Projektgruppe Business Intelligence Applications and Evaluation ...

Projektgruppe Cuberunner
Jinengo - Dokumentation
Für diejenigen Attribute, deren Originalwert nicht in der Datenbank vorhanden ist, gibt die Klassifizierung
einen Hinweis, welche Ausprägung dem User entsprechend wäre. So bietet die Klassifizierung
eine Möglichkeit fehlende Werte in der Datenbank zu ergänzen.
Ist der klassifizierte Wert anders als angegeben, ist dies ein Hinweis darauf, dass User unter umständen
einen anderen Wert präferieren würden. Dies ist insbesondere in Bezug auf Attribute interessant,
die sich auf den Besitz von Produkten beziehen. So könnte es zum Beispiel dabei helfen User zu identifizieren,
die aktuell zwar noch kein E-Bike besitzen, potentiell aber zur Gruppe der Interessenten
gehören.
Da viele Angaben durch den User freiwillig sind, können bestimmte Attribute durch alle Daten hindurch
lückenhaft sein. Sowohl für die Darstellung im Rahmen der BI als auch in der Analyse sind
lückenhafte Datensätze problematisch und es kann daher sinnvoll sein, sie mit den wahrscheinlichsten
Werten aufzufüllen.
Es wurden insgesamt sechs Streams gebaut, die für je ein Attribut die Werte schätzen. Die Streams
sind untereinander fast identisch. Hauptunterscheidung stellt das unterschiedliche „Target Attribut“
dar.
Im Folgenden wird ein Stream beispielhaft für alle dokumentiert:
Daten aufbereiten
Mit den beiden folgenden SQL Statements werden die User und die Routendaten aus der Datenbank
abgefragt:
User:
SELECT
FROM
WHERE
j.ID AS jinengoUserID, u.ID AS userHistoricID,
u.incomeRangeID, u.familyStatusID, u.ownsPEV,
u.ownsGasCar, u.ownsEbike, u.publicTransportMember,
u.railMembershipID, u.carSharingMemberships,
u.maxDistanceToWalk, u.maxDistanceToBike,
u.sustainabilityPreference, u.comfortPreference,
u.costsPreference, j.gender, j.birthdate
dbo.JinengoUser j, dbo.UserHistoric u
u.jinengoUserID = j.ID AND u.ID = ( SELECT MAX(ID) FROM
UserHistoric WHERE jinengoUserID = j.ID)
Routen:
SELECT
userHistoricID,
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