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Data Science & Big Data, made in Switzerland
Thilo Stadelmann, ZHAW School of Engineering
Frank Ihringer, Serwise AG

© 2013 IBM Corporation
Agenda

• Data Science – made in Switzerland
•
•
•
•

Case Study 1: Social Media Mining
Case Study 2: Text Analytics und Netzwerkvisualisierung
Case Study 3: Analytisches CRM
Case Study 4: Clickstream Analyse

• Big Data Roadshow

2
Data Science

…

…

3
…made in Switzerland!

• Datalab: Eines der ersten europäischen Labore für Data Science F&E
• Interdisziplinäres Lab aus Experten der Institute InIT und IDP
• Projekte:

• Lehre:

4
Case Study 1: Social Media Mining

• Aufgabenstellung: «Contextual News for Structured Data»
• Herausforderung: Überbrückung der «Semantic Gap»

„Ihr habt sie doch
nicht alle!“
zufriedenheit
=
low

5
Case Study 1: Technischer Hintergrund

• Information Retrieval Pipeline:

Tokenization

Language Detection

Relevance Feedback
6

Feature Selection

Stemming

Phrase Detection

Fingerprint
Case Study 2: Text Analytics und Netzwerkvisualisierung

• Ausgangslage: Ca. 7’500 Förderstiftungen in der Schweiz
• Aufgabe: Proposals & passende Förderer zusammenbringen
• Herausforderungen:
– Inhaltliche Ähnlichkeit von Stiftungszwecken quantifizieren
– Visualisierung der Stiftungslandschaft anhand
inhaltlicher Nähe
 Einfache Suche anhand Projektskizze nach potentiell
bestem Förderer ermöglichen

7
Case Study 2: Technischer Hintergrund

• Lösungsansätze:
– Entwicklung mehrsprachiger Retrievalverfahren
 BabelNet 2.0: Verwendung von Wikipedia & Wordnet
– Für Suche extrem kleine Datenbasis (7.5k Stiftungen)
 Umsetzung extrem Recall-orientierter Suche
– Für intuitiv erfassbare Visualisierung sehr viele Daten
 Forced Directed Layout auf Ähnlichkeiten aus
Term-Dokument-Matrix und Topic Modelling

8
Case Study 3: Analytisches CRM

• Aufgabe: Welche Kunden per Marketingaktion anschreiben?
• Herausforderungen:
– Automatisierung der monatl. Mailings

– Nur Response optimieren?

9
Case Study 3: Technischer Hintergrund

• Lösungsansätze
– Automatisierung:

QualitätsÜberwachung

MerkmalsSelektion

ModellAnpassung

– Neue Metrik für Erfolg: Wert eines Kunden auf Lebenszeit betrachtet
 Schätzung des Mindset des Kunden (wie entscheidet er wohl in Zukunft?)
 Neue Daten notwendig

10
Case Study 4: Clickstream Analyse

• Aufgabe: Welches Wissen schlummert im Serverlog
grosser Webportale?
[…]
66.249.78.xxx - - [09/Sep/2013:00:00:03 +0200] "GET /product.search?p=12&q=dm+shampoo HTTP/1.1" 200 11659 "-" "Mediapartners-Google"
89.244.255.zzz - - [09/Sep/2013:00:00:03 +0200] "GET /WebService/rest/img/id/95809/3 HTTP/1.1" 200 1307 "-" " Plattform/1.5.1 CFNetwork/609.1.4 Darwin/13.0.0 "
89.244.255.zzz - - [09/Sep/2013:00:00:03 +0200] "GET /WebService/rest/img/id/59935/3 HTTP/1.1" 200 1764 "-" "Plattform/1.5.1 CFNetwork/609.1.4 Darwin/13.0.0 "
89.244.255.zzz - - [09/Sep/2013:00:00:03 +0200] "GET /WebService/rest/img/id/105511/3 HTTP/1.1" 200 1278 "-" "Plattform/1.5.1 CFNetwork/609.1.4 Darwin/13.0.0 "
109.42.3.yyy - - [09/Sep/2013:00:00:03 +0200] "GET /WebService/rest/prod/gsearch/0/4/Estee+Lauder HTTP/1.1" 200 8077 "-" "Apache-HttpClient/UNAVAIL.(java 1.4) "
[…]

• Herausforderung:
– Datenmenge (Millionen Zeilen pro Tag)
– Explizit machen von Information (Kontext)  Anreicherung der Logs

• Ideen:
– Trendspotting á la Google Flu Trends
– Kundengetriebenes Produktdesign

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Data Science & Big Data, made in Switzerland

  • 1. Data Science & Big Data, made in Switzerland Thilo Stadelmann, ZHAW School of Engineering Frank Ihringer, Serwise AG © 2013 IBM Corporation
  • 2. Agenda • Data Science – made in Switzerland • • • • Case Study 1: Social Media Mining Case Study 2: Text Analytics und Netzwerkvisualisierung Case Study 3: Analytisches CRM Case Study 4: Clickstream Analyse • Big Data Roadshow 2
  • 4. …made in Switzerland! • Datalab: Eines der ersten europäischen Labore für Data Science F&E • Interdisziplinäres Lab aus Experten der Institute InIT und IDP • Projekte: • Lehre: 4
  • 5. Case Study 1: Social Media Mining • Aufgabenstellung: «Contextual News for Structured Data» • Herausforderung: Überbrückung der «Semantic Gap» „Ihr habt sie doch nicht alle!“ zufriedenheit = low 5
  • 6. Case Study 1: Technischer Hintergrund • Information Retrieval Pipeline: Tokenization Language Detection Relevance Feedback 6 Feature Selection Stemming Phrase Detection Fingerprint
  • 7. Case Study 2: Text Analytics und Netzwerkvisualisierung • Ausgangslage: Ca. 7’500 Förderstiftungen in der Schweiz • Aufgabe: Proposals & passende Förderer zusammenbringen • Herausforderungen: – Inhaltliche Ähnlichkeit von Stiftungszwecken quantifizieren – Visualisierung der Stiftungslandschaft anhand inhaltlicher Nähe  Einfache Suche anhand Projektskizze nach potentiell bestem Förderer ermöglichen 7
  • 8. Case Study 2: Technischer Hintergrund • Lösungsansätze: – Entwicklung mehrsprachiger Retrievalverfahren  BabelNet 2.0: Verwendung von Wikipedia & Wordnet – Für Suche extrem kleine Datenbasis (7.5k Stiftungen)  Umsetzung extrem Recall-orientierter Suche – Für intuitiv erfassbare Visualisierung sehr viele Daten  Forced Directed Layout auf Ähnlichkeiten aus Term-Dokument-Matrix und Topic Modelling 8
  • 9. Case Study 3: Analytisches CRM • Aufgabe: Welche Kunden per Marketingaktion anschreiben? • Herausforderungen: – Automatisierung der monatl. Mailings – Nur Response optimieren? 9
  • 10. Case Study 3: Technischer Hintergrund • Lösungsansätze – Automatisierung: QualitätsÜberwachung MerkmalsSelektion ModellAnpassung – Neue Metrik für Erfolg: Wert eines Kunden auf Lebenszeit betrachtet  Schätzung des Mindset des Kunden (wie entscheidet er wohl in Zukunft?)  Neue Daten notwendig 10
  • 11. Case Study 4: Clickstream Analyse • Aufgabe: Welches Wissen schlummert im Serverlog grosser Webportale? […] 66.249.78.xxx - - [09/Sep/2013:00:00:03 +0200] "GET /product.search?p=12&q=dm+shampoo HTTP/1.1" 200 11659 "-" "Mediapartners-Google" 89.244.255.zzz - - [09/Sep/2013:00:00:03 +0200] "GET /WebService/rest/img/id/95809/3 HTTP/1.1" 200 1307 "-" " Plattform/1.5.1 CFNetwork/609.1.4 Darwin/13.0.0 " 89.244.255.zzz - - [09/Sep/2013:00:00:03 +0200] "GET /WebService/rest/img/id/59935/3 HTTP/1.1" 200 1764 "-" "Plattform/1.5.1 CFNetwork/609.1.4 Darwin/13.0.0 " 89.244.255.zzz - - [09/Sep/2013:00:00:03 +0200] "GET /WebService/rest/img/id/105511/3 HTTP/1.1" 200 1278 "-" "Plattform/1.5.1 CFNetwork/609.1.4 Darwin/13.0.0 " 109.42.3.yyy - - [09/Sep/2013:00:00:03 +0200] "GET /WebService/rest/prod/gsearch/0/4/Estee+Lauder HTTP/1.1" 200 8077 "-" "Apache-HttpClient/UNAVAIL.(java 1.4) " […] • Herausforderung: – Datenmenge (Millionen Zeilen pro Tag) – Explizit machen von Information (Kontext)  Anreicherung der Logs • Ideen: – Trendspotting á la Google Flu Trends – Kundengetriebenes Produktdesign 11