Gewinndiagramm (Analysis Services - Data Mining)

Szenario

Ein Gewinndiagramm zeigt die geschätzte Erhöhung des Gewinns an, die sich aus der Verwendung eines Miningmodells ergibt. Wenn mit dem Modell beispielsweise vorhergesagt wird, welche Kunden ein Unternehmen in einem Geschäftsszenario kontaktieren sollte, enthält das Gewinndiagramm Informationen zu den Kosten für die Durchführung einer Targeted Mailing-Kampagne, bei der x Kunden kontaktiert werden sollen, und berechnet den geschätzten Gewinn. Ein typisches Gewinndiagramm zeigt eine Gewinnsteigerung bis zu einem gewissen Punkt, von dem an der Gewinn jedoch wieder abnimmt, wenn größere Teile der Population kontaktiert werden.

Im Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen erstellen Sie beispielsweise ein Entscheidungsstrukturmodell TM_Decision Tree, mit dem eine Vorhersage darüber getroffen wird, welche potenziellen AdventureWorks-Kunden am ehesten ein Fahrrad kaufen werden. Befolgen Sie die Schritte zum Erstellen eines Prognosegütediagramms, und konfigurieren Sie dann die für Gewinndiagramme spezifischen Einstellungen, um ein Gewinndiagramm zu erstellen, das die Kosten und Vorteile eines Mailing-Versands an nur diese Kunden darstellt. Nachdem Sie die Diagrammparameter festgelegt haben, wird das Diagramm automatisch in ein Gewinndiagramm geändert. Das folgende Diagramm basiert auf diesen Annahmen:

Grundlegendes zu Gewinndiagrammen

Die Y-Achse des Diagramms stellt den Gewinn dar, während die X-Achse den Prozentsatz der vom Unternehmen angesprochenen Population darstellt.

Das Gewinndiagramm enthält eine graue vertikale Linie, die einen Prozentsatz der Zielpopulation markiert. Sie können die Zeile verschieben, indem Sie auf eine Stelle im Diagramm klicken. Wenn Sie die Linie verschieben, wird die Mininglegende aktualisiert, um den Prozentsatzwert, eine Gewinnauswertung und die Vorhersagewahrscheinlichkeit für den Populationsprozentsatz an der vertikalen grauen Linie anzuzeigen. Wenn Sie die graue Linie an die Stelle im Diagramm verschieben, an der der Gewinn am größten ist, können Sie den Vorhersagewahrscheinlichkeitswert verwenden, um eine Strategie zum Kontaktieren der Kunden zu bestimmen.

Wenn Sie mit diesem Diagramm experimentieren, können Sie u. U. bestimmen, dass die Spitze der Gewinnkurve bei 55 Prozent der Population liegt und dass die entsprechende Vorhersagewahrscheinlich 20 Prozent beträgt. Diese Ergebnisse zeigen, dass Sie zum Erzielen eines maximalen Gewinns nur die Kunden kontaktieren sollten, die mit einer Wahrscheinlichkeit von 20 Prozent oder mehr den Kauf tätigen werden.

Erstellen eines Gewinndiagramms

Befolgen Sie die folgenden Schritte, um ein Gewinndiagramm zu erstellen:

1. Wählen Sie unter Eingabeauswahl ein Modell oder mehrere Modelle aus.

2. Wählen Sie ein vorhersagbares Attribut aus.

3. Geben Sie optional einen vorherzusagenden Wert an.

4. Wählen Sie die Datenquelle aus, die für die Auswertung verwendet werden soll.

5. Wechseln Sie zur Diagrammsicht, indem Sie auf Prognosegütediagramm klicken.

6. Wählen Sie auf der Registerkarte Prognosegütediagramm den gewünschten Diagrammtyp aus, indem Sie in die Liste Diagrammtyp klicken.

7. Konfigurieren Sie die für Gewinndiagramme spezifischen Optionen.

Eine Erläuterung der Schritte zum Erstellen der verschiedenen Diagrammtypen finden Sie unter Vorgehensweise: Erstellen eines Genauigkeitsdiagramms für ein Miningmodell. Das Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen enthält auch exemplarische Vorgehensweisen zum Erstellen eines Prognosegütediagramms. Weitere Informationen finden Sie unter Überprüfen der Genauigkeit mit Prognosegütediagrammen (Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen).

In der folgenden Liste werden die Parameter, die Sie im Dialogfeld Gewinndiagrammeinstellungen festlegen können, beschrieben.

• Population
  Die Anzahl von Fällen im Dataset, die Sie beim Erstellen des Prognosegütediagramms verwenden möchten.

  Das Modell wählt die Fälle immer nach sinkender Wahrscheinlichkeit aus. Wenn Sie also potenzielle Kunden bewerten und eine Anzahl auswählen, die der Hälfte der in der Kundendatenbank vorhandenen Kunden entspricht, misst das Modell die Genauigkeit für die Teilmenge der Fälle, die am besten für Ihr Modell geeignet sind.

  Die Ursache hierfür liegt darin, dass Sie beim Erstellen eines Mailings oder einer Kampagne mit dem Modell die Vorhersagewahrscheinlich für jeden Fall nutzen, um nur die Kunden anzusprechen, die mit höchster Wahrscheinlichkeit einen Kauf tätigen werden.

• Feste Kosten
  Die festen Kosten, die mit dem Geschäftsproblem verbunden sind.

  Bei einer Targeted Mailing-Lösung könnten die festen Kosten beispielsweise die Kosten zum Einrichten eines Druckers umfassen, die die anfänglichen Kosten für die Vorbereitung des Mailings abdecken.

  Diese Kosten gelten einmal für die gesamte Zielpopulation.

• Einzelkosten
  Kosten, die zusätzlich zu den festen Kosten entstehen und den einzelnen Kundenkontakten zugeordnet werden können. Sie könnten beispielsweise die Versandkosten für ein Mailing oder die Kosten für Telefonanrufe eingeben.

  Diese Kosten müssen für die gesamte Zielpopulation die gleichen sein. Jeder Wert wird mit der Anzahl der angesprochenen Fälle multipliziert.

• Einzelumsatz
  Die Höhe des mit einem erfolgreichen Verkauf verbundenen Umsatzes.

Siehe auch

Konzepte

Andere Ressourcen