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Analyse der Netzwerktopologie des Internets auf Basis des IPv4-Protokolls

Wie kommen Daten die man via Internet quer durch die Welt sendet eigentlich an ihr Ziel? Welchen Weg nehmen beispielsweise die Datenpakete, wenn ich von mir zu Hause eine Datei an meinen Nachbarn ein Haus weiter sende? Wie groß ist der “Umweg”, den die Daten nehmen? Und macht es eigentlich einen Unterschied, ob ich www.google.de, www.google.com oder www.google.nl aufrufe, oder gehen alle Suchanfragen sowieso an dasselbe Ziel?

Fragen wie diese lassen sich durch eine Kombination von Tools wie traceroute oder tracepath und geoiplookup beantworten und unter Verwendung des Python-Paketes geoplotlib sogar graphisch auf einer Weltkarte darstellen. Die so gewonnenen Ergebnisse zeigen Teile der Netzwerktopologie des Internets auf und führen zu interessanten, teils unerwarteten Erkenntnissen.

Ziel dieses Artikels soll sein, ein möglichst einfaches Tutorial zum selber mitbasteln bereit zu stellen. Die einzelnen Schritte die hierfür notwendig sind, werden möglichst einfach verständlich dargestellt und erklärt, trotzdem sind zum vollständigen Verständnis grundlegende Kenntnisse in Python sowie der Kommandozeile hilfreich. Er richtet sich aber auch an alle, die sich einfach einmal etwas in ihrer virtuellen Umgebung „umschauen“ möchten oder einfach nur an den Ergebnissen interessiert sind, ohne sich mit den Details und wie diese umgesetzt werden, auseinander setzen zu wollen.  Am Ende des Artikels werden die einzelnen Skripte des Projekts als zip-Datei bereitgestellt.

Hinweis: Diese Anleitung bezieht sich auf ein Linux-System und wurde unter Ubuntu getestet. Windows-User können beispielsweise mit dem Befehl tracert (als Ersatz für traceroute) ähnliche Ergebnisse erziehlen, jedoch muss dann das Parsing der IP-Adressen abgeändert werden.

1. Grundsätzliches Erkunden der Route, die ein Datenpaket nimmt

Hierfür wird ein Programm wie traceroute, tracepath oder nmap benötigt, welches durch Versenden von „abgelaufenen Datenpaketen“ die Hosts „auf dem Weg“ zum Ziel dazu bringt, ihre IPv4-Adresse zurück zu geben. In diesem Artikel wird beispielhaft traceroute verwendet, da dieses unter den meisten Linux-Versionen bereits zur „Grundausstattung“ gehört und somit für diesen Schritt keine weitere Software installiert werden muss. Die Verwendung von traceroute folgt der Syntax:

Als Ziel muss hier die IP-Adresse bzw. der Domainname des Zielrechners angegeben werden. Ein Beispiel soll dies vereinfachen:

Im Beispiel wird die Route zum Hostrechner mit der Domain www.google.de ermittelt. In der ersten Spalte der Ausgabe ist die Nummer des jeweiligen „Hops“ zu sehen. Wichtig ist insbesondere die zweite Spalte, welche die IPv4-Adresse des jeweiligen Rechners auf dem Weg zum Ziel darstellt. Die folgenden Spalten enthalten weitere Informationen wie Antwortzeiten der jeweiligen Server und die IP-Adressen der Folge-Server.

Um die Ausgabe in eine Form umzuwandeln, welche später einfacher von Python gelesen werden kann, muss diese noch ausgelesen werden (Parsing). zuerst soll die erste Zeile der Ausgabe herausgeschnitten werden, da diese zwar informativ, jedoch kein Teil der eigentlichen Route ist. Dies kann sehr einfach durchgeführt werden, indem die Ausgabe des traceroute-Befehls an einen Befehl wie beispielsweise sed „gepiped“ (also weitergeleitet) wird. Die dabei entstehende Pipe sieht dann wie folgt aus:

Um bei unserem Beispiel mit der Route zu www.google.de zu bleiben, sieht der Befehl und die Entsprechende Ausgabe wie folgt aus:

Anschließend soll die zweite Spalte der Ausgabe herausgeschnitten werden. Dies ist am einfachsten mit dem Befehl awk zu bewerkstelligen. Das Prinzip dahinter ist das gleiche wie im obigen Schritt: die Ausgabe des vorherigen Befehls wird dem Befehl awk als Eingabe weitergeleitet, womit der gesamte Befehl nun wie folgt aussieht:

Bezogen auf das google-Beispiel sehen Ein- und Ausgabe nun so aus:

Im letzten Schritt sollen die einzelnen IP-Adressen durch Leerzeichen getrennt in eine einzelne Zeile geschrieben werden. Sinn dieses Schrittes ist, dass später viele Zielrechner nacheinander aus einer Datei eingelesen werden können und jede Route zu einem Zielrechner als eine einzelne Zeile in eine Zieldatei geschrieben wird.
Auch dieser Schritt funktioniert ähnlich wie die obigen Schritte, indem die Ausgabe des letzten Schrittes an einen weiteren Befehl weitergeleitet wird, der diese Funktion erfüllt. Dieser Schritt könnte wieder mit dem Befehl sed durchgeführt werden, da aber nur ein einzelnes Zeichen (nämlich das Zeilenumbruch-Zeichen bzw. Newline) durch ein Leerzeichen ersetzt werden soll, wird hier aufgrund der einfacheren Syntax der Befehl tr verwendet.
Der fertige Befehl sieht nun wie folgt aus:

Oder im fertigen Beispiel mit www.google.de:

Hiermit ist das Parsen abgeschlossen und die fertige Ausgabe kann nun in eine Ergebnisdatei geschrieben werden. Um automatisch viele Zielrechner aus einer Datei einzulesen und alle gefundenen Routen in eine Zieldatei zu schreiben, wird der obige Befehl in eine Schleife „verpackt“ welche die Zielrechner Zeile für Zeile aus der Datei zieladressen.txt ausliest und die gefundenen Routen ebenso Zeile für Zeile in die Datei routen.csv schreibt. Die Datei routen.csv kann später zur Ermittlung verschiedener Informationen zu den gefunden IP-Adressen einfach mit einem Python-Skript eingelesen und geparst werden.

In diesem Artikel wird das fertige Skript ohne weitere Erklärung in der beiliegenden zip-Datei bereitgestellt. Wen die genaue Funktionsweise der Schleife interessiert, sei angehalten sich generell über die Funktionsweise von Shellskripten einzulesen, da dies den Rahmen des Artikels sprengen würde.

Dieses Skript benötigt die Datei zieladressen.txt welche wie folgt aussehen muss (anstatt Domainnamen können auch direkt IPv4-Adressen verwendet werden):

2. Sammeln von (Geo-)Informationen zu bestimmten IPv4-Adressen

Die gefundenen IPv4-Adressen können anschließend mit dem Befehl geoiplookup oder über die Internetseite http://geoiplookup.net/ relativ genau (meißtens auf Städteniveau) lokalisiert werden. Dies funktioniert, da einzelne Subnets in der Regel bestimmten Regionen und Internetprovidern zugeordnet sind.

Der Befehl geoiplookup greift hierbei auf eine vorher installierte und lokal gespeicherte Datenbank zu, welche je nach installierter Version als Country- oder City-Edition vorliegt. Da geoiplookup nicht zu den Standartbordmitteln unter Linux gehört und um die weiteren Schritte auch Benutzern anderer Betriebssysteme zu ermöglichen, wird hier nur ein kurzes Beispiel der Benutzung dieses Befehls und dessen Ausgabe gegeben und im weiteren die Online-Abfrage mittels eines Python-Skriptes beschrieben.

Die Internetseite http://geoiplookup.net bietet einen Onlineservice welcher Geo- und weitere Informationen zu gegebenen IPv4-Adressen bereitstellt. Öffnet man die Seite ohne Angabe einer IP-Adresse in einem Browser, so erhält man die entsprechenden Informationen über die eigene IP-Adresse. (Achtung: die Verwendung eines Proxies oder gar Tor führt zwangsläufig zu falschen Ergebnissen.)

Da die Seite auch über eine API (also eine automatisierte Abfrageschnittstelle) unter der Adresse “http://api.geoiplookup.net/?query=${IPADRESSE}” verfügt, kann man die entsprechenden Informationen zu den IP-Adressen mittels eines Pythonskriptes abfragen und auswerten. Als Antwort erhält man eine XML‑Datei welche beispielsweise folgendermaßen aussieht:

Diese kann im Browser z. B. unter der Adresse http://api.geoiplookup.net/?query=77.20.253.87 aufgerufen werden (oder unter: http://api.geoiplookup.net/ für die eigene Adresse).

Um die hierin enthaltenen Informationen mit Hilfe von Python auszulesen lässt sich ElementTree aus aus dem Modul xml.etree, das in der Python-Standartbibliothek vorhanden ist, verwenden. Dies wird im beiliegenden Skript mit der Funktion get_hostinfo() bewerkstelligt:

Diese parst die XML-Datei automatisch zu einem Python-DefaultDict das dann die entsprechenden Informationen enthält (das DefaultDict wird verwendet da normale Python Dictionaries zu Fehlern führen, wenn nicht gesetzte Werte abgefragt werden). Die Ausgabe der Funktion sieht dann wie folgt aus:

3. Plotten der gefundenen Routen mit geoplotlib auf einer Weltkarte

Wichtig für das anschließende Plotten ist hierbei die Geolocation also ‘latitude’ und ‘longitude’. Mit den Werten kann man anschließend die mit traceroute gefundenen Pfade als Basemap plotten. Dies funktioniert mit der Funktion drawroutes2map():

Der Plot einer Verbindungsanfrage an www.google.de aus Berlin sieht beispielsweise folgendermaßen aus:

Hier wird deutlich, dass Datenpakete durchaus nicht immer den kürzesten Weg nehmen, sondern teilweise rund um die Welt gesendet werden (Deutschland – USA – Sydney(!) – USA), bevor sie an ihrem Ziel ankommen und dass das Ziel einer Verbindung zu einer Domain mit der Endung „de“ nicht unbedingt in Deutschland liegen muss.

Mit Default-Einstellungen werden von der Funktion drawroutes2map() alle Routen in zufälligen Farben geplottet, welche in der Datei routen.csv gefunden werden.

Lässt man viele Routen plotten wird hierbei die Netzwerkstruktur deutlich, über die die Daten im Internet verteilt werden. Auf dem obigen Plot kann man recht gut erkennen, dass die meisten Internetseiten in Europa oder den USA gehostet werden, einige noch in China und Japan, dagegen beispielsweise Afrika praktisch unbedeutend ist.

Auf dem nächsten Plot wiederum ist zu erkennen, dass es tatsächlich eine Art “Hotspots” gibt über die fast alle Daten laufen, wie z. B. Frankfurt am Main, Zürich und Madrid.

4. Schematische Darstellung der Routen als directed Graph mit graphviz

Mit graphviz lassen sich schematische Graphen darstellen. Mit dem Paket pygraphviz existiert hiefür auch eine Python-Anbindung. Die schematische Darstellung als Graph ist in vielen Fällen deutlich übersichtlicher als die Darstellung auf einer Weltkarte und die Topologie des Netzwerkes wird besser sichtbar.

Die entsprechende Python-Funktion, die alle Routen aus der Datei routes.csv als geplotteten Graph ausgibt ist drawroutes2graph():

Die Funktion schreibt den erstellten Graph in der Dot-Language in die Datei routes.dot und erstellt zwei verschiedene visuelle Darstellungen als png-Dateien.

Da mit der Funktion get_hostinfo() auch weitere Informationen zu den jeweiligen IP-Adressen verfügbar sind  können diese auch visuell im Graph dargestellt werden. So sind in der folgenden Darstellung Hosts in verschiedenen Ländern in unterschiedlichen Farben dargestellt. (Deutschland in grün, USA in rot, Spanien in gelb, Schweiz in blau, China in magenta und alle übrigen Länder und Hosts ohne Länderinformation in schwarz).

Diese Art der Darstellung vereint damit die Vorteile der schematischen Darstellung mit der Geoinformation zu den jeweiligen Hosts. Aus der Grafik lässt sich beispielsweise sehr gut erkennen, dass, trotz oft vieler Zwischenstationen innerhalb eines Landes, Landesgrenzen überschreitende Verbindungen relativ selten sind.

Auch interessant ist, dass das Netzwerk durchaus Maschen aufweist – mit anderen Worten: Dass ein und dieselbe Station bei verschiedenen Verbindungsanfragen über verschiedene Zwischenstationen angesprochen wird und Daten, die von Punkt A nach Punkt B gesendet werden, nicht immer denselben Weg nehmen.

5. Schlussfolgerung

Was kann man hieraus denn nun letztendlich an Erkenntnissen ziehen? Zum einen natürlich, wie Daten via Internet über viele Zwischenstationen rund um die Welt gesendet und hierbei mit jeder Station neu sortiert werden. Vor allem aber auch, dass mit dem entsprechenden Know-How und etwas Kreativität mit bemerkenswert wenig Code bereits Unmengen an Daten gesammelt, geordnet und ausgewertet werden können. Alle möglichen Daten werden in unserer heutigen Welt gespeichert und sind zu einem nicht unbeträchtlichen Teil auch für jeden, der weiß, wer diese Daten hat oder wie man sie selber ermitteln kann, verfügbar und oft lassen sich hier interessante Einblicke in die Funktionsweise unserer Welt gewinnen.

Handeln in Netzwerken ohne Enmesh-Effekt

Die Interaktion in Netzwerken ist mit der Entstehung von sozialen Netzwerken, der Einkauf in Online-Shops, die Finanzierungen mit Crowd-Funding oder die nächste Mitfahrgelegenheit ein wesentlicher Bestandteil in unserem Alltag geworden. Insbesondere in der Share Economy hat sich die Bildung von Netzwerken als Erfolgsfaktor digitaler Geschäftsmodelle bereits fest etabliert. Je nach Geschäftsmodell kommt hierbei im Allgemeinen folgende Fragestellung auf:

Was hängt miteinander zusammen und welcher Effekt löst die Verbindung aus?

Effekte können das Wachsen oder Schrumpfen beschleunigen bzw. zu Strukturveränderungen des Netzwerks selbst führen. Eine Besonderheit ist der mögliche Multiplikator-Effekt bis hin zum Erreichen des Tipping-Points, der zu einen überproportionalen Wachstum, nach Erreichen einer kritischen Masse hervorgerufen wird. Aus der Geschäftsperspektive sind vor allem die Wachstumseffekte für eine schnelle Umsatzgenerierung interessant. Daher ist das Erkennen solcher Effekte wesentlich für den Geschäftserfolg.

Aufgrund der Komplexität und der Dynamik solcher Netzwerke ist der Einsatz von Data Mining Methoden zur Erkennung solcher Effekte, anhand von Mustern oder Regeln, hilfreich. In diesem Blog-Beitrag wird der Effekt von Netzwerken anhand von Produktverkäufen erläutert. Diese können beim Einkauf in Online-Shops oder im stationären Handel stattfinden. Hierbei unterscheiden sich die Konsumentengewohnheiten deutlich vom gewählten Kanal des Einkaufs oder welche Produkte eingekauft werden. Ob es um Lebensmittel, Kleidung oder Autos geht, das Kaufverhalten kann sich deutlich unterscheiden ob hierbei regelmäßige oder Spontankäufe vorliegen. Auch wer mögliche Zielgruppen darstellt ist ein wesentlicher Faktor. All diese Überlegungen werden im analytischen Customer Relationship Management zusammengefasst und bilden eine Reihe an Methoden zur Analyse dieser Phänomene (u.a. Customer-Lifetime-Value, Klassifikation, Churn-Analyse).

Aus den benannten Eigenheiten ist ein Verständnis über das Geschäft entscheidend für die Auswahl geeigneter Data Mining Methoden und dessen Interpretation von Erkenntnissen. Bevor es jedoch zur Interpretation kommt, werden die erforderlichen Vorabschritte über einen strukturierten Prozess für die Analyse in diesem Beitrag vorgestellt.

Data Mining Prozess

Ein ausgewählter Prozess bildet der KDD-Prozess (Knowledge Discovery in Databases) nach Fayyad, Piatetsky-Shapiro und Smyth. Alternative Herangehensweisen wie CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) oder SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Asses) können hierbei zu ähnlichen Ergebnissen führen.

Der KDD-Prozess unterteilt Data Mining Vorhaben in die folgenden Schritte:

  1. Bereitstellung des Domänenwissen und Aufstellung der Ziele
  2. Datenauswahl
  3. Datenbereinigung und -verdichtung (Transformation)
  4. Modellauswahl
  5. Data Mining
  6. Interpretation der Erkenntnissen

Je nach Umfang des Data Mining Vorhaben können sich die sechs Schritte weiter ausdifferenzieren. Jedoch wird sich in diesem Beitrag auf diese sechs Schritte fokussiert.

Domänenwissen und Zielstellung

Aus der obigen Einleitung wurde dargestellt, dass ein Domänenwissen essentiell für das Data Mining Vorhaben darstellt. Aus diesem Grund muss vor Beginn des Projekts ein reger Austausch über die Zielstellung zwischen Data Scientists und Entscheidungsträger stattfinden. Insbesondere die explorative Natur von Analysevorhaben kann dazu genutzt werden, um neue Muster zu identifizieren. Hierbei haben diese Muster jedoch nur einen Neuigkeitswert, wenn diese von den Entscheidungsträgern als originell und wertstiftend interpretiert werden. Daher müssen beide Seiten einen möglichst tiefen Einblick in das Geschäft und möglicher Analysen geben, da ansonsten das Projekt im „Shit-In, Shit-Out“-Prinzip mündet. Dies gilt gleichermaßen für die bereitgestellten Daten.

In diesem Beitrag geht es um den Kauf von Produkten durch Konsumenten. Dabei wird die Platzierung von Produkten in Online-Shops und stationären Handel im Wesentlichen durch den Betreiber bzw. Anbieter bestimmt. Während in Online-Shops die Produkte durch Recommendation-Engines zusätzlich  platziert werden können ist im stationären Handel ein höherer Aufwand durch Point-of-Interest (POI) Platzierungen erforderlich. Jedoch gilt als Vision in der digitalen Transformation, das die Produkte durch das Konsumentenverhalten platziert werden sollen. Hierbei wird davon ausgegangen das die konsumentengetriebene Platzierung den höchstmöglichen Cross-Selling-Effekt erzielt. Dies lässt sich in einer Zielstellung für das Data Mining Vorhaben zusammenfassen:

Steigerung des Umsatzes durch die Steigerung des Cross-Selling-Effekts anhand einer konsumentengetriebenen Platzierung von Produkten

In dieser Zielstellung wird der Cross-Selling-Effekt als Treiber für die Umsatzsteigerung hervorgehoben. Hierbei wird davon ausgegangen, das gemeinsam platzierte Produkte, das Interesse von Konsumenten steigert auch beide Produkte zu kaufen. Dies führt zu einem insgesamt gesteigerten Umsatz anstatt, wenn beide Produkte nicht gemeinsam beworben oder platziert werden. Aus der Zielstellung lässt sich anschließend die Auswahl der Daten und erforderliche Aufbereitungsschritte ableiten.

Datenauswahl, -bereinigung und -verdichtung

Der Umsatz ist die Zielvariable für die Entscheidungsträger und dient als Kennzahl zur Messung der Zielstellung. Für den Cross-Selling-Effekt müssen die Verbindungen von gemeinsam gekauften Produkten identifiziert werden. Dies stellt das grundlegende Netzwerk da und wird durch das Konsumverhalten bestimmt.

Als Datengrundlage wird daher der Warenkorb mit den gemeinsam gekauften Produkten herangezogen. Dieser dient als Entscheidungsgrundlage und es lassen sich einerseits die erzielten Umsätze und Zusammenhänge zwischen den Produkten erkennen.

Aufgrund der Vertraulichkeit solcher Projekte und umfangreichen Datenaufbereitungsschritten wird zur Vereinfachung ein synthetisches Beispiel herangezogen. Insbesondere die erforderlichen Schritte zur Erreichung einer hohen Datenqualität ist ein eigener Beitrag wert und wird von diesem Beitrag abgegrenzt. Dies ermöglicht den Fokus auf die Kernerkenntnisse aus dem Projekt ohne von den detaillierten Schritten und Teilergebnissen abgelenkt zu werden.

Generell besteht ein Warenkorb aus den Informationen gekaufter Produkte, Stückzahl und Preis. Diese können noch weitere Informationen, wie bspw. Mehrwertsteuer, Kasse, Zeitpunkt des Kaufs, etc. enthalten. Für dieses Projekt sieht die allgemeine Struktur wie folgt aus:

Dabei wird jeder Warenkorb mit einem eindeutigen Schlüssel („key“) und den enthaltenen Produktinformationen versehen. In den Rohdaten können sich eine Menge von Datenqualitätsfehlern verbergen. Angefangen von fehlenden Informationen, wie bspw. der Produktmenge aufgrund von Aktionsverkäufen, uneindeutigen Produktbezeichnungen wegen mangelnder Metadaten, Duplikaten aufgrund fehlgeschlagener Datenkonsolidierungen, beginnt die Arbeit von Data Scientists oft mühselig.

In dieser Phase können die Aufwände für die Datenaufbereitung oft steigen und sollten im weiteren Projektvorgehen gesteuert werden. Es gilt eine ausreichende Datenqualität in dem Projekt zu erzielen und nicht eine vollständige Datenqualität des Datensatzes zu erreichen. Das Pareto-Prinzip hilft als Gedankenstütze, um im besten Fall mit 20% des Aufwands auch 80% der Ergebnisse zu erzielen und nicht umgedreht. Dies stellt sich jedoch oft als Herausforderung dar und sollte ggf. in einem Vorabprojekt vor dem eigentlichen Data-Mining Vorhaben angegangen werden.

Modellauswahl und Data Mining

Nach der Datenaufbereitung erfolgen die eigentliche Modellauswahl und Ausführung der Analyseprozesse. Aus der Zielstellung wurde der Umsatz als Kennzahl abgeleitet. Diese Größe bildet eine Variable für das Modell und der anschließenden Diskussion der Ergebnisse. Das dahinterstehende Verfahren ist eine Aggregation der Umsätze von den einzelnen Produkten.

Der Cross-Selling-Effekt ist dagegen nicht einfach zu aggregieren sondern durch ein Netzwerk zu betrachten. Aus Sicht der Netzwerkanalyse bilden die Produkte die Knoten und die gemeinsamen Käufe die Kanten in einem Graphen. Ein Graph hat den Vorteil die Verbindungen zwischen Produkten aufzuzeigen, kann jedoch auch zu einer endlosen Verstrickung führen in der sich bei einer anschließenden Visualisierung nichts erkennen lässt. Dieser Enmesh-Effekt tritt insbesondere bei einer hohen Anzahl an zu verarbeitenden Knoten und Kanten auf. Wenn wir in eine Filiale oder Online-Shop schauen ist dieser Enmesh-Effekt durchaus gegeben, wenn wir anfangen die Produkte zu zählen und einen Blick auf die täglichen Käufe und erzeugten Kassenbons bzw. Bestellungen werfen. Der Effekt wird umso größer wenn wir nicht nur eine Filiale sondern global verteilte Filialen betrachten.

Aus diesem Grund müssen die Knoten und Verbindungen mit den angemessenen Ergebniswerten hinterlegt und visuell enkodiert werden. Auch eine mögliche Aggregation (Hierarchie), durch bspw. einem Category Management ist in Betracht zu ziehen.

Die Modellauswahl bildet daher nicht nur die Auswahl des geeigneten Analysemodells sondern auch dessen geeignete Visualisierung. In dem Beitragsbeispiel wird die Assoziationsanalyse als Modell herangezogen. In diesem Verfahren wird die Suche nach Regeln durch die Korrelation zwischen gemeinsam gekauften Produkten eruiert. Die Bedeutung einer Regel, bspw. „Produkt 1 wird mit Produkt 2 gekauft“ wird anhand des Lifts angegeben. Aus der Definition des Lifts lässt sich erkennen, dass dieses Verfahren für die Messung des Cross-Selling-Effekts geeignet ist. Hierbei können  unterschiedliche Algorithmen mit unterschiedlichen Ausgangsparametern herangezogen werden (z.B. AIS, Apriori, etc.). Entscheidend ist dabei nicht nur eine Modellkonstellation zu wählen sondern sich auf eine Menge von Modellen zu beziehen. Dabei kann das Modell mit den vielversprechendsten Ergebnissen ausgewählt werden.

Nach der Ausführung des Analyseverfahrens und der Bereinigung sowie -verdichtung der Warenkorbdaten ergeben sich einerseits die aggregierten Produktumsätze als auch die berechneten Modelldaten.

Neben den Lift dienen die Hilfsvariablen Support und Confidence auch als Kenngrößen, um einen Aufschluss auf die Validität der errechneten Ergebnisse zu geben. Diese beiden Werte können dazu genutzt werden, einzelnen Knoten aufgrund ihrer unwesentlichen Bedeutung zu entfernen und damit das Netzwerk auf die wesentlichen Produktverbindungen zu fokussieren.

 

Diese beiden Zieldatensätze werden für die Ergebnispräsentation und der Interpretation herangezogen. Generell findet in den Phasen der Datenauswahl bis zum Data Mining ein iterativer Prozess statt, bis die Zielstellung adäquat beantwortet und gemessen werden kann. Dabei können weitere Datenquellen hinzukommen oder entfernt werden.

Interpretation der Erkenntnisse

Bevor die Ergebnisse interpretiert werden können muss eine Visualisierung auch die Erkenntnisse verständlich präsentieren. Dabei kommt es darauf die originellsten und nützlichsten Erkenntnisse in den Vordergrund zu rücken und dabei das bereits Bekannte und Wesentliche des Netzwerks nicht zur vergessen. Nichts ist schlimmer als das die investierten Mühen in Selbstverständnis und bereits bekannten Erkenntnissen in der Präsentation vor den Entscheidungsträgern versickern.

Als persönliche Empfehlung bietet sich Datenvisualisierung als geeignetes Medium für die Aufbereitung von Erkenntnissen an. Insbesondere die Darstellung in einem „Big Picture“ kann dazu genutzt werden, um bereits bekannte und neue Erkenntnisse zusammenzuführen. Denn in der Präsentation geht es um eine Gradwanderung zwischen gehandhabter Intuition der Entscheidungsträger und dem Aufbrechen bisheriger Handlungspraxis.

In der folgenden Visualisierung wurden die Produkte mit ihren Umsätzen kreisförmig angeordnet. Durch die Sortierung lässt sich schnell erkennen welches Produkt die höchsten Umsätze anhand der Balken erzielt. Der Lift-Wert wurde als verbindende Linie zwischen zwei Produkten dargestellt. Dabei wird die Linie dicker und sichtbarer je höher der Lift-Wert ist.

netzwerk-visualisierung-javascript-cross-selling

Abbildung 1: Netzwerkvisualisierung von erkannten Regeln zu gekauften Produkten (ein Klick auf die Grafik führt zur interaktiven JavaScript-Anwendung)

[box type=”info” style=”rounded”]Dieser Link (Klick) führt zur interaktiven Grafik (JavaScript) mit Mouse-Hover-Effekten.[/box]

Es wurde versucht die Zieldatensätze in einem Big Picture zusammenzuführen, um das Netzwerk in seiner Gesamtheit darzustellen. Hieraus lässt sich eine Vielzahl von Erkenntnissen ablesen:

  1. Das „Produkt 37“ erzielt den höchsten Umsatz, zeigt jedoch keinen Cross-Selling-Effekt von gemeinsam gekauften Produkten.
  2. Dagegen das „Produkt 23“ erzielte weniger Umsatz, wird jedoch häufig mit anderen Produkten gemeinsam gekauft.
  3. Das „Produkt 8“ weist zwei starke Regeln (Assoziationen) für „Produkt 45 & 56“ auf. Ggf. lassen sich diese Produkte in Aktionen zusammenanbieten.

Im Erstellungsprozess der Ergebnispräsentation ergab sich die Erfahrungspraxis flexibel eine geeignete Visualisierung zu erstellen anstatt die Erkenntnisse in vordefinierte Visualisierungen oder Diagramme zur pressen. Dies kann einerseits den Neuigkeitswert erhöhen und die Informationen anschließend besser transportieren aber auf der anderen Seite den Aufwand zur Erstellung der Visualisierung und das Verständnis für die neu erstellte Visualisierung mindern.

Ein Blick hinter die Bühne zeigt, dass die Visualisierung mit D3.js erstellt wurde. Dies bietet ein geeignetes Framework für die Flexibilität zur Erstellung von Datenpräsentationen. Wer sich nach Bibliotheken in R oder Python umschaut, wird auch in diesen Technologiebereichen fündig. Für R-Entwickler existierten die Packages „statnet“ und „gplots“ zur Verarbeitung und Visualisierung von Netzwerkdaten. Für Ptyhon-Entwickler steht graph-tool als sehr leistungsfähiges Modul, insb. für große Mengen an Knoten und Kanten zur Verfügung.

In unserem Vorhaben haben wir uns für D3.js aufgrund der möglichen Implementierung von Interaktionsmöglichkeiten, wie bspw. Highlighting von Verbindungen, entschieden. Dies ermöglicht auch eine bessere Interaktion mit den Entscheidungsträgern, um relevante Details anhand der Visualisierung darzustellen.

Ein Abriss in die Entwicklung der D3-Visualisierung zeigt, dass die Daten durch eine Verkettung von Methoden zur Enkodierung von Daten implementiert werden. Hierbei wird bspw. den Produkten ein Rechteck mit der berechneten Größe, Position und Farbe (.attr()) zugewiesen.

Insbesondere die Höhe des Balkens zur Darstellung des Umsatzes wird mit der Implementierung von Skalen erleichtert.

Für die verbindenden Linien wurde auch ein visuelles Clustering anhand eines Edge-Bundling herangezogen. Dies führt gemeinsame Verbindungen zusammen und reduziert den Enmesh-Effekt.

* Das vollständige Beispiel kann dem zip-File (siehe Download-Link unten) entnommen werden. Die Ausführung reicht mit einem Klick auf die index.html Datei zur Darstellung im Browser aus.
Eine kritische Betrachtung der Ergebnisvisualisierung zeigt auf, dass die Anordnung der Produkte (Knoten) das interpretieren der Darstellung vereinfacht aber auch hier der Enmesh-Effekt fortschreitet je höher die Anzahl an Verbindungen ist. Dies wurde mit verschiedenen Mitteln im Analyseverfahren (Modellparameter, Entfernen von Produkten aufgrund eines geringen Supprt/Confidence Wertes oder Pruning) als auch in der der Darstellung (Transparenz, Linienstärke Edge-Bundling) reduziert.

Fazit

Als Quintessenz lässt sich festhalten, dass eine Auseinandersetzung mit Netzwerken auch Überlegungen über Komplexität im gesamten Data-Mining Vorhaben mit sich bringt. Dabei unterscheiden sich diese Überlegungen zwischen Data Scientists und Entscheidungsträger nach dem Kontext. Während Data Scientists über das geeignete Analyseverfahren und Visualisierung nachdenken überlegt der Entscheidungsträger welche Produkte wesentlich für sein Geschäft sind. Auf beiden Seiten geht es darum, die entscheidenden Effekte herauszuarbeiten und die Zielstellung gemeinsam voranzutreiben. Im Ergebnis wurde die Zielstellung durch die Darstellung der Produktumsätze und der Darstellung des Cross-Selling-Impacts in einem Netzwerk als Big Picture aufbereitet. Hieraus können Entscheidungsträger interaktiv, die geeigneten Erkenntnisse für sich interpretieren und geeignete Handlungsalternativen ableiten. Dabei hängt jedoch die Umsetzung einer konsumentengetriebenen Produktplatzierung vom eigentlichen Geschäftsmodell ab.

Während sich diese Erkenntnisse im Online-Geschäft einfach umsetzen lassen, ist dies eine Herausforderungen für den stationären Handel. Die Produktplatzierung in Filialen kann aufgrund der begrenzten Fläche als auch den Gewohnheiten von Konsumenten nur bedingt verändert werden. Daher können auch Mischformen aus bspw. „Online-Schauen, Offline-Kaufen“ eruiert werden.

Nach der Entscheidung erfolgt sogleich auch die Überlegung nach den Konsequenzen, Veränderungen und Einfluss auf das Geschäft. Hieraus bildet sich für Data Scientists und Entscheidungsträger eine Kette von Überlegungen über erkannte Muster in Netzwerken, Implikation und möglicher Prognosefähigkeit. Letzteres ist eine besondere Herausforderung, da die Analyse der Dynamik vom Netzwerk im Vordergrund steht. Die Suche nach einer kritischen Masse oder Tipping-Point kann zu möglichen Veränderungen führen, die aufgrund des Informationsmangels nur schwer vorhersagbar sind. Dies kann vom Ablegen bisheriger Gewohnheiten zu negativen Kundenfeedback aber auch positiver Wirkung gesteigerter Absätze rangieren.

Hierbei zeigt sich das evolutionäre als auch das disruptive Potenzial von Data Mining-Vorhaben unabhängig davon welche Entscheidung aus den Erkenntnissen abgeleitet wird. Data Scientists schaffen neue Handlungsalternativen anstatt auf bestehende Handlungspraxen zu verharren. Die Eigenschaft sich entsprechend der Dynamik von Netzwerken zu verändern ist umso entscheidender „Wie“ sich ein Unternehmen verändern muss, um im Geschäft bestehen zu bleiben. Dies gelingt nur in dem sich auf das Wesentliche fokussiert wird und so der Enmesh-Effekt erfolgreich durch einen Dialog zwischen Entscheidungsträger und Data Scientists in einer datengetriebenen Geschäftswelt gemeistert wird.

Quellcode Download

Der vollständige und sofort einsatzbereite Quellcode steht als .zip-Paket zum Download bereit.
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