Wollten Sie schon immer mal an einem Ort leben, wo es kostenlosen öffentlichen Nahverkehr gibt, die höchste Dichte an Self-Made-Millionären herrscht, wo jedem Einwohner umgerechnet ca. fünf Golfplätze an Grünflächen zur Verfügung stehen oder es 84.274,6 km Fußgängerwege gibt?
Willkommen in West Perth! Zumindest analytisch gesehen ist der kleine Stadtteil der Boomtown Perth im Westen Australiens der beste Ort zum Leben weltweit.
Das haben nicht Befragungen oder ein festgelegter Fragenkatalog ergeben, sondern die reinen objektiven Daten. SAS hat für das Projekt „Paradise Found“ nicht weniger als 148.233 Orte in 193 Ländern betrachtet. Und das ohne vorgefertigte Fragestellung oder Hypothese. Stattdessen haben wir die Daten sprechen lassen. „Zu Wort“ kamen mehr als fünf Millionen Datenpunkte aus 1.124 Datenquellen, und zwar strukturierte ebenso wie unstrukturierte Daten (etwa in Form von Texten statistischer Dienste). Summa summarum flossen 1.060 internationale Datenservices, 3 Online-Geodaten-Services, 4 Social-Media-Dienste und 57 City-Studien in die Erhebung ein. Mit Data Wrangling und leistungsstarker Data-Management-Software von SAS wurden die Daten gereinigt, strukturiert und aufbereitet. Mehr dazu, wie wir die Herausforderung dieser Vielfalt und Vielzahl an Daten angegangen sind, demnächst in einem Blogbeitrag meines Kollegen Andreas Gödde.
Nächster Schritt: Mit Machine Learning der leistungsstarken, flexiblen und offenen Analytics-Plattform SAS Viya wurden die fehlenden Werte zu den einzelnen Orten ermittelt und ersetzt und ein Prognosemodell entwickelt, das die Bewertung von Orten als lebenswert vorhersagt. Acht Gruppen von Merkmalen, die einen Ort attraktiv zum Leben machen, haben sich dabei herauskristallisiert: Bildung und Karriere, Familie, Kultur, Natur, Sicherheit und Infrastruktur, Lebenshaltungskosten, Restaurants und Shopping sowie Gesundheit. Zum Einsatz kamen für die Auswertung und visuelle Aufbereitung unter anderem SAS Visual Data Mining and Machine Learning und SAS Visual Analytics.
Das Besondere an Paradise Found? Üblicherweise stehen die Fragen unserer Kunden am Beginn jeder analytischen Reise. Diesmal haben wir uns selbst eine Aufgabe gestellt – den besten Ort der Welt zu finden. Nicht zuletzt wollten wir damit auch zeigen: Machine Learning ist keine Hexerei, passiert aber auch nicht von selbst durch eine magische, selbstlernende Maschine. Es handelt sich dabei um eine Menge an Algorithmen, die aus den Daten lernt, anstatt von einer Modellannahme auszugehen. Das funktioniert aber nur, wenn Visualisierung, Datenmanagement und Analytik optimal zusammenspielen.
Wechselt SAS jetzt in die Touristikbranche oder wird zum B2C-Unternehmen? Keineswegs. Uns ging es darum, anhand eines konkreten und für möglichst viele Menschen relevanten Beispiels zu zeigen, was Big Data Analytics mit Machine Learning leisten kann. Unser Anliegen ist es weiterhin, mit Ihnen gemeinsam Lösungen für Ihre speziellen Geschäftsanforderungen zu finden. Egal, ob es dabei um das Finden des besten Ortes, des besten Kunden, das Identifizieren potenziell betrügerischer Finanztransaktionen oder Optimierungsmöglichkeiten bei Produktionsprozessen geht. Denn von Big Data Analytics und maschinellem Lernen können (fast) alle Unternehmen profitieren – egal aus welcher Branche. Und sollten Sie sich zufällig schon am „objektiv besten Ort der Welt“ befinden, gebe ich Ihnen gerne die Kontaktdaten meiner australischen Kollegen ;-).
