Interview – Mit Data Science Kundenverhalten vorhersagen

Daten müssen eine gewisse Qualität haben

Data Science Blog: Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, damit prädiktive Analysen für Kundenverhalten adäquat funktionieren?

Die Daten müssen natürlich eine gewisse Qualität und Historie haben um z. B. auch Trends und Zyklen zu erkennen. Oft kann man sich aber auch über die Einbindung neuer Datenquellen einen Vorteil erschaffen. Dabei ist Erfahrung und Kreativität enorm wichtig, um zu verstehen was möglich ist und die Qualität verbessert oder ob etwas nur für mehr Rauschen sorgt.

Data Science Blog: Welche externen Datenquellen müssen Sie dafür einbinden? Wie behandeln Sie unstrukturierte Daten?

Hier in England ist man – was externe Datenquellen angeht – schon sehr verwöhnt. Wir benutzen im Schnitt an die 10.000 verschiedene Signale, die je nach Fragestellung unterschiedlich seien können: z. B. die Zusammensetzung der Bevölkerung, Nahverkehrsinformationen, die Nähe von Sehenswürdigkeiten, Krankenhäusern, Schulen, Kriminalitätsraten und vieles mehr. Der Einfluss eines Signals ist bei jedem Problem unterschiedlich. So kann eine hohe Anzahl an Taschendiebstählen ein Zeichen dafür sein, dass in der Gegend viel los ist und die Menschen im Schnitt viel Bargeld bei sich tragen. Das kann z. B. für einen Fast Food-Retailer in der Innenstadt durchaus einen positiven Einfluss auf sein Geschäft haben in einer anderen Gegend aber das Gegenteil bedeuten.

Data Science Blog: Welche Möglichkeiten bietet Data Science für die Forensik bzw. zur Betrugserkennung?

Da jeden Kunden tausende Datensignale umgeben und er durch sein Verhalten weitere produziert und aussendet, kann man gerade beim Online-Geschäft schon ein ziemlich gutes Bild über die Person bekommen. Jede Art von Mensch hat ein gewisses Verhaltensmuster und das gilt auch für Betrüger. Diese Muster muss man nur rechtzeitig erkennen oder vorherzusagen lernen.

Data Science Blog: Welche Tools verwenden Sie bei Ihrer Arbeit? In welchen Fällen setzten Sie auf proprietäre Software, wann hingegen auf Open Source?

Das hängt vom Arbeitsschritt und dem definierten Ziel ab. Wir unterscheiden unser Team in unterschiedliche Gruppen: Unsere Data Wrangler (die für das Extrahieren, Erzeugen und Aufbereiten der Daten zuständig sind) arbeiten mit anderen Tools als z. B. unsere Data Modeller. Im Grunde umfasst es die gesamte Palette von SQL Server, R, Python, manchmal aber auch Matlab oder SAS. Immer häufiger arbeiten wir auch mit auf Cloud-Technologie basierenden Lösungen. Data Visualisation und Dashboards in Qlik, Tableau oder Alteryx geben wir in der Regel jedoch an andere Teams weiter.

Data Science Blog: Wie sieht Ihrer Erfahrung nach der Arbeitsalltag als Data Scientist nach dem morgendlichen Café bis zum Feierabend aus?

Meine Rolle ist vielleicht am besten zu beschreiben als der Player-Coach. Da läuft von allem etwas mit ein. Am Anfang eines Projektes geht es vor Allem darum, mit den Mandaten die Fragestellung zu erarbeiten und das Projekt zu gewinnen. Teil dessen ist auch neue Ideen und Methoden zu entwickeln.  Während eines Projektes sind das Team Management, der Wissenstransfer im Team, der Review und das Hinterfragen der Modelle meine Hauptaufgaben. Am Schluss kommt dann der endgültige Sign-off des Projektes. Da ich oft mehrere Projekte in unterschiedlichen Stadien gleichzeitig leite, wird es garantiert nie langweilig.

Benjamin Aunkofer

Benjamin Aunkofer ist Lead Data Scientist bei DATANOMIQ und Hochschul-Dozent für Data Science und Data Strategy. Darüber hinaus arbeitet er als Interim Head of Business Intelligence und gibt Seminare/Workshops zu den Themen BI, Data Science und Machine Learning für Unternehmen.