Planen von Überwachung und Anpassung

Bei einer vollständigen Bereitstellung und Integration von Modellierungsergebnissen könnten Ihre Data-Mining-Arbeiten dauerhaft sein. Wenn z. B. ein Modell bereitgestellt wird, um mehrere aufeinander folgende Einkäufen mit einem elektronischen Warenkorb vorherzusagen, muss dieses Modell aller Wahrscheinlichkeit nach regelmäßig evaluiert werden, um seine Effektivität zu gewährleisten und ständige Verbesserungen vorzunehmen. Ähnlich muss ein Modell, das zur Verbesserung der Kundenbindung bei hochwertigen Kunden bereitgestellt wird, voraussichtlich optimiert werden, sobald ein bestimmter Bindungsgrad erreicht ist. Das Modell wird dann möglicherweise geändert und erneut verwendet, um Kunden auf einer niedrigeren, aber immer noch profitablen Ebene der Wertepyramide beizubehalten.

Aufgabenliste

Machen Sie sich Notizen zu den folgenden Problemen und stellen Sie sicher, dass Sie diese in den Abschlussbericht aufnehmen.

• Welche Faktoren oder Einflüsse (wie Marktwert oder saisonale Schwankungen) müssen für jedes Modell oder Ergebnis aufgezeichnet werden?
• Wie kann die Gültigkeit und Genauigkeit jedes Modells gemessen und überwacht werden?
• Wie bestimmen Sie, wann ein Modell "abgelaufen" ist? Geben Sie Einzelheiten zu Schwellenwerten für die Genauigkeit oder erwarteten Änderungen in Daten usw. an.
• Was passiert, wenn das Modell abgelaufen ist? Können Sie das Modell einfach mit aktuelleren Daten erneut erstellen oder geringfügige Anpassungen vornehmen? Oder sind die Änderungen so tief greifend, dass ein neues Data-Mining-Projekt erforderlich ist?
• Kann dieses Modell nach Ablauf für ähnliche Geschäftsprobleme verwendet werden? An dieser Stelle wird eine gute Dokumentation wichtig, um den Geschäftszweck für jedes Data-Mining-Projekt zu bewerten.