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DMC 2012
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:author: Jan Klemkow, Benjamin Franzke
:lang: de
:doctype: book
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Vorbetrachung der Daten
-----------------------
Bei der Datenvorbetrachung konnten weitere Informationen herrausextrahiert
werden.
Die Summer aller Quantitäten abgetragen in einem Graphen über die Zeit ergab
eine deutliche periodische Schwankung über sieben Tage.
Aus dieser Erkenntniss herraus wurde das Sevenday-Verfahren(siehe unten)
entwickelt.
Verfahren und Programme
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Zur Verarbeitung der Daten wurde das Programm Octave benutzt.
Dieses ist eine Open-Source alternative zu MATLab.
In dem Programm wurden die Daten in Form von Matriezen dagestellt.
Das Script 'get_products.m' liest die Datei ''
- Mittelwert
- Lineare-Approximation (preis -> quantität)
- Lineare-Approximation (zeit -> quantität)
- Mittlere-Wochen-Verhersagen
image::image/opt_pred_pie.svg[Anteil der Verfahren an der Gesammtlösung]
Mittelwert
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Beim Mittelwertverfahren wird für jedes Produkte über die Trainingsmenge
der Mittelwert gebildet und für den unbekannten Zeitraum Vorhergesagt.
Dabei wurde eine Fehlerpunktzahl von 489 erreicht.
Sevenday-Verfahren
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Wenn man die Summe über dem Absatz alle Produkte für alle 42 Tage in einem
Diagram abträgt, sieht man eine sehr deutliche periodische Schwankung der
Werte.
image::image/q_sum.svg[Quantitätssumme]
Diese Schwanken in einem Sieben-Tage-Rhythmus.
Unter der Anahme, das dieses Verhalten jedem oder zumindest in den meisten
Produkte zu grunde liegt, wurde das Sevenday-Verfahren entwickelt.
Der Ansazt geht davon aus, dass der Absatz im mittel über eine Woche immer
gleich ist und sich nur über Absatzstarke und -schwache Tage verteilt.
Beim Sevenday-Verfahren wird für jeden Wochentag ein Mittelwert gebildet und
Vorhergesagt.
In der Summer versucht man also über sieben Tage einen mittlere Schwingung
der Sieben-Tage-Schankung zu erzeugen und dieses dann für den unbekannten
Zeitraum vorherzusagen.
image::image/sevenday_pred.svg[Quantitätssumme mit Sevenday-Vorhersage]
In diesem Diagramm ist die mittlere kurve in den Vorhersagezeitraum abgetragen
worden.
Das Ergebniss sieht optisch gut aus, aber enttäuscht in der Fehlerzahl von 484
Punken.
Wenn für ein Produkt an einem Tage ein zu hoher Wert vorhergesagt wird und
für ein anderes Produkt ein zu niedriger im Vergleich zu den Realwerten,
dann gleichen sich die Negativen- und Positvenabstände in der Summer wieder
aus.
Daher kann das Verhalten der Siebentagesschwankung nicht alleine Auschlaggebend
für den Absatz eines Produktes sein.
Lineare-Approximation Zeit -> Quantität
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Bei der Approximation der Quantitätskurve zu einer geraden, wird versucht einen
allgemein steigenden oder fallenden Trend eines Produktes zu erkennen.
Hierbei wird davon ausgegangen, dass sich ein Produkt über eine größeren
Zeitraum im mittelveränder.
Anders als beim Mittelwertverfahren, welches von einer immer gleichbleibenden
Grundabsatzmenge ausgeht, wird hier ein Trend mit bedacht.
Der Verlauf der Quantität über die Trainingsdaten wird linear angenähert und
für den die Vorhersage benutzt.
Das Ergebniss dieses Verfahrens lieferte für einige Produkte z. B. dem Ersten
eine etwas besseres Ergebniss als der Reine Mittelwert.
Für andere allerdings einen viel zu steilen Anstieg, der ziemlich große
Fehlerwerte verussachte.
TODO: Fehlerwerte noch mal bestimmen!
Lineare-Regresion (special)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Am Produkt Nr. 335 kann man examplarisch sehr gut erkennen, dass der Absatz
von den beiden Einflussgrößen Siebentage-Schwankung sowie der Preisänderung
abhängt.
Mit diesem Verfahren wird versucht beide Einflussgrößen bei der Vorhersage
zu beachten.
Dabei wurde zunächte eine Fourie-Analyse der Kurve der Absatzsumme alle
Produkte über die 42 Tage der Vorhersagemenge durchführt, um die Freqünzen
der Siebentagesschwankung empirisch zu bestimmen.
Es wurde jeweil einzelne Freqünzen entfernt und bei der Rücktransformation
ein Digramm erwartet, welches dem mittelwert ähnelt.
...
Die so ermittelten Freqünzen wurden dann nach der normalen Preis -> Quantitäts
approxiamtion wieder hinzu genommen.
Grundidee:
- herrausrechnen der 7-Tage-Einbruche aus den Trainingsdaten für die Regression
und eine Approximation für reinen Preis->Quantitäts-Zusammenhang.
- 7-Tage-Einbrüche hinein rechnen.
Der Absatz eines Produktes setzt sich aus verschiedenen Einflussfaktoren
zusammen.
Zum eine die Wochen- und die Preisschwankung.
Zufallsverfahren
~~~~~~~~~~~~~~~~
Dieses Verfahren wurde entwickelt um Plausibität der anderen Verfahren zu
Testen und um der Vermutung nach zu gehen, das es Produkte gibt, welche
gar nicht vorhersagbar sind.
Bei dieses Verfahren wurde für jedes Product der Mittelwert und die
Standardabweichung ermittelt.
Mit dieses Parametern konnten für jedes Product 14 Werte zufällig für die
Vorhersage bestimmt werden.
Zur Zufallsbestimmung wurden Octave-interen Zufallsfunktionen mit Normal- und
mit Chi-Verteilung benutzt.
Beide Verteiltungen lieferten ähnliche Ergebnisse.
Der Gesammtfehler bei diesem Verfahren schankte zwischen 640 und 590
Fehlerpunkten.
Im Vergleich mit anderen Verfahren (siehe Optimierungsverfahren) stellte sich
herraus, dass es immer wieder Produkte gab, welche mit diesesm Verfahren bessere
Werte lieferten.
Circa 7% der Podukte liessen sich mit Zufall besser vorhersagen, als duch die
Zuvor beschriebenen Verfahren.
Es stellte sich aber herraus, dass es bei jedem duchlauf andere Produkte waren,
welche mit dem Vergleich zu den Realendaten besser vorhergesagt wurden.
Somit war dieses Verfahren keine Option für eine seriöse Vorhersage für
unbekannten Datensätze.
Optimierungsverfahren
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Das Optmierungsverfahren ist Post-Clustering und wurde im Script 'opt_pred.m'
implementiert.
Dieses Meta-Verfahren bestimmt für jedes Produkt eines der oben genannten
Verfahren, welches den geringsten Fehlerwert bei der Vorhersage über der
Trainingsmenge ergab.
Dabei werden die Vorhersage-Matrizen der Verfahren mit den Real-Daten über die
Manhatten-Distanz verglichen.
Als Ergebnis erhält man nun einen Vektor, welches die Indizes der jeweils
besten Verfahren enthält.
Die Position des Indizes spiegelt dabei das Produkt wieder, für die dieses
Verfahren am besten geeignet ist.
Mit diesem Vektor können nun die Vorhersagen der einzelnen Produkte für den
unbekannten Zeitraum zusammen gelegt werden.
image::image/opt_pred_pie.svg[OptimizePie]
Dieses Verfahren würde sich auch gut zur Bestimmung des Abgabe-Datensatzes für
den Daten-Mining-Cup eignen.
Dabei könnten alle Teams für ihre Verfahren einmal ihre Vorhersage für die
Tage 29 bis 42 in Form der "train.txt" und ihre Vorhersagen für den unbekannten
Zeitraum abgeben.
Anhand der verschiedenen Fehler der Vorhersagen pro Produkt könnte wie oben
beschrieben ebenfalls ein Vektor mit den Indizes der Verschiedenen Einreichungen
erstellt werden und damit auch der Datensatz für die Einreichung im Wettbewerb.
// vim: set syntax=asciidoc:
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