Cómo aplicar árboles de decisión en SPSS

Un árbol de decisión es una forma gráfica y analítica de representar todos los eventos (sucesos) que pueden surgir a partir de una decisión asumida en cierto momento. Nos ayudan a tomar la decisión más"acertada", desde un punto de vista probabilístico, ante un abanico de posibles decisiones. Estos árboles permiten examinar los resultados y determinar visualmente cómo fluye el modelo. Los resultados visuales ayudan a buscar subgrupos específicos y relaciones que tal vez no encontraríamos con estadísticos más tradicionales. Los árboles de decisión son una técnica estadística para la segmentación, la estratificación, la predicción, la reducción de datos y el filtrado de variables, la identificación de interacciones, la fusión de categorías y la discretización de variables continuas. La función árboles de decisión (Tree) en SPSS crea árboles de clasificación y de decisión para identificar grupos, descubrir las relaciones entre grupos y predecir eventos futuros. Existen diferentes tipos de árbol: CHAID, CHAID exhaustivo, CRT y QUEST, según el que mejor se ajuste a nuestros datos.

Els recursos electrònics a les biblioteques acadèmiques: Avenços recents en la cooperació a Europa

En els darrers vint anys la informació en línia ha esdevingut un factor decisiu per a l’activitat acadèmica i de recerca, i en conseqüència els recursos electrònics s’han anat “apropiant” progressivament d’una part cada vegada més important dels pressupostos de les biblioteques. La contractació dels recursos electrònics ha anat assumint una posició determinant en l’economia dels serveis bibliotecaris, a mesura que les publicacions en paper han anat perdent terreny davant les publicacions digitals. S’estima que les biblioteques universitàries italianes – malgrat no estar a l’avantguarda en aquest sector – inverteixen des de ja fa alguns anys més de la meitat dels seus pressupostos en l’adquisició de recursos electrònics. Com és sabut, el desenvolupament del mercat de la informació digital ha empès les biblioteques a associar-se en organitzacions i consorcis, fins i tot en aquells contextos tradicionalment reticents a la cooperació. El mètode cooperatiu es considera un element resolutiu dins el món de la informació electrònica i els consorcis són l’instrument organitzatiu més adient per tal que aquest enfocament sigui eficaç. En els darrers anys els consorcis han empès la seva iniciativa més enllà de les adquisicions i les negociacions de les llicències electròniques, per a invertir en els àmbits de l’accés obert, de la preservació digital, del data mining, de la gestió col·lectiva dels documents en paper, dels sistemes de gestió bibliotecària (ILS i eines de descoberta), de les plataformes d’accés, i molts altres. Més recentment ha sorgit una major disposició per part dels consorcis per a col·laborar amb altres organitzacions que treballen en diversos aspectes de l’àmbit de la comunicació científica i en la gestió i avaluació de la recerca (agències de finançament de la recerca, editorials, empreses de tecnologies de la informació, etc.) per tal de fer front a les noves necessitats de les biblioteques destinades a ampliar la seva intervenció més enllà del seu perímetre tradicional.

Unsupervised visual object categorization

The number of digital images has been increasing exponentially in the last few years. People have problems managing their image collections and finding a specific image. An automatic image categorization system could help them to manage images and find specific images. In this thesis, an unsupervised visual object categorization system was implemented to categorize a set of unknown images. The system is unsupervised, and hence, it does not need known images to train the system which needs to be manually obtained. Therefore, the number of possible categories and images can be huge. The system implemented in the thesis extracts local features from the images. These local features are used to build a codebook. The local features and the codebook are then used to generate a feature vector for an image. Images are categorized based on the feature vectors. The system is able to categorize any given set of images based on the visual appearance of the images. Images that have similar image regions are grouped together in the same category. Thus, for example, images which contain cars are assigned to the same cluster. The unsupervised visual object categorization system can be used in many situations, e.g., in an Internet search engine. The system can categorize images for a user, and the user can then easily find a specific type of image.

Asiakkuuksien strateginen arvottaminen ja luokittelu

Tämän tutkimuksen kohdeorganisaatio on suuren teollisuusyrityksen sisäinen raaka-aineen hankkija ja toimittaja. Tutkimuksessa selvitetään, mistä kohdeorganisaation hankinta-asiakkuuksien arvo muodostuu ja kuinka olemassa olevan liiketoimintadatan perusteella voidaan tutkia, arvioida ja luokitella kauppojen ja asiakkuuksien arvokkuutta aikaan sitomatta, objektiivisesti ja luotettavasti. Tutkimuksen teoriaosiossa esitellään lähestymistapoja ja menetelmiä, joiden avulla voidaan jalostaa olemassa olevasta datasta uutta sidosryhmätietämystä liiketoiminnan käyttöön, sekä tarkastellaan asiakaskannattavuusanalyysin, portfolioanalyysin, sekä asiakassegmentoinnin perusteita ja malleja. Näiden teorioiden ja mallien pohjalta rakennetaan kohdeorganisaatiolle räätälöity, indeksoituihin hinta-, määrä- ja kauppojen toistuvuus-muuttujiin perustuva, asiakkuuksien arvottamis- ja luokittelumalli. Arvottamis- ja luokittelumalli testataan vuosien 2003–2007 liiketoimintadatasta muodostetulla 389 336 kaupparivin otoksella, joka sisältää 42 186 arvioitavaa asiakkuussuhdetta. Merkittävin esille nouseva havainto on noin 5 000:n keskimääräistä selkeästi kalliimman asiakkuuden ryhmä. Aineisto ja sen poikkeavuudet testataan tilastollisin menetelmin, jotta saadaan selville asiakkuuden arvoon vaikuttavat ja arvoa selittävät tekijät. Lopuksi pohditaan arvottamismallin merkitystä analyyttisemman ostotoiminnan ja asiakkuudenhallinnan välineenä, sekä esitetään muutamia parannusehdotuksia.

Patrons de connexió al CV de la UOC

La disciplina de l'Educational Data Mining and Learning Analytics té per objecte emprar els mètodes propis de la descoberta de coneixement en bases de dades i l'aprenentatge computacional amb la finalitat de comprendrei millorar, si s'escau, els processos que tenen lloc en entorns d'aprenentatge. En aquest estudi es parteix d'un registre d'establiment i clausura de sessions dels usuaris al Campus Virtual de la UOC per mirar d'obtenir resultats en aquesta direcció.

Informed recommender: basing recommendations on consumer product reviews

Recommender systems attempt to predict items in which a user might be interested, given some information about the user's and items' profiles. Most existing recommender systems use content-based or collaborative filtering methods or hybrid methods that combine both techniques (see the sidebar for more details). We created Informed Recommender to address the problem of using consumer opinion about products, expressed online in free-form text, to generate product recommendations. Informed recommender uses prioritized consumer product reviews to make recommendations. Using text-mining techniques, it maps each piece of each review comment automatically into an ontology

Business intelligence –järjestelmä integraation tukena kansainvälisessä yrityksessä

Business intelligencellä tarkoitetaan liiketoimintatiedon hallintaan liittyviä prosesseja ja tekniikoita. Se pitää sisällään tiedon keräämiseen, tallentamiseen, analysointiin ja jakamiseen käytettyt tuotteet, tekniikat ja prosessit, joiden tavoitteena on auttaa yrityksen työntekijöitä liiketoimintaan liittyvässä päätöksenteossa. Tutkimuksen tavoitteena on tutkia uuden yritysryhmän laajuisen BI-tietojärjestelmän suunnitteluun ja käyttöönotoon liittyviä seikkoja ja luoda valmiudet BI-tietojärjestelmän kehitys- ja käyttöönottoprojektin kohdeyrityksessä, jonka toimiala on kansainvälinen terveydenhoitoalan tukkuliiketoiminta. Uuden BI-järjestelmän halutaan tukeva yritysryhmän yritysten välistä integraatiota ja tehostavan tiedonhakuun ja analysointiin liittyviä prosesseja. Tutkimus toteutettiin konstruktiivisena tutkimuksena, joka kattaa kohdeyrityksen IT-arkkitehtuurin, tietosisällön, prosessit ja organisaation raportoinnin kannalta. Lisäksi työssä suoritettiin ohjelmistovertailu kahden markkinoilla toimivan merkittävän ohjelmistotalon BI-tuotteiden välillä. Työssä havaittiin, että BI-projekti on laaja-alainen ja suuri hanke, joka ulottuu läpi koko organisaation. BI-ohjelmiston tehokas hyödyntäminen asettaa vaatimuksia erityisesti taustajärjestelmien tiedon huolelliseen mallintamiseen liittyen. Työssä saatiin pilotoinnin kautta käytännön kokemuksia uudesta järjestelmästä ja sen tarjoamista mahdollisuuksista kohdeyrityksessä.

Työpaikkailmoitusten sisällön ja osaamisvaatimusten käsittely

Työpaikkailmoitusten etsiminen internetistä on hyvin yleistä nykyään, mutta kysei- nen prosessi ei ole kehittynyt vuosien varrella muiden palvelujen tapaan. Tämän ta- kia tehokkaan ja omiin taitoihin kohdistetun haun tekeminen on hyvin vaikeaa. Tässä työssä toteutetaan verkkopalvelu, jonka avulla käyttäjä voi tutkia useasta läh- teestä haettuja IT-alan työpaikkailmoituksia ja etsiä niistä omille taidoilleen parhai- ten sopivia. Palvelun taustalla toimiva järjestelmä hakee ilmoitukset ja analysoi ne tarvittavan datan saamiseksi. Samalla ilmoituksista luodaan tilastoja, joita käyttäjät voivat tutkia. Kerätyistä tiedoista saadaan myös selville millaisia yhteyksiä eri am- mattien ja termien välillä on. Palvelun avulla on helppoa tehdä hakuja painottaen omia osaamisalueita. Haun tu- lokset tulostetaan parhaiten sopivasta huonoimmin sopivaan. Jokaisen ilmoituksen mukana tulostetaan listaus ilmoituksessa olleista ammattitermeistä ja jokaisen haun loppuun tulostetaan myös listaus kaikista haun tuloksista löytyneistä ilmoituksista. Kohdistetut haut ovat mahdollisia, koska palvelu kerää tietoja ilmoituksista löytyvis- tä termeistä luokitellen niitä. Tilastoista käyttäjällä on mahdollisuus seurata työpaikkailmoitusmäärien muutoksia viikoittain niin mol:n kuin monsterin järjestelmissä. Pelkkien ilmoitusmäärien lisäksi tilastoista voi seurata yksittäisten ammattitermien esiintymistä, sekä tietyn ammat- tialan ilmoitusten määriä.

Técnicas de mineração de dados para análise da precipitação pluvial decenal no Rio Grande do Sul

O objetivo deste trabalho foi analisar o comportamento espaçotemporal da precipitação pluvial no Estado do Rio Grande do Sul, entre os decênios de 1987-1996 e 1997-2006, por meio de técnicas de mineração de dados. As séries históricas foram adquiridas no sistema de informações hidrológicas Hidroweb. A metodologia utilizada teve como base o modelo CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining). Foram definidas áreas pluviometricamente homogêneas para os decênios de 1987-1996 e 1997-2006. Em seguida, pela sobreposição dos agrupamentos obtidos para os dois períodos, encontraram-se seis zonas comuns aos dois decênios (A a F). As alterações ocorridas foram avaliadas nas seguintes escalas temporais: anual, sazonal e mensalmente. Os resultados indicaram incrementos significativos (20 a 240 mm) na precipitação anual em todas as zonas, exceto na zona A. Na análise sazonal, as variações foram aleatórias, sendo que, na primavera, todas as zonas apresentaram incremento significativo (44 a 142 mm). Na análise mensal, destaca-se a redução ocorrida no mês de janeiro em todas as zonas, exceto na E. Nos demais meses, as variações foram aleatórias. Os resultados mostram que, entre os decênios, houve uma alteração no volume da precipitação pluvial em todas as escalas temporais analisadas.

Legal challenges for next generation science

Presentation at the Nordic Perspectives on Open Access and Open Science seminar, Helsinki, October 15, 2013

Tiedolla johtaminen henkilöstöhallinnossa - Empiirinen tutkimus

Yritysten syvällinen ymmärrys työntekijöistä vaatii yrityksiltä monipuolista panostusta tiedonhallintaan. Tämän yhdistäminen ennakoivaan analytiikkaan ja tiedonlouhintaan mahdollistaa yrityksille uudenlaisen ulottuvuuden kehittää henkilöstöhallinnon toimintoja niin työntekijöiden kuin yrityksen etujen mukaisesti. Tutkielman tavoitteena oli selvittää tiedonlouhinnan hyödyntämistä henkilöstöhallinnossa. Tutkielma toteutettiin konstruktiivistä menetelmää hyödyntäen. Teoreettinen viitekehys keskittyi ennakoivan analytiikan ja tiedonlouhinnan konseptin ymmärtämiseen. Tutkielman empiriaosuus rakentui kvalitatiiviseen ja kvantitatiiviseen osiin. Kvalitatiivinen osa koostui tutkielman esitutkimuksesta, jossa käsiteltiin ennakoivan analytiikan ja tiedonlouhinnan hyödyntämistä. Kvantitatiivinen osa rakentui tiedonlouhintaprojektiin, joka toteutettiin henkilöstöhallintoon tutkien henkilöstövaihtuvuutta. Esitutkimuksen tuloksena tiedonlouhinnan hyödyntämisen haasteiksi ilmeni muun muassa tiedon omistajuus, osaaminen ja ymmärrys mahdollisuuksista. Tiedonlouhintaprojektin tuloksena voidaan todeta, että tutkimuksessa sovelletuista korrelaatioiden tutkimisista ja logistisesta regressioanalyysistä oli havaittavissa tilastollisia riippuvuuksia vapaaehtoisesti poistuvien työntekijöiden osalta.

Liiketoiminta-analytiikka osana yritysten päätöksentekoa

Liiketoiminta-analytiikka on yksi yritysten suorituskyvyn johtamisen osa-alue, joka on viime aikoina noussut vahvasti esille yritysten kilpailuedun mahdollistavana avaintekijänä. Tämän tutkimuksen tavoitteena oli kartoittaa yritysten liiketoiminta-analytiikan nykytila ja tarpeet Suomessa. Tutkimus on luonteeltaan kvalitatiivinen vertaileva tutkimus. Tutkimuksen empiirinen aineisto kerättiin kahden menetelmän yhdistelmänä. Liiketoiminta-analytiikan hyödyntämisessä edistyneempien yrityksien asiantuntijoille toteutettiin haastattelut. Lisäksi toteutettiin sähköpostitse lomakemuotoinen kyselytutkimus, jotta saavutettaisiin kattavampi näkemys analytiikan markkinoista. Tutkimuksessa on kartoitettu, miten Suomessa ymmärretään liiketoiminta- analytiikan käsite eri yrityksien analytiikan asiantuntijoiden toimesta, sekä minkälaisissa päätöksentekotilanteissa liiketoiminta-analytiikkaa hyödynnetään ja minkälaisilla tavoilla. Lisäksi on selvitetty, miten liiketoiminta-analytiikan kehittämistä ja analytiikan kyvykkyyksiä hallitaan yrityksissä. Liiketoiminta-analytiikka on Suomessa tietyillä toimialoilla erittäin kehittynyttä, mutta yleisesti ollaan jäljessä alan edelläkävijöitä ja esimerkiksi Ruotsia. Liiketoiminta-analytiikan hyödyntäminen ja tarpeet ovat pitkälti kohdistuneet päätöksentekotilanteisiin, joissa yritys kohtaa asiakkaansa. Suurin yksittäinen este liiketoiminta-analytiikan hyödyntämiselle on resurssi- ja osaamisvaje.

On advancing business intelligence in the electricity retail market

In recent decades, business intelligence (BI) has gained momentum in real-world practice. At the same time, business intelligence has evolved as an important research subject of Information Systems (IS) within the decision support domain. Today’s growing competitive pressure in business has led to increased needs for real-time analytics, i.e., so called real-time BI or operational BI. This is especially true with respect to the electricity production, transmission, distribution, and retail business since the law of physics determines that electricity as a commodity is nearly impossible to be stored economically, and therefore demand-supply needs to be constantly in balance. The current power sector is subject to complex changes, innovation opportunities, and technical and regulatory constraints. These range from low carbon transition, renewable energy sources (RES) development, market design to new technologies (e.g., smart metering, smart grids, electric vehicles, etc.), and new independent power producers (e.g., commercial buildings or households with rooftop solar panel installments, a.k.a. Distributed Generation). Among them, the ongoing deployment of Advanced Metering Infrastructure (AMI) has profound impacts on the electricity retail market. From the view point of BI research, the AMI is enabling real-time or near real-time analytics in the electricity retail business. Following Design Science Research (DSR) paradigm in the IS field, this research presents four aspects of BI for efficient pricing in a competitive electricity retail market: (i) visual data-mining based descriptive analytics, namely electricity consumption profiling, for pricing decision-making support; (ii) real-time BI enterprise architecture for enhancing management’s capacity on real-time decision-making; (iii) prescriptive analytics through agent-based modeling for price-responsive demand simulation; (iv) visual data-mining application for electricity distribution benchmarking. Even though this study is from the perspective of the European electricity industry, particularly focused on Finland and Estonia, the BI approaches investigated can: (i) provide managerial implications to support the utility’s pricing decision-making; (ii) add empirical knowledge to the landscape of BI research; (iii) be transferred to a wide body of practice in the power sector and BI research community.

Visual analytics for behavioral and niche market segmentation

Companies require information in order to gain an improved understanding of their customers. Data concerning customers, their interests and behavior are collected through different loyalty programs. The amount of data stored in company data bases has increased exponentially over the years and become difficult to handle. This research area is the subject of much current interest, not only in academia but also in practice, as is shown by several magazines and blogs that are covering topics on how to get to know your customers, Big Data, information visualization, and data warehousing. In this Ph.D. thesis, the Self-Organizing Map and two extensions of it – the Weighted Self-Organizing Map (WSOM) and the Self-Organizing Time Map (SOTM) – are used as data mining methods for extracting information from large amounts of customer data. The thesis focuses on how data mining methods can be used to model and analyze customer data in order to gain an overview of the customer base, as well as, for analyzing niche-markets. The thesis uses real world customer data to create models for customer profiling. Evaluation of the built models is performed by CRM experts from the retailing industry. The experts considered the information gained with help of the models to be valuable and useful for decision making and for making strategic planning for the future.

Liber fostering Open Science and Knowledge Discovery

Presentation of Kristiina Hormia-Poutanen at the 25th Anniversary Conference of The National Repository Library of Finland, Kuopio 22th of May 2015.