Die Nutzerverfolgung im Internet durch die Verwendung von Browsercookies ist gängige Praxis, doch haben diverse datenschutzrechtliche Entwicklungen der letzten Jahre zugunsten der Verbraucher diese Form des Trackings in vielerlei Hinsicht eingeschränkt und auch die Usability von Websites maßgeblich beeinträchtigt. Um weiterhin eine Personalisierung von Werbung und anderen Inhalten unter Wahrung der Nutzbarkeit und Rechte der Nutzer zu gewährleisten, ist es unausweichlich, eine neue Methode zur Identifizierung von Besuchern zu etablieren. Das Ziel dieser Arbeit ist, verschiedene Trackingtechnologien unter Berücksichtigung gegebener Rahmenbedingungen im Rechtsraum der Europäischen Union in ihrer Funktionsweise zu vergleichen und die nach derzeitigem Stand realistische Nachfolgetechnologie zum Tracking via Cookies zu benennen – Fingerprinting. Dieses überzeugt in Bezug auf seine Langlebigkeit und rechtliche Vereinbarkeit, den Implementierungsaufwand sowie den Umfang der sammelbaren Daten. Darauf aufbauend ist eine statistische Untersuchung zur Verbreitung von Methoden aus dem Feld des Fingerprintings auf den meistgenutzten Internetseiten durchgeführt worden. Dabei ergibt sich, dass Informationen, die zur Erstellung eines Fingerprints genutzt werden können, von fast allen Websites abgefragt werden, jedoch durchschnittlich nur wenige verschiedene Arten von Fingerprints genutzt werden. Auf einigen Websites werden durch größere dritte Unternehmen Fingerprints erfasst, der Opt-in-Status hingegen hat in den meisten Fällen für die Praktizierung von Fingerprinting keine Relevanz. Da Fingerprinting auch für schädliche Zwecke, zum Beispiel das Verteilen von potenterer Schadsoftware, verwendet werden kann, ist die Reaktion von Browserentwicklern und -nutzern auf die Entwicklung von derzeitigen und zukünftigen Fingerprintingkonzepten ungewiss, und auch die rechtliche Lage der nächste Jahre hängt von angekündigten Verordnungen ab, die in ihrem Inhalt noch nicht bekannt sind.
Die Bachelorarbeit von Valentin wurde vorbildlich über SerWisS veröffentlicht und ist als Volltext zu finden unter:
SEO. Vielleicht bist auch du über diesen Begriff gestolpert, aber wusstest nie was er bedeutet. In diesem Beitrag versuche ich es dir mal zu erklären. Stell dir vor du würdest nach Informationen für deine Präsentation im Internet suchen. Wahrscheinlich suchst du dafür in Google so wie es die Mehrheit tut. Dazu gibst du deine Suchanfrage in die Suchmaschine ein und erhältst innerhalb weniger Sekunden eine Überflutung an Webseiten. Die Ergebnisse sind dann auf mehreren Seiten verteilt. Bestimmt ergeht es dir wie den meisten und du klickst die ersten Ergebnisse an. Doch wie schaffen es genau diese Webseiten auf den ersten Seiten einer Suchmaschine zu erscheinen? Dafür ist SEO verantwortlich. Aber was ist denn nun SEO? Und wie funktioniert es? Das erfährst du hier.
SEO ist die Abkürzung für Search Engine Optimization, zu Deutsch Suchmaschinenoptimierung. Es ist ein Teil des Suchmaschinenmarketings und wird für das Online Marketing angewendet. Dabei stehen das Erzielen von Umsatz, Steigerung der Popularität und der Besucherzahl sowie die Erhöhung der Reichweite im Fokus. Bei SEO werden Maßnahmen ergriffen, damit Webseiten und deren Inhalte in Suchmaschinen besser aufgefunden und als eine der ersten Treffer (Ranking) platziert werden. Dies gilt nicht nur für Webseiten, sondern auch für Bilder und Videos [4]. Hierfür werden verschiedene Rankingfaktoren beachtet und nach denen optimiert.
Steigerung der Reichweite
SEO wird in zwei Bereiche unterteilt: In die Onpage Optimierung und in die Offpage Optimierung. Im Folgenden wird zunächst auf die Onpage Optimierung und danach auf die Offpage Optimierung näher eingegangen
Onpage Optimierung
Unter Onpage Optimierung versteht man Maßnahmen der Suchmaschinenoptimierung, die auf der eigenen Webseite vorgenommen werden. Hierbei sollen die Faktoren Technik, Inhalt und Strukturder Webseite nach Suchmaschinenkriterien verbessert werden. In der Regel sind das Faktoren für Google [2]. “Ziel der Onpage Optimierung ist es vor allem, ein möglichst gutes Ranking in Suchmaschinen zu erreichen” [8].
Rankingfaktoren der Onpage Optimierung
In diesem Abschnitt werden ein paar Beispiele für Rankingfaktoren aufgelistet.
Rankingfaktor Inhalt
“Einzigartige, aktuelle und hochwertige Inhalte beeinflussen diverse Rankingfaktoren und sind der Schlüssel zu einer hohen Kundenzufriedenheit” [8]. Sie steigern die Verweildauer und senken die Absprungsrate [8]. Um guten Inhalt zu verfassen, muss man sich in die Sicht des Nutzers hineinversetzen. Daher müssen folgende Fragen beantwortet werden: Löst der Inhalt ein Problem? Ist er individuell gestaltet und geschrieben? Unterscheidet er sich zu anderen Webseiten? Wird überhaupt nach dem Problem gesucht?
Zu dem Inhalt zählt ebenfalls wie dieser strukturiert ist. Die Verwendung aussagekräftiger Überschriftenspielt hierbei eine große Rolle. Als Hauptüberschrift der Webseite muss eine H1 Überschrift verwendet werden. Für Überschriften der zweiten Ordnung die H2 Überschrift und so weiter. Ebenfalls sollte der Text gut lesbar sein. Komplizierte Satzstruktur und Rechtschreibfehler sollten vermieden werden. Ebenfalls erleichtern Absätzedem Nutzer das Lesen. Des Weiteren muss auf die Formatierunggeachtet werden. Wenn sie nötig ist, sollte sie eingesetzt werden wie z.B. bei Aufzählungen oder Tabellen. Ebenfalls ist für die Orientierung ein Inhaltsverzeichnis von Vorteil. Als positiv gewertet wird auch das Einbinden einer Interaktionsmöglichkeit. Das weckt das Interesse des Nutzers und bindet ihn in den Inhalt ein. Dies kann dazu führen, dass der Text somit verständlicher ist. Beispiele für Interaktionsmöglichkeiten sind ein Quiz am Ende des Textes oder freie Felder für Kommentare [9].
Für das Auffinden der Webseite müssen Keywords eingesetzt werden, die man bei der Suchanfrage verwenden würde. Diese müssen möglichst häufig im Text vorkommen. Dies gilt ebenfalls für die URL, bei der der Besucher sofort weiß, auf welcher Webseite er sich befindet und wovon diese handelt.
Damit sich die Verweildauer der Besucher erhöht, ist es gut Multimedia Elemente, wie Bilder oder Videos, auf deine Webseite zu platzieren [2]. Bei Bildern müssen einige Kriterien beachtet werden. Bilder müssen komprimiert und auf die richtige Größe zugeschnitten werden. Bei der Bildbenennung sollten Keywords sowohl im Titel als auch im Dateinamen enthalten sein. Hinzu kommt das Nutzen von Titel und ALT-Attributen, um das Bild zusätzlich zu beschreiben [9].
Rankingfaktor Technik
Die Inhalte deiner Webseite müssen gut lesbar sein. Dies bedeutet, dass die Webseite an mobile Endgeräte angepasst werdenmuss. Dazu zählen z.B. Handys und Tablets. Ebenso muss der Zugang zur Webseite gewährleistet sein (Barrierefreiheit). Weiterhin ist eine hohe Ladegeschwindigkeit wichtig, damit der Besucher auf der Webseite verweilt [2].
Studien haben gezeigt, dass die durchschnittliche Wartezeit beim Laden einer Webseite 3 Sekunden beträgt [1]. Also immer daran denken!Ebenfalls muss man an die Nutzerfreundlichkeit der Webseite denken. Das bedeutet jeder muss sich auf der Webseite gut zurechtfinden. Eine gute Navigation muss gegeben sein.
Des Weiteren helfen Interne Verlinkungen innerhalb einer Webseite nicht nur bei dem Zurechtfinden, sondern auch zur Nachverfolgung, wo man sich aktuell befindet. Dies kann man durch eine verlinkte Menüführung, Links zu Unterseiten oder Breadcrumbs erreichen. Breadcrumbs ist eine Unternavigation, die zur Orientierung dient. Dabei wird ein Pfad von Seiten angezeigt, die man durchklicken muss, um auf die aktuelle Seite zu gelangen. Solche Breadcrumbs wirken sich im Suchmaschinenranking bei Google positiv aus.
Je schneller ein Besucher die benötigte Seite auf einer Webseite erreicht, desto besser. Dies bedeutet, wenn der Benutzer durch wenig Durchklicken an sein Ziel kommt, wirkt es sich positiv auf das Ranking aus. Das heißt durch wenig Deep Links gelangt der User an sein Ziel [2].
⇒ “Richtwert: von der Homepage zur Zielseite in drei Klicks”[2].
Rankingfaktor Struktur
HTML Kenntnisse sind hier von Vorteil. Das Nutzen von Tagsund Überschriften sowie die Strukturierung des Textes fließen in das Ranking mit ein [2]. Ebenso ist das Einsetzen von Meta-Tags wichtig. Hierzu ein paar Beispiele:
Verwendung von Keywords im Title Tag, das als Seitenbenennung und Überschrift in Suchergebnissen dient, vermittelt dem Nutzer den Inhalt der Seite
Zum Ranking zählt ebenfalls die Beschreibung des Inhalts durch das Einsetzen von Meta-Description Tags
Ein weiteres Beispiel ist die Benennung von Bildern durch das (IMG)Title Tag. Dies erleichtert Google das Verstehen des Bildinhalts
Der Tag kann auch für Verlinkungen verwendet werden [8].
Bisher war die Rede nur von Onpage Optimierung. Dabei gibt es einen zweiten Bereich von SEO: Die Offpage Optimierung. Was ist denn nun der Unterschied zwischen den beiden Bereichen? Der Unterschied liegt bei den Maßnahmen der Optimierung. Hierbei werden Maßnahmen ergriffen, die außerhalb der eigenen Webseite stattfinden. Ein weiterer Unterschied ist, dass im Gegensatz zu der Onpage Optimierung, die Offpage Optimierung nicht aktiv beeinflussbar ist.
Wird eine Webseite mehrmals verlinkt und von anderen Webseiten empfohlen, signalisiert das der Suchmaschine, dass der Inhalt einer Webseite gut sein muss. Die mehrfachen Verlinkungen sind so genannte Backlinks. Wenn eine Webseite mehrere Backlinks erhält, entsteht eine externe Verlinkungsstruktur. Aus diesem Grund steigt die Reichweite und der Bekanntheitsgrad. Dies ist das Hauptziel von Offpage Optimierung. Doch wie veranlasst man nun am besten die Bildung von Backlinks?
Methoden der Offpage Optimierung
Persönliche Kontakte
Wenn man Kontakte hat, die selber Webseitenbetreiber sind oder Webseitenbetreiber im Bekanntenkreis haben, kann man sie fragen, ob sie die Webseite verlinken [2].
Linkbuilding
Beim Linkbuilding soll eine Website so viele Backlinks wie möglich erhalten. Vor allem gut für das Ranking ist es, wenn die Website organisch die Backlinks aufbaut. Das signalisiert der Suchmaschine, dass die Nutzer gerne und von selbst die Seite aufgrund ihres Inhalts verlinken. Gekaufte Backlinks werden von Google erkannt und können abgestraft werden. Ebenso wirken sich der Linktext, die Linkposition und die Anzahl der Links von einer Quelle auf die Stärke der Verknüpfung aus. Nach diesen Faktoren wertet Google die Stärke der Verknüpfung aus [11]. Ein guter Trick für die Erzeugung von Backlinks ist, wenn man selbst Verlinkungen von anderen Webseiten auf seiner eigenen Webseite setzt. Die Webseitenbetreiber können das sehen und einen auf der eigenen Webseite zurück verlinken [2]. Hier ein paar Beispiele für gute Backlink-Quellen: Social Media, Artikeltexte, Verzeichnisse, Kommentare und Foren [10].
Soziale Netzwerke
Verlinkungen in Kommentaren oder Posts auf verschiedenen sozialen Netzwerken, wie Instagram, Twitter, YouTube, können gute Backlinks einbringen [2]. Nutzer können mit den Inhalten interagieren und sorgen durch den viralen Effektdafür, dass sich dieser verbreitet und dadurch viele weitere Nutzer auf die Website aufmerksam werden [10]. “Ein hohes Suchvolumen nach einem Markennamen oder die häufige Erwähnung eines Unternehmens im Netz könnten darauf hindeuten, dass eine Marke über hohe Brand Awareness verfügt und bekannt ist. Zudem lassen sich viele Backlinks und eine hohe Aktivität sowie hohe Followerzahlen in Social Media als deutliche Hinweise auf eine erfolgreiche Marke anführen” [11]. Diese „Social Signals“werden von Google positiv bewertet und fördern das Ranking der Website [10].
Social Media trägt einen großen Teil zu Verlinkungen bei. Um den oben genannten Punkt zu verdeutlichen zeigt diese Tabelle einen Ausschnitt der Anzahl der Nutzer von den meist genutzten sozialen Netzwerken (Stand: Januar 2019)[3].
Soziales Netzwerk
Userzahl
Facebook
2,27 Milliarden
YouTube
1,900 Milliarden
Instagram
1,000 Milliarden
Twitter
360 Millionen
Branchenbücher
Durch das Eintragen einer Webseite in Branchenbücher, wird dem Nutzer verholfen die Webseite online über die Branche zu finden. Somit können ebenfalls Backlinks erzeugt werden [2].
Eine kurze Zusammenfassung in Form einerInfografik verschafft dir einen besseren Überblick über die SEO Maßnahmen [5].
SEO und UX
SEO und die User Experience hängen miteinander zusammen und auch voneinander ab. Google kann mittlerweile die Inhalte der Webseiten semantisch erfassen und zuordnen. Ebenso kann die Suchmaschine die Bedienbarkeit einer Webseite bewerten. Dazu zählen z.B. versteckte Inhalte hinter Tabs, die man auf den ersten Blick nicht sieht. Jedoch erkennt Google solche Inhalte und kann sie dementsprechend positiv oder negativ bewerten. In Bezug auf die Rankingfaktoren von Google, zeigt sich ein Zusammenhang zwischen SEO und UX. Setzt man bestimmte Rankingfaktoren um, steigt die UX. Hier einige Beispiele:
Durch den Einsatz von HTTPS wird die Sicherheit der Seitenbesucher erhöht
Kurze Ladezeiten machen das Abrufen von Webseiten leichter
Durch Anpassung an mobile Endgeräte wird ein Abruf von Webseiten auf Smartphones und anderen Geräten ermöglicht
Webseiten, die wenig Werbung und viele hilfreichen Inhalten enthalten, helfen dem Nutzer das zu finden, wonach er sucht
Durch eine Einteilung der Webseite in Kategorien wird das Auffinden der Webseite erleichtert.
Je einfacher Google es hat, wie ein Nutzer die Webseite zu bedienen, desto besser ist die User Experience sowie die ergriffenen Maßnahmen von SEO. In Folge dessen steigt die Webseite im Ranking [12].
Fazit
Die Onpage- und Offpage Optimierung sind ein wichtiger Teil der Suchmaschinenoptimierung. Bei Onpage Optimierung dreht sich alles um das Auffinden einer Webseite in einer Suchmaschine (meistens Google), indem man die Webseite nach verschiedenen Rankingfaktoren optimiert. Das kann aktiv beeinflusst werden und passiert gezielt auf der Webseite. Technische, strukturelle und inhaltliche Aspekte zählen zu diesen Rankingfaktoren. Ein wesentlicher Vorteil der Onpage Optimierung ist die Erhöhung des Traffic der eigenen Webseite. Zudem dreht sich dabei alles um die Usability [8].
Zusätzlich zu der Onpage Optimierung hilft die Offpage Optimierung die Webseite und die eventuell damit verbundene Marke bekannt zu machen und die Reichweite zu steigern. Hierfür sind Backlinks für Google ein wichtiges Rankingkriterium. Insbesondere die Verlinkungen auf den sozialen Medien wirken sich auf das Ranking aus. Im Gegensatz zu der Onpage Optimierung ist die Offpage Optimierung nicht aktiv beeinflussbar ist. Hierfür spielen die Nutzer eine große Rolle. Sie interagieren mit den Inhalten und verbreiten diese viral. Dadurch werden weitere Nutzer auf die Webseite aufmerksam. Infolgedessen entscheiden und bewerten sie den Inhalt der Webseite und teilen diese. Entscheidend für das Verbreiten und somit das Erzeugen von Backlinks sind guter Content, Nutzerfreundlichkeit und starke Interaktion mit den Kunden/Nutzern. All dies sorgt für bessere SEO-Ergebnisse [11].
Quellenverzeichnis
1: Quietsch, Phillip (o. J.): Google Report: verschenktes Conversion-Potenzial durch lange mobile Ladezeiten. Online unter https://www.effektiv.com/mobile-ladezeiten-2714.html [Abruf am 04.12.2019]
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Im Rahmen von QpLuS-IM hat das WebLab-Team in Zusammenarbeit mit Monika Maßmeyer ein interaktives Video zur Visualisierung der Fragestellung: “Wie funktionieren Suchmaschinen?“ erstellt. Hier das interaktive Video zu der Funktionsweise von Suchmaschinen mit H5P (über den Doppelpfeil in der rechten, unteren Ecke öffnet sich das Video im Vollbildmodus): H5P ist ein Open-Source-Werkzeug für die …
Im Rahmen von QpLuS-IM hat das WebLab-Team in Zusammenarbeit mit Monika Maßmeyer ein interaktives Video zur Visualisierung der Fragestellung: “Wie funktionieren Suchmaschinen?“ erstellt.
Hier das interaktive Video zu der Funktionsweise von Suchmaschinen mit H5P (über den Doppelpfeil in der rechten, unteren Ecke öffnet sich das Video im Vollbildmodus):
Das interaktive Suchmaschinenvideo hatte seine Premiere bereits auf der InfoInMotion2019, aber auch hier im WebLab-Blog darf es nicht fehlen. Wir arbeiten auch in Zukunft weiter mit H5P für die interaktive Aufbereitung von Lerninhalten.
Wie erleben sie die Corona-Auswirkungen im Studium? Wie funktioniert die Lehre? Und wie kommen beide persönlich damit zurecht? Antworten findet ihr im folgenden Videopodcast:
Autori*nnen: Judith Hauschulz und Verena-Christin Schmidt
Oder: Werden Windeln und Bier wirklich oft zusammen gekauft?
Die Warenkorbanalyse gehört zum Data Mining und ist ein Anwendungs-gebiet der Assoziationsanalyse. Wenn du diese Begriffe hörst, ist dir wahrscheinlich klar, dass es um Daten geht. Aber das klingt nun vielleicht etwas trocken, deshalb fangen wir nochmal neu an:
Du wolltest schon immer wissen, warum dir beim Online-Shopping “passende” Artikel vorgeschlagen werden?
Dich interessiert, wieso sich die Süßigkeiten im Supermarkt immer auf dem Weg zur Kasse befinden?
Oder du willst einfach endlich erfahren, was da eigentlich dahintersteckt?
Dann bist du hier genau richtig! Wir erklären dir, wie das funktioniert. Doch dazu fangen wir erst einmal beim Allgemeinen an: dem Data Mining.
Was bedeutet Data Mining?
Eigentlich heißt Data Mining nur „Datenschürfen“. Dabei soll aus Daten Wissen erzeugt werden.1 Mit Wissen ist hier ein Muster gemeint, das für NutzerInnen interessant ist oder auch interessant sein kann. Ein Muster besteht dann wiederum aus Beziehungen zwischen Daten oder Regelmäßigkeiten und wird Datenmustererkennung genannt. 2
In der Graphik kannst du den Ablauf des Data Minings ablesen. Das Ganze stellt einen Prozess dar, bei dem das Ziel ist, dass man neue Erkenntnisse gewinnt. Dabei beschränkt man zuerst eine große Menge an Rohdaten auf eine kleinere Auswahl, sodass sie anschließend verarbeitet werden können. So dienen sie also als Grundlage für die Muster, die das Data Mining aufdecken soll.3
Abb.: Von den Rohdaten zum Wissen
Es gibt sehr viele Verfahren im Data Mining. Wir erklären dir aber nur die Assoziationsanalyse, weil sie relevant für die Analyse von Waren ist. Sie zählt zu den bekannteren beziehungsweise typischen Methoden des Data Minings.4
Assoziationen im Data Mining
"Die Assoziationsanalyse gehört zu einem der grundlegendsten Verfahren in der Datenanalyse und spielt im wirtschaftlichen Bereich eine große Rolle."5
Mit der Assoziationsanalyse kannst du Abhängigkeiten und Zusammenhänge in großen Datenmengen ermitteln. Dazu benutzt man sogenannte Items. Stell sie dir am besten wie Produkte im Supermarkt vor! Mit diesen Items können wir dann Berechnungen durchführen. Wir könnten also schauen, ob zwei von ihnen auffällig oft gemeinsam vorkommen.
Es kann aber auch passieren, dass ein Item besonders dann auftritt, wenn ein anderes Item vorhanden ist. Ein Item kann sogar das Vorkommen eines anderen Items begünstigen. Wenn das eintritt, lassen sich da-rausAssoziationsregeln ableiten.1 Aus ihnen können wir beispielsweise Vorhersagen treffen oder Empfehlungen aussprechen.
Als Ergebnis erhalten wir Regeln, die folgende Form haben:
"Wenn Item A vorliegt, dann tritt in X Prozent der Fälle auch Item B auf."6
Diese Regeln der Assoziationsanalyse können wir benutzen, um zum Beispiel Wechselwirkungen verschiedener Medikamente zu erforschen. Und auch wenn man Zusammenhänge bei der Wahl von Anlageformen bei Banken aufdecken möchte, ist sie nützlich.7 Ein wesentlich bekannteres Beispiel ist aber die Empfehlung von Artikeln im Online-Handel. Wenn wir einen Artikel aufrufen, dann zeigt uns die Seite oft, was andere KundInnen noch gekauft haben.8 Solche Vorhersagen lassen sich auch aufgrund von Warenkorbanalysen treffen.
Warenkorbanalyse mit Bier und Windeln
In einer Folge der Serie “Numb3rs – Die Logik des Verbrechens” geht es um ein beliebtes Beispiel der Warenkorbanalyse. Windeln und Bier werden hier sehr oft zusammen gekauft. Auch wenn es erstaunlich erscheint, so haben sie eine logische Erklärung dafür: Männer, die von ihren Frauen zum Windelkauf aufgefordert werden, kaufen gerne noch Bier dazu. Damit haben sie etwas, worauf sie sich nach der „Arbeit mit dem Kind“ freuen und was sie genießen können. Darum kommt es zu dem Ergebnis, dass das Bierregal auf dem Weg von den Windeln zur Kasse platziert und so der Umsatz gesteigert wird.9
Die Warenkorbanalyse unter den Data Mining-Verfahren
Bei der Warenkorbanalyse wertet man die Einkäufe von KundInnen aus, um dadurch verschiedene Items zu untersuchen. Die Items bestehen hier aus den Artikeln von zum Beispiel Supermärkten. Alle Kaufaktionen zusammengefasst ergeben die Datenbasis.7
Fast alle Unternehmen, die Waren verkaufen, haben die Daten, die für das Data Mining mit der Warenkorbanalyse nötig sind. Schon einige Kassenbons reichen aus und es wird kein spezielles System benötigt. Damit lassen sich dann stark nachgefragte Produkte ermitteln oder Verbindungen zwischen verschiedenen Waren untersuchen.10 Mit der Analyse können wir also auch erfahren, wie oft ein Produkt mit einem anderen im Warenkorb landet. Um dabei die „Spreu vom Weizen“ zu trennen, werden Assoziationsregeln erstellt.11 Aber wie können wir denn nun Muster finden?
Wenn Menschen Lebensmittel einkaufen gehen, haben sie meistens eine Einkaufsliste dabei, damit sie nichts vergessen. Auf manchen Listen befinden sich viele gesunde Produkte, wohingegen auf anderen eher Bier und Chips stehen. Daraus können wir schon Muster erkennen, durch die sich die Waren im Supermarkt entsprechend sortieren lassen.12
Werden Bier und Windeln wirklich oft zusammengekauft?
Wenn wir Zusammenhänge und Abhängigkeiten berechnen wollen, müssen wir (leider) etwas mathematisch werden. Aber keine Angst, wir benutzen dafür ein leicht verständliches und nachvollziehbares Beispiel.
Zuerst brauchen wir die drei Kennzahlen Support, Konfidenz und Lift. In der Tabelle steht ein Beispiel, dass dir helfen wird, um diese Kennzahlen zu verstehen. Bei uns geht es lediglich um zwei Produkte. Insgesamt untersuchen wir hier aber 1.000.000 Transaktionen beziehungsweise Einkäufe. Darin kommen auch 200.000-mal der Kauf von Bier und 50.000-mal der Kauf von Windeln vor. Die KundInnen dieses Supermarkts haben Bier und Windeln sogar 20.000-mal gleichzeitig gekauft.
Anzahl
Waren
1.000.000
Transaktionen insgesamt
200.000
Bier
50.000
Windeln
20.000
Windeln und Bier
Los geht die Warenkorbanalyse…
Wie oft werden Bier und Windeln denn nun zusammen gekauft? Um das zu erfahren, berechnen wir den Support. Dafür setzen wir zuerst die Anzahl der Käufe von Bier und Windeln separat ins Verhältnis aller vorliegenden Einkäufe. Danach machen wir das genauso mit der Anzahl der gemeinsamen Käufe, sodass wir einen Support von 2% erhalten.
Die Konfidenz sagt uns, wie oft eine Assoziationsregel („Wenn Bier gekauft wird, dann werden auch Windeln gekauft”) richtig ist. Sie gibt außerdem einen Hinweis darauf, wie stark der Zusammenhang zwischen Bier und Windeln ist.11
Wenn wir die Konfidenz berechnen wollen, brauchen wir die Support-Werte. Zu Beginn teilen wir dabei den gemeinsamen Support durch den einzelnen Support des Biers. Daraus ergibt sich eine Konfidenz von 10%. Weil das noch nicht besonders viel ist, drehen wir die Assoziationsregel einfach mal um. Somit ergibt sich eine Konfidenz von 40%, da nun die Anzahl der Windel-Einkäufe die Bezugsgröße darstellt.
Die zweite Regel zeigt also ein Muster auf, das der Supermarkt so nutzen kann: Wenn das Bier in Sichtweite der Windeln positioniert wird, dann wird beides häufiger zusammen gekauft werden.7
Ob der Kauf von Bier und Windeln nun wirklich zusammenhängt, verrät der Lift. Er sagt uns auch, um wieviel wahrscheinlicher Windeln den Kauf von Bier machen. Dafür müssen wir den gemeinsamen Support durch das Produkt der einzelnen Support-Werte teilen.
Das Ergebnis ist ein Lift von 200%. Das heißt, dass der Kauf von Windeln die Wahrscheinlichkeit für den zusätzlichen Kauf von Bier sogar verdoppelt!
Zur Erklärung: Ein Lift von 100% würde stattdessen bedeuten, dass beide Items unabhängig voneinander sind. Bei einem Lift, der kleiner als 100% ist, ist es unwahrscheinlich ist, dass beide Items zusammen auftreten.11
Was bringt die Warenkorbanalyse?
Wie du siehst, ist es eigentlich doch ganz einfach, Muster und Abhängigkeiten zu entdecken. Wenn wir uns aber nicht nur mit zwei, sondern mit allen Artikeln eines Supermarkts beschäftigen würden, so wäre es deutlich schwieriger. Wir hätten dann ja viel mehr Daten, wodurch sich der Umfang der Berechnungen massiv erhöhen würde. Umso besser ist aber dadurch das Endergebnis. Aus einer großen und umfangreichen Warenkorbanalyse gewinnt man nämlich nicht nur ein paar Muster, sondern das gesamte Einkaufsverhalten der KundInnen. Das können Unternehmen für Dinge nutzen, wie zum Beispiel:
Wenn du mehr darüber erfahren willst, warum wir diesen Beitrag geschrieben haben, dann lies dir doch unser Konzept durch. Darin erklären wir auch, wie wir beim Verfassen von “Data Mining mit der Warenkorbanalyse” vorgegangen sind.
Dieser Beitrag ist im Rahmen der Lehrveranstaltung Content Management im Wintersemester 2019/20 bei Andre Kreutzmann (und Monika Steinberg) entstanden.
”Signals always point to something. In this sense, a signal is not a thing but a relationship. Data becomes useful knowledge of something that matters when it builds a bridge between a question and an answer. This connection is the signal.”
― Stephen Few, Signal: Understanding What Matters in a World of Noise[5]
Unter Data Mining versteht man einen Prozess, bei dem man mithilfe anspruchsvoller mathematischer und statistischer Algorithmen in großen Datenmengen nach Mustern, Trends und Zusammenhängen sucht.[1] Die Besonderheit des Data Mining ist die automatische Generierung der neuen Hypothesen aus den Datenmengen.[4] So kann man beispielsweise anhand der Verkaufsdaten untersuchen, ob und wann Kunden, die Produkt A gekauft haben, auch Produkt B kaufen.
Ziele der Untersuchung einer Datenmenge können unterschiedlich sein. Je nach Ziel gibt es im Data Mining dafür passende Aufgabenstellungen beziehungsweise -typen und dazugehörige Methoden. Typische Aufgabentypen sind Klassifikation, Regressionsanalyse, Assoziationsanalyse, Ausreißererkennung und Clusteranalyse. Darüber hinaus werden die Aufgabentypen des Data Mining oftmals nur in zwei Gruppen eingeteilt. Diese sind Beobachtungsprobleme (Clusteranalyse, Ausreißererkennung) und Prognoseprobleme (Klassifikation, Regressionsanalyse). [6]
Klassifikation
Die Objekte der vorhandenen Daten werden anhand ihrer Merkmale in Klassen zusammengefasst. Die dadurch gebildeten Klassenmengen dienen als Grundlage für die Entwicklung eines Klassifikationsmodells. Mit dem Klassifikationsmodell lässt sich nun die Klassenzugehörigkeit eines neuen Objekts automatisch vorhersagen.[2]
Regressionsanalyse
Die Regressionsanalyse basiert auf den Konzepten der Varianz und Kovarianz. Dies bedeutet, es wird nach Zusammenhängen beziehungsweise Abhängigkeiten zwischen Variablen gesucht. Meistens setzt man eine Regressionsanalyse bei Prognosen und Vorhersagen ein.[3]
So ist es möglich, aus den historischen Daten der Umsätze eines Kunden und seinem Wohnort eine Kennzahl zu ermitteln. Diese Kennzahl kann beispielsweise der zu erwartende Umsatz, den der Kunde in Zukunft einbringen wird, sein.[8]
Assoziationsanalyse
Bei der Assoziationsanalyse untersucht man die einzelnen Datensätze eines Datenbestandes auf Zusammenhänge, bei denen auf ein Ereignis konsequent ein anderes folgt. [8] Diese Zusammenhänge werden über Wenn-dann-Regeln beschrieben. Typischer Anwendungsbereich der Assoziationsanalyse ist die Untersuchung des Warenkorbes. Ein Beispiel dafür ist folgendes: Wenn ein Kunde Mehl kauft, dann kauft er wahrscheinlich auch die Butter. Die Assoziationsanalyse kann aber auch für die Untersuchung komplexerer Zusammenhänge benutzt werden. Etwa, in welchem Zeitabstand nach dem Kauf des Produktes A, der Kauf des Produktes B erfolgt. [1]
Ausreißererkennung
Ausreißer sind die Werte, die deutlich von den erwarteten Werten abweichen und gar nicht in die Messreihe passen. Sie können die Datenergebnisse stark verzerren und ungültig machen. Aus diesem Grund muss ein Datenbestand von den Ausreißern bereinigt werden. [3] Die Verfahren zur Analyse von Ausreißern sollen mithilfe der historischen Daten die Wahrscheinlichkeit ermitteln, mit der ein neuer Datensatz ein Ausreißer ist. Dieser soll dann entweder automatisch gelöscht oder zur manuellen Analyse gesammelt werden. [8]
Clusteranalyse
Die zentrale Aufgabe einer Clusteranalyse ist es, neue Kategorien bzw. Gruppen zu identifizieren. Denn im Gegensatz zu Klassenanalyse sind bei dieser Methode die Klassen nicht vorgegeben. Bei der Clusteranalyse werden große Datenmengen in kleinere Gruppen eingeteilt (siehe Abbildung 1). Die Mitglieder eines Clusters sollen möglichst ähnliche (homogen) Eigenschaften aufweisen. Die einzelnen Clusterkategorien sollen sich wiederum möglichst stark unterscheiden (heterogen).[7]
Da die Cluster ohne Vorwissen generiert werden, ist es nicht immer eindeutig, was die Cluster ähnlich macht und ob sie auch inhaltlich relevant sind. Für eine Aufklärung sind zusätzliche Analysen zuständig.[7]
Im folgenden Video sind weitere Informationen zum Thema Methoden beziehungsweise Aufgabentypen des Data Mining mit dazugehörigen Beispielen zu finden:
Fazit
Das Anwendungspotenzial des Data Mining ist vielfältig, da es in unterschiedlichen Bereichen verwendet werden kann. Aber vor allem in der Wirtschaft spielt es eine große Rolle. Mit dem Einsatz der Datenanalyse durch Data Mining können sich Händler besser auf das Kaufverhalten der Kunden anpassen und ihnen ein besseres Einkaufsserlebnis sowohl online als auch im Laden anbieten. Ferner können Banken und Versicherungen die Bonität ihrer Kunden schneller beurteilen.
Nichtsdestotrotz sollte man immer bedenken, dass die Daten nicht immer vollständig oder zum Teil fehlerhaft sein können, was zu verfälschten Resultaten führt. Somit ist die Qualität der Daten ausschlaggebend für aussagekräftige Ergebnisse.
Dieser Beitrag ist im Rahmen der Lehrveranstaltung Content Management im Wintersemester 2019/20 bei Andre Kreutzmann (und Monika Steinberg) entstanden.
In seiner Bachelorarbeit mit dem Titel “Analyse und Klassifikation der hannoverschen IT Kompetenzen in einer variablen Datenbasis” schreibt Matthias Olbrisch (2019) in seinem Abstrakt:
“Die allgemeine Digitalisierung und besonders die IT-Branche in Hannover, stellen Arbeitgeber*innen vor große Herausforderungen. Berufsbezeichnungen im IT-Sektor zeichnen sich im Gegensatz zu klassischen Berufsfeldern nicht dadurch aus, dass sie vereinheitlicht sind. Unterschiedlichste Berufsbezeichnungen verlangen oftmals identische Kompetenzen. Die Kompetenzen und Fähigkeiten der Arbeitnehmer*innen stehen ebenso immer mehr im Fokus der Arbeitgeber*innen, wie die Bereitschaft der permanenten Weiterbildung.
Zielgebend der vorliegenden Abschlussarbeit ist eine Datenbasis zu liefern, die den Anspruch hat, die bereits beschriebenen Herausforderungen zu analysieren und zu klassifizieren. Zunächst ist daher eine Klassifikation, der auf dem hannoverschen Jobmarkt gesuchten IT-Kompetenzen, zu erstellen. Vorbereitend wird eine Marktanalyse angefertigt, die sowohl Jobsuchmaschinen auf ihre Kompetenzorientierung als auch IT-Kompetenzklassifikationen untersucht.
Die erstellte Klassifikation bildet anschließend die Grundlage für das Kompetenzmatching zwischen Klassifikation und den Kompetenzen, die hannoversche IT-Studierende erlernen, um zu verdeutlichen, in welchen Kompetenzen Weiterbildungsbedarf besteht. Die entstandene Datenbasis wird in einer MySQL Datenbank präsentiert, um eine möglichst flexible Verwendung und Weiterentwicklung des Datenbestands zu ermöglichen.”
Wenn Menschen Lebensmittel einkaufen gehen, haben sie meistens eine Einkaufsliste dabei, damit sie nichts vergessen. Auf manchen Listen befinden sich viele gesunde Produkte, wohingegen auf anderen eher Bier und Chips stehen. Daraus können wir schon Muster erkennen, durch die sich die Waren im Supermarkt entsprechend sortieren lassen.
