Liftdiagramm

Auf der Registerkarte Liftdiagramm der Registerkarte Mininggenauigkeitsdiagramm des Data Mining-Designers können Sie zwei Diagrammtypen anzeigen: ein Liftdiagramm und ein Gewinndiagramm. Ein Liftdiagramm vergleicht die Genauigkeit der Vorhersagen eines Modells, während ein Gewinndiagramm die theoretische Gewinnsteigerung anzeigt, die mit einem Modell verbunden ist.

Wählen Sie mithilfe der Liste Diagrammtyp den gewünschten Diagrammtyp aus. Wenn Sie Gewinndiagramm in der Liste auswählen, wird automatisch das Dialogfeld Gewinndiagrammeinstellungen geöffnet. (Dieses Dialogfeld wird auch geöffnet, wenn Sie auf Einstellungen klicken.) Mithilfe dieses Dialogfeldes können Sie die Parameter zur Definition des Gewinndiagramms festlegen.

Nur Miningmodelle, die diskrete vorhersagbare Attribute enthalten, können in einem Liftdiagramm verglichen werden. Die Registerkarte Mininggenauigkeitsdiagramm kann nicht bei Zeitreihenmodellen oder bei Modellen verwendet werden, die mit kontinuierlichen vorhersagbaren Attributen arbeiten.

Weitere Informationen finden Sie unter:Vorgehensweisen zum Mininggenauigkeitsdiagramm, Spaltenzuordnungen (Liftdiagramm), Überprüfen von Data Mining-Modellen

Diagrammtypen

In den folgenden Abschnitten werden die einzelnen Diagrammtypen genauer beschrieben:

  • Liftdiagrammtyp
  • Gewinndiagrammtyp

Liftdiagrammtyp

Die Registerkarte Liftdiagramm zeigt eine grafische Darstellung der Veränderung des Lifts, die durch ein Miningmodell hervorgerufen wird. Angenommen, die Marketingabteilung von Adventure Works Cycles möchte eine zielgerichtete Mailingkampagne starten. Aus vergangenen Kampagnen weiß man, dass typischerweise mit einer Antwortquote von 10 Prozent zu rechnen ist. Eine Liste mit 10.000 potenziellen Kunden ist in einer Tabelle in der Datenbank gespeichert. Ausgehend von der typischen Antwortquote ist zu erwarten, dass 1.000 Kunden antworten.

Außerdem ist zu beachten, dass das Budget für dieses Projekt mit weniger Geld angesetzt ist, als zum Anschreiben aller 10.000 in der Datenbank gespeicherten Kunden erforderlich wäre. Mit dem verfügbaren Budget kann die Werbung nur an 5.000 Kunden verschickt werden. Der Marketingabteilung bieten sich zwei Möglichkeiten:

  • 5.000 Kunden nach dem Zufallsprinzip als Empfänger auswählen
  • Mithilfe eines Miningmodells die 5.000 Kunden auswählen, bei denen die Wahrscheinlichkeit einer Antwort am höchsten ist

Bei einer willkürlichen Auswahl von 5.000 Kunden kann das Unternehmen nur mit 500 der geschätzten 1.000 positiven Antworten rechnen, da in der Regel nur 10 Prozent der Zielgruppe antworten. Dieses Szenario wird von der Zufallslinie im Liftdiagramm dargestellt. Wenn die Marketingabteilung jedoch die Zielgruppe ihres Mailings mithilfe eines Miningmodells auswählt, ist eine höhere Antwortquote zu erwarten, da gezielt die Kunden angesprochen werden, bei denen am wahrscheinlichsten mit einer Antwort zu rechnen ist. Wäre das Modell perfekt, d. h., könnte es Vorhersagen erstellen, die nie falsch liegen, dann könnte das Unternehmen davon ausgehen, dass sich alle der geschätzten 1.000 Antworten durch das Anschreiben der 1.000 potenziellen Kunden erreichen ließen, die das Modell empfiehlt. Dieses Szenario wird von der Ideallinie im Liftdiagramm dargestellt. In der Wirklichkeit liegt das Miningmodell sehr wahrscheinlich irgendwo zwischen diesen beiden Extremen einer Zufallsvermutung und einer idealen oder perfekten Vorhersage. Jede Verbesserung der Antwortquote gegenüber der Zufallsvermutung wird als Lift betrachtet.

Sie können zwei Arten von Diagramm erstellen: ein Diagramm, in dem Sie einen Zustand der vorhersagbaren Spalte angeben, und eines, in dem Sie den Zustand nicht angeben.

Wenn Sie den Zustand der vorhersagbaren Spalten angeben, wird ein Diagramm wie das im Folgenden abgebildete erstellt.

Liftdiagramm mit Ziel- und Gesamtauffüllung im Vergleich

Die X-Achse des Diagramms stellt den Prozentsatz des Testdatasets dar, das zum Vergleichen der Vorhersagen verwendet wird. Die Y-Achse des Diagramms stellt den Prozentsatz der Werte dar, die für den angegebenen Zustand vorhergesagt werden. Die rote Linie im Diagramm stellt die Zufallslinie dar, die gelbe Linie stellt das Idealmodell dar.

Wenn Sie den Zustand der vorhersagbaren Spalten nicht angeben, wird ein Diagramm wie das im Folgenden abgebildete erstellt.

Liftdiagramm mit richtigen Vorhersagen

Die X-Achse ist die gleiche wie im Diagramm, bei dem die vorhersagbare Spalte angegeben wurde, doch die Y-Achse stellt nun den Prozentsatz der richtigen Vorhersagen dar. In diesem Diagramm stellt die rote Linie das Idealmodell dar.

Wenn Sie zwischen der Registerkarte Spaltenzuordnung und der Registerkarte Liftdiagramm umschalten, wird das Diagramm aktualisiert, um etwaige Änderungen in den Spaltenzuordnungen wiederzugeben.

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Gewinndiagrammtyp

Ein Gewinndiagramm zeigt die geschätzte Gewinnsteigerung an, die sich erreichen lässt, wenn mithilfe eines Miningmodells ermittelt wird, welche Kunden ein Unternehmen in einem Geschäftsszenario ansprechen soll. Die Y-Achse des Diagramms stellt den Gewinn dar, während die X-Achse den Prozentsatz der vom Unternehmen angesprochenen Auffüllung darstellt. Ein typisches Gewinndiagramm zeigt eine Gewinnsteigerung bis zu einem gewissen Punkt, von dem an der Gewinn jedoch in dem Maße wieder abnimmt, wie größere Teile der Auffüllung angesprochen werden.

Verwenden Sie zum Anzeigen des Gewinndiagramms die Liste Diagrammtyp. Bei Auswahl von Gewinndiagramm wird das Dialogfeld Gewinndiagrammeinstellungen geöffnet. Mithilfe dieses Dialogfeldes können Sie die Parameter zur Definition des Gewinndiagramms festlegen. In der folgenden Liste werden die Parameter beschrieben, die Sie festlegen können.

  • Auffüllung
    Die Anzahl von Fällen im Dataset, die zum Erstellen des Liftdiagramms verwendet wird. Dies ist z. B. die Anzahl von potenziellen Kunden.
  • Feste Kosten
    Die festen Kosten, die mit dem Geschäftsproblem verbunden sind. Falls es sich hier um ein Projekt für eine zielgerichtete Mailingaktion handeln würde, würden die Kosten nicht von variablen Werten, wie z. B. der Anzahl von getätigten Telefonanrufen oder der Anzahl von verschickten Werbesendungen, abhängen.
  • Einzelkosten
    Kosten, die zusätzlich zu den fixen Kosten entstehen und den einzelnen Kundenkontakten zugeordnet werden können. Dies wären z. B. Werbesendungen oder Telefonanrufe.
  • Einzelumsatz
    Die Höhe des mit einem erfolgreichen Verkauf verbundenen Umsatzes.

Das Dialogfeld Gewinndiagrammeinstellungen können Sie auch durch Klicken auf Einstellungen auf der Registerkarte Liftdiagramm öffnen.

Das Gewinndiagramm enthält eine graue vertikale Linie, die Sie durch Klicken auf eine Stelle des Diagramms verschieben können. In Mininglegende werden die Werte für Ergebnis, Auffüllungskorrektur und Vorhersagewahrscheinlichkeit angezeigt, die mit der Position der grauen Linie im Diagramm verbunden sind. Wenn Sie mit der grauen Linie im Diagramm den Punkt des höchsten Gewinns auswählen, können Sie über den Wert Vorhersagewahrscheinlichkeit einen Wahrscheinlichkeitsschwellenwert festlegen, ab dem ein Kunde angesprochen wird.

Wenn z. B. die Gewinnkurve ihren höchsten Punkt bei 55 Prozent der Ausfüllung erreicht und die zugeordnete Vorhersagewahrscheinlichkeit bei 20 Prozent liegt, bedeutet dies, dass zur Erzielung des Gewinnmaximums nur diejenigen Kunden angesprochen werden sollten, von denen mit einer Wahrscheinlichkeit von 20 Prozent oder mehr eine Antwort erwartet werden kann.

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Siehe auch

Konzepte

Spaltenzuordnungen (Liftdiagramm)
Data Mining-Konzepte
Verwenden von Data Mining
Überprüfen von Data Mining-Modellen

Andere Ressourcen

Vorgehensweisen zum Mininggenauigkeitsdiagramm

Hilfe und Informationen

Informationsquellen für SQL Server 2005