonders großes Erkennungspotential bieten bestimmte Keywords und Keyword-Kombinationen, die mitunter eindeutige Rückschlüsse auf ein Spam-Angebot ziehen lassen. Befindet sich z. B. die Wortkombination “Geld verdienen” besonders häufig auf einer Seite, ist dies ein recht deutliches Kriterium für die Klassifizierung als Spam. Doch auch weniger offensichtliche Faktoren helfen dem neuronalen Netzwerk dabei, hellhörig zu werden: Ein ungewöhnliches Verhältnis zwischen Vokalen und Konsonanten oder auch Seitennamen, die vermehrt Zahlen und unübliche Zeichen beinhalten, können die Spam-Wahrscheinlichkeit steigern. Kommt die verwendete IP-Adresse aus einem anonymisierten Netzwerk oder VPN, schürt dies ebenfalls den Verdacht auf unseriöse Inhalte.

Erstellung einer Korrelationsmatrix

Da jedes der einbezogenen Kriterien zur Bestimmung der Spammigkeit einer Seite eine unterschiedlich hohe Relevanz hat, müssen die einzelnen Faktoren verschieden stark gewichtet werden. Damit das neuronale Netzwerk genau das tun kann, wird deshalb eine Korrelationsmatrix erstellt. In dieser Matrix werden alle gesammelten Kriterien in Verbindung zueinander gesetzt, um es dem Netzwerk zu ermöglichen, nicht jeden Punkt nur einzeln zu werten. So ist ein Keyword wie z. B. “100 mg” an sich vergleichsweise unverdächtig. Stammt die Seite, auf der das Wort vorkommt jedoch aus einer Gegend, in der erfahrungsgemäß viele unseriöse Arzneimittelanbieter angesiedelt sind, kann dies die Spam-Wahrscheinlichkeit erhöhen.

Libraries für die Implementierung

Ein wertvolles Tool, das sich für die Implementierung des jeweiligen neuronalen Netzwerks eignet, ist die Open Source Machine Learning Library “Tensor Flow” von Google. Diese Programmierschnittstelle der zweiten Generation verfügt über einige handfeste Vorteile gegenüber anderen Libraries und ermöglicht die Parallelisierung der Arbeit. Berechnet wird sie auf der schnellen GPU des Rechners, was in direkten Vergleichen die Rechenzeit um ein Vielfaches senken konnte. Bewährt hat sich “Tensor Flow” bereits in zahlreichen kommerziellen Diensten von Google, darunter Spracherkennungssoftware, Google Photos, und Gmail.

Für eine bessere Abstraktion des Netzwerks, können zusätzlich zu der hinteren mehrere weitere Schichten angelegt werden. Die hintere Schicht bleibt dabei oft die einzige, die von außerhalb sichtbar ist.

Die Optimierung des neuronalen Netzwerks

Es liegt in der Natur der Sache, dass ein eigenständig lernfähiges Netzwerk nicht von Anfang an durch höchste Zuverlässigkeit hinsichtlich seiner Trefferquote besticht. Zum Lernen gehört Erfahrung und die muss das Netz erst noch sammeln. Zwar gelingt es auch einem noch frisch programmierten Netzwerk bereits die Erfüllung seiner Aufgabe oft recht gut, die Fehlerquote kann jedoch im Laufe der Zeit immer weiter verbessert werden. Gerade am Anfang werden noch viele Spam-Seiten nicht erkannt und einige vermeintliche Spammer stellen sich bei der Überprüfung durch den Menschen als unbedenklich heraus. Darum ist es für die Steigerung der Effizienz praktisch unerlässlich, immer wieder von Hand einzugreifen, falsche Ergebnisse zu korrigieren und dem Netzwerk auf diese Weise zu helfen.

Data Leader Guide – Call for Papers

Connected Industry e. V., der Verband für Digitalisierung und Vernetzung, sammelt wegweisende Anwendungsfälle rund um Digitalisierung und Data Science und fasst diese in einem Leitfaden zusammen, dem Data Leader Guide 2016.

data-leader-guide-cover

Welche Inhalte kommen in den Data Leader Guide?

Der Data Leader Guide konzentriert sich auf Anwendungsfälle aus dem deutschsprachigen Wirtschaftsraum D/A/CH. In diesem Data Leader Guide werden vornehmlich die praktisch umgesetzten Use Cases / Business Cases von Anwender-Unternehmen aus den Branchen Industrie/Produktion, Dienstleistungen, Finanzen und Handel praxisorientiert beschrieben.

Was ist das Ziel des Data Leader Guide?

Anhand greifbarer Erfahrungswerte soll Entscheidern, Entwicklern und sonstigen Interessenten eine Orientierung und der Zugang zu dieser komplexen Materie erleichtert werden. Von besonderem Nutzen ist dabei der branchenübergreifende Blickwinkel des Leitfadens, da der Wissenstransfer von anderen Industrien gerade bei Big Data nicht hoch genug eingeschätzt werden kann.

Wann wird der Data Leader Guide 2016 erscheinen?

Pünktlich zum Data Leader Day am 17. November 2016. Die Ausgaben werden als Druckversion sowie als digitale Version erscheinen.

Warum sollte Ihre Anwendungsfall bzw. Projekt nicht fehlen?

Ihr Projekt wird zum Aushängeschild für die Innovationskraft und des Fortschritts Ihres Unternehmens. Darüber hinaus unterstreicht es die Attraktivität Ihres Unternehmens für qualifizierten Nachwuchs aus dem IT- und ingenieurswissenschaftlichen Bereich. Schließlich ist die Aufnahme Ihres Anwendungsfalles in den Data Leader Guide eine der seltenen Möglichkeiten, diesen auch öffentlich zu präsentieren und somit die Leistung des gesamten Projekt-Teams zu würdigen.

Call for Papers

So bringen Sie Ihren Anwendungsfall in den Data Leader Guide:

Sie sind Geschäftsführer, CIO oder ein Mitarbeiter mit Verantwortung für ein Projekt mit starkem Bezug zur Digitalisierung, Big Data, Data Science oder Industrie 4.0? Dann sollten Sie Ihr Projekt für einen Eintrag in den Data Leader Guide von Connected Industry bewerben. Genauere Informationen, wie Sie Ihren Anwendungsfall (Use Case / Business Case) in den Data Leader Guide 2016 bringen, finden Sie über diesen Direktlink zum Connected Industry e.V.

Data Leader Day

Unser Event für Big Data Anwender – Data Leader Day

Mit Stolz und Freude darf ich verkünden, dass wir ausgehend von unserer Data Science Blog Community den Data Leader Day am 17. November in Berlin maßgeblich mitorganisieren werden!

Der große DataLeaderDay am 17. November 2016 in Berlin bringt das Silicon Valley nach Deutschland. Die Konferenz fokussiert dabei auf die beiden Megatrends in der Digitalwirtschaft: Data Science und Industrie 4.0. Erleben Sie auf dem Data Leader Day was jetzt möglich ist – von Pionieren und hochrangigen Anwendern.
dataleaderday-teilnehmer-logos

www.dataleaderday.com

Ein vielfältiges Programm mit Keynote, Präsentationen sowie Use & Business Cases zeigt Ihnen aus der Praxis, wie Sie die Digitalisierung im Unternehmen umsetzen und als neues Wertschöpfungsinstrument einsetzen können. Und das Wichtigste: Sie erleben, welche Wettbewerbsvorteile Sie mit diesen Technologien verwirklichen können. Der Networking-Hub bietet zudem viele Möglichkeiten um Spitzenkräfte zu treffen und um sich über neueste Technologien, Methoden und Entwicklungen auszutauschen.

Zielgruppe – und was Euch erwartet

Auf dem Event werden Entscheider in Führungsposition ihre erfolgreichen Big Data & Data Science Anwendungen präsentieren. Es wird für unterschiedliche Branchen und Fachbereiche viele Erfolgsstories geben, die Mut machen, selbst solche oder ähnliche Anwendungsfälle anzugehen. Ihr werdet mit den Entscheidern networken können!

– Persönliche Vermittlung für ein Karrieregespräch gesucht? Sprecht mich einfach an! –

Unser Data Leader Day richtet sich an Führungskräfte, die von der Digitalisierung bereits profitieren oder demnächst profitieren wollen, aber auch an technische Entwickler, die neue Impulse für erfolgreiche Big Data bzw. Smart Data Projekte mitnehmen möchten. Das Event ist exklusiv und nicht – wie sonst üblich – von Vertrieblern zum Verkauf designed, sondern von Anwendern für Anwender gemacht.

Ort, Programm und Agenda

Aktuelle Informationen zum Event finden sich auf der Event-Seite: www.dataleaderday.com

 

 

Die Abschätzung von Pi mit Apache Spark

Auf den Berliner Data Science/Big Data/Data Analytics/…-Meetups auf denen ich in letzter Zeit des Öfteren zugegen war, tauchte immer wieder der Begriff Spark auf. Ich wollte wissen was es hiermit auf sich hat. Nachdem ich Spark 1.5.1 lokal auf meinem Mac installiert hatte, fing ich an Wörter in frei verfügbaren Texten zu zählen. Da es mir aber zu aufwändig schien, extrem lange Texte im Internet zu suchen und ich ein Gefühl für die Leistungsfähigkeit von Spark bekommen wollte, widmete ich mich einem skalierbaren Problem: der Abschätzung von Pi mit der Monte Carlo-Methode.

 1000 Zufallspunkte lokal auf Mac

spark-scala-interface-pi-example

Dies war wie zu erwarten keine Herausforderung für meine Hardware. Was passiert bei 10^6/ 10^7/ 10^8/ 10^9… Zufallspunkten?

dataset-spark-pi-example-1

An dieser Stelle stieß ich auf ein “Integer-Problem“. Weil 3*10^9 > 2^31 – 1, kann in diesem Fall nicht mehr der Datentyp Integer verwendet werden, sondern man müsste „long Integer“ (64 bit) nehmen. Was mich nun jedoch viel mehr interessierte als mit Zufallspunkten > 2^31 – 1  zu experimentieren, war eine Spark-Installation auf AWS und die entsprechenden Berechnungszeiten. Ich installierte Spark 1.5.0 (auf Hadoop 2.6.0 YARN) auf einem AWS-Cluster (2 Core/1 Master x m3.xlarge). Zu meiner Überraschung ergab sich Folgendes:

dataset-spark-pi-example-2

Warum war mein Mac schneller als ein AWS-Cluster? Eine m3.xlarge-Instanz hat 4 Kerne und 15 GB Arbeitsspeicher, mein Mac ziemlich genau die Hälfte… Gut, dann probieren wir das Ganze mal mit einem 4 Core/1 Master x m3.xlarge-Cluster.

dataset-spark-pi-example-3

Es ergibt sich kein signifikanter Unterschied. Erst die Verwendung von einem 3 Core/1 Master x r3.2xlarge-Cluster brachte eine Beschleunigung. Wo ist der Flaschenhals? Um Netzwerkeffekte zu prüfen, habe ich schließlich eine 0 Core/1 Master-AWS-Installation getestet.

dataset-spark-pi-example-4

Dieser letzte Test skalierte zu meinen vorherigen Tests auf dem AWS-System, und er wies darauf hin, dass der Flaschenhals kein Netzwerkeffekt war.

Bei heise Developer fand ich einen sehr interessanten Artikel, welcher sich dem Thema „optimale Konfiguration der virtualisierten Cloud-Hardware für den jeweiligen Anwendungsfall finden“ widmet: Benchmarking Spark: Wie sich unterschiedliche Hardware-Parameter auf Big-Data-Anwendungen auswirken

Für heute belasse ich es bei dem vorgestellten Experiment.

To be continued…,

Die üblichen Verdächtigen – 8 häufige Fehler in der Datenanalyse

Das eine vorab: eine Liste der meist begangenen Fehler in der Datenanalyse wird in jedem Fall immer eine subjektive Einschätzung des gefragten Experten bleiben und unterscheidet sich je nach Branche, Analyse-Schwerpunkt und Berufserfahrung des Analysten. Trotzdem finden sich einige Missverständnisse über viele Anwendungsbereiche der Datenanalyse hinweg immer wieder. Die folgende Liste gibt einen Überblick über die acht am häufigsten begangenen Fehler in der angewandten Datenanalyse von denen ich behaupte, dass sie universell sind.

  1. Statistische Signifikanz versus Relevanz

Die Idee der statistischen Signifikanz wird oft missverstanden und deswegen fälschlicherweise mit statistisch belegter Relevanz gleichgesetzt. Beide messen jedoch sehr unterschiedliche Dinge. Statistische Signifikanz ist ein Maß der Gewissheit, welches die Zufälligkeit von Variation berücksichtigt. „Statistisch signifikant“ bedeutet also, dass es unwahrscheinlich ist, dass ein bestimmtes Phänomen nur zufällig auftritt. „Statistisch nicht signifikant“ bedeutet, dass neben der zufälligen Variation keine systematische bewiesen werden konnte. Wichtig: dies bedeutet nicht, dass es keine Effekte gibt, sondern, dass diese nicht belegt werden konnten. Statistische Signifikanz lässt sich mit ausreichend vielen Beobachtungen allerdings auch für sehr kleine Unterschiede belegen. Generell gilt: je größer die Stichprobe, desto kleiner werden die Unterschiede, welche als statistisch signifikant getestet werden. Deswegen unterscheidet sich die statistische Relevanz von der statistischen Signifikanz.

Statistische Relevanz misst hingegen die Effektstärke eines Unterschiedes. Die Größe eines Unterschiedes wird dazu in Relation zur Streuung der Daten gesetzt und ist damit unabhängig von der Stichprobengröße. Je größer die Varianz der Zufallsvariablen, desto kleiner wird die Effektstärke.

  1. Korrelation versus Kausalität

Wird eine hohe Korrelation zwischen zwei Größen festgestellt, so wird oft geschlussfolgert, dass eine der beiden Größen die andere bestimmt. In Wahrheit können auch komplexe statistische und ökonometrische Modelle keine Kausalität beweisen. Dies gilt sogar, wenn die Modellierung einer theoretischen Grundlage folgt, denn auch die kann falsch sein. Regelmäßig lehnen sich Forscher und Analysten aus dem Fenster, indem sie Wirkungen behaupten, welche eine genaue Prüfung nicht aushalten. Standardfragen, die als Automatismus einer jeden Analyse folgen sollte, welche behauptet Effekte gefunden zu haben sind: Welche Rolle spielen unbeobachtete Heterogenitäten, umgekehrte Kausalität und Messfehler in den Variablen für das Schätzergebnis? Erst wenn diese drei Quellen von Endogenität kontrolliert werden und außerdem davon ausgegangen werden kann, dass die Stichprobe die Grundgesamtheit repräsentiert, kann ein kausaler Zusammenhang angenommen und quantifiziert werden.

  1. Unbeobachtete Einflussfaktoren

Nicht messbare und deswegen nicht erhobene Einflüsse verzerren die geschätzten Parameter der kontrollierbaren Faktoren, sofern letztere mit den unbeobachteten im Zusammenhang stehen. In anderen Worten: der geschätzte Effekt wird fälschlicherweise der beobachteten Größe zugeschrieben, wenn eigentlich eine dritte, nicht beobachtete Größe die Zielgröße bedingt und gleichzeitig mit der beobachteten Größe korreliert. Das Lehrbeispiel
für Verzerrungen durch unbeobachtete Größen ist die Lohngleichung – eine Gleichung die seit nunmehr 60 Jahren intensiv beforscht wird. Die Schwierigkeit bei der Quantifizierung des Effektes von Ausbildung liegt darin, dass die Entlohnung nicht nur über Alter, Berufserfahrung, Ausbildung und den anderen Kontrollvariablen variiert, sondern auch durch das unterschiedlich ausgeprägte Interesse an einem lukrativen Erwerb und die Fähigkeit des Einzelnen, diesen zu erlangen. Die Herausforderung: es gibt keinen statistischen Test, welche eine Fehlspezifikation durch unbeobachtete Größen angibt. Unabdingbar ist deswegen ein tiefgehendes Verständnis des Analyseproblems. Dieses befähigt den Analysten Hypothesen zu formulieren, welche unbeobachteten Größen über eine Korrelation mit dem getesteten Regressor im Fehlerterm ihr Unwesen treiben. Um Evidenz für die Hypothesen zu schaffen, müssen smarte Schätzdesigns oder ausreichend gute Instrumente identifiziert werden.statistische-verzerrung

  1. Selektionsverzerrung

Eine Selektionsverzerrung liegt vor, wenn Beobachtungen nicht für jedes Individuum vorliegen oder von der Analyse ausgeschlossen werden. Die Grundvoraussetzung für jeden statistischen Hypothesentest ist die Annahme einer Zufallsstichprobe, so dass die Zielpopulation repräsentativ abgebildet ist. In der Praxis ergeben sich allerdings oft Situationen, in denen bestimmte Merkmale nur für eine Gruppe, aber nicht für eine zweite beobachtet werden können. Beispielsweise kann der Effekt einer gesundheitsfördernden Maßnahme eines Großbetriebes für die gesamte Belegschaft nicht durch die freiwillige Teilnahme einiger Mitarbeiter gemessen werden. Es muss explizit dafür kontrolliert werden, welche Unterschiede zwischen Mitarbeitern bestehen, welche das Angebot freiwillig in Anspruch nehmen im Vergleich zu denen, die es nicht annehmen. Eine Gefahr der Über- oder Unterschätzung der Effekte besteht generell immer dann, wenn über die Beschaffenheit der Stichprobe im Vergleich zur Grundgesamtheit nicht nachgedacht wird. Auf Basis einer nicht repräsentativen Stichprobe werden dann fälschlicherweise Generalisierungen formuliert werden, welche zu falschen Handlungsempfehlungen führen können.

  1. Überanpassung und hohe Schätzervarianz

Überanpassung passiert, wenn der Analyst „zu viel“ von den Daten will. Wird das Model überstrapaziert, so erklären die Kontrollvariablen nicht nur die Zielgröße sondern auch das weiße Rauschen, also die Zufallsfehler. Die Anzahl der Regressoren im Verhältnis zur Anzahl der Beobachtungen ist in solch einer Spezifikation übertrieben. Das Problem: zu wenig Freiheitsgrade und das vermehrte Auftreten von Multikollinearität führen zu einer hohen Varianz in der Verteilung der Schätzer. Ein Schätzergebnis einer Spezifikation mit einer hohen Schätzervarianz kann also Schätzergebnisse produzieren, welche vom wahren Wert weiter entfernt sind als ein verzerrter Schätzer. Tatsächlich ist ein „falsches“ meistens ein Hinweis auf Multikollinearität.verlorene-effizienz-statistisches-modell

Oft macht es Sinn, die Spezifikation anzupassen, indem man die korrelierten Regressoren ins Verhältnis zueinander zu setzt. In der Praxis geht es immer darum, einen Kompromiss aus Verzerrung und Varianz zu finden. Das Kriterium hierfür ist die Minimierung des mittleren quadratischen Fehlers. Um zu überprüfen, ob der Analyst über das Ziel hinausgeschossen ist, gibt es zudem verschiedene Validierungsmethoden, welche je nach Methode einen bestimmten Anteil oder sogar keine Daten „verschwenden“, um das Modell zu überprüfen.kompromiss-quadratischer-fehler-statistisches-modell

  1. Fehlende Datenpunkte

Beobachtungen mit fehlenden Datenpunkten werden in der Praxis aus der Analyse in den meisten Fällen ausgeschlossen, einfach deswegen, weil das am schnellsten geht. Bevor das gemacht wird, sollte allerdings immer die Frage vorangestellt werden, wieso diese Datenpunkte fehlen. Fehlen sie zufällig, so führt der Ausschluss der Beobachtungen zu keinen unterschiedlichen Ergebnissen. Fehlen sie allerdings systematisch, beispielsweise wenn Personen mit bestimmten Merkmalen spezifische Daten lieber zurückhalten, so ergeben sich daraus Herausforderungen. Es sollte dann darum gehen, diese gesamte Verteilung zu ermitteln. Ist unklar, ob die Daten zufällig oder systematisch fehlen, so sollte sich der Analyst im Zweifel dieser Frage annehmen. Es müssen dann Informationen identifiziert werden, welche helfen die fehlenden Daten zu imputieren.

  1. Ausreißer

Ausreißer werden in vielen Anwendungen mit standardisierten Verfahren identifiziert und aus dem Datensatz entfernt. Dabei lohnt es sich in vielen Fällen, die Daten ernst zu nehmen. Die Voraussetzung hierfür: die Datenpunkte müssen legitim sein. Problemlos ausschließen lassen sich Datenpunkte, welche durch Eingabefehler und bewusste Falschmeldung erzeugt wurden. Legitime Datenpunkte sind hingegen “echte” Werte. Die Einbeziehung von Ausreißern kann mitunter einen inhaltlichen Beitrag zur Analyse leisten, da auch sie einen Teil der Population im Ganzen sind. Problematisch wird die Beibehaltung von Ausreißern, wenn durch sie Zusammenhänge identifizierbar werden, die auf den Rest der Population nicht zutreffen. Mögliche Verfahren, welche Ausreißer mit dem Rest der Beobachtungen versöhnen, sind Transformationen der Daten oder die Anwendung robuster Schätzverfahren. Beide Ansätze spielen mit einer stärkeren Gewichtung der mittleren Verteilung. Außerdem kann beispielsweise in Regressionen überprüft werden, inwieweit etwa ein nicht-linearer Fit die Ausreißer besser in die Schätzung aufnimmt.

  1. Spezifizierung versus Modellierung

Allzu oft werden komplizierte statistische Modelle gebaut, bevor überprüft wurde, was ein einfaches Modell leisten kann. Bevor jedoch komplexe Modelle gestrickt werden, sollte zuerst an der Spezifikation des Modells gearbeitet werden. Kleine Anpassungen wie die Inklusion verbesserter Variablen, die Berücksichtigung von Interaktionen und nicht-linearen Effekten bringen uns in manchen Fällen der Wahrheit näher als ein aufwendiges Modell und sollten in jedem Fall ausgereizt werden, bevor ein aufwendigeres Modell gewählt wird. Je einfacher das Modell, desto einfacher ist es in der Regel auch die Kontrolle darüber zu behalten. In jedem Fall sollten die gewählten Spezifikationen immer durch Sensitivitätsanalysen unterstützt werden. Unterschiede in der Variablendefinition und der Selektion der Daten, sollten sowohl getestet als auch berichtet werden. Einen guten Grund, das Modell zu wechseln hat der Analyst dann, wenn daraus ersichtlich wird, dass Annahmen des einfachen Modells verletzt werden und dieses deswegen keine validen Ergebnisse produziert.