Analyysi

Analyysiprosessi

BayMiner menetelmällä tyypillinen analyysi toteutetaan seuraavasti:

Lasketaan yleinen dynaaminen malli (Bayes-verkko)
Tunnistetaan silmämääräisesti klustereita (tyytyväisiä, tyytymättömiä jne.)
Valitaan yksi klusteri kohteeksi (rajataan lassoamalla esimerkkiavaruudesta)
Tutkitaan valittu klusterin (kaikki muuttujat käsittävä profiili valmiina heti!)
Tunnistetaan klusterin dominoivat piirteet (mitkä muuttujat vaikuttavat)
Toistetaan valitsemalla toinen klusteri

Visualisoinnin laskenta

BayMiner-palvelimen visualisoinnin laskennan eteneminen näkyy kuvaajana. Käyrä kuvaa visualisoinnin laatua laskennan edetessä. Samalla näytetään myös arvio siitä paljonko aikaa laskentaan vielä kuluu. BayMiner seuraa laadun parantumista, ja kun se ei enää parane paljoa laskenta lopetetaan.

Pienelle otannalle laskenta saadaan valmiksi usein alle 20 sekunnissa.

Väritys

3D-kuvan värit vastaavat aina valitun muuttujan arvoja ja pisteet tapauksia. Muuttuja voidaan vaihtaa Väritä muuttujalla-pudotusvalikosta. Muuttujan arvot ja arvoon liittyvä väri ovat listassa valikon alapuolella.

Jos arvoja on useita, värejä voi olla hankala erottaa toisistaan. Liikuttamalla hiirtä värineliöiden päällä voidaan korostaa vain ne tapaukset, joissa on tämä arvo. Arvojen korostukset koskevat vain valittuina olevia tapauksia.

Profiilien valinta

Tapa 1: Valitsemalla hiirellä 3D-kuvasta

3D-kuvaa voidaan käsitellä hiirellä monilla tavoin.

Kuvasta voidaan valita jokin alue l. profiili hiiren vasenta painiketta pohjassa pitämällä ja hiirtä liikuttamalla.

Pitämällä Ctrl-näppäintä alas painettuna voidaan ottaa useita eri alueita valituksi samanaikaisesti. Samallatavoin Shift-näppäintä pohjassa pitämällä voidaan tehtyjä valintoja poistaa. 3D-kuvaa voidaan pyörittää liikuttamalla hiirtä oikea painike pohjassa. Jos samanaikaisesti painetaan Ctrl-näppäintä pistekuviota voidaan siirrellä kuvassa. Zoomaus onnistuu pitämällä hiiren keskipainike (tai sekä vasen ja oikea) pohjassa ja liikuttamalla hiirtä ylös (suurennus) tai alas (pienennys).

Tapa 2: Valitsemalla muuttujien arvojen perusteella

Kontekstivalikko avautuu, kun näpäytetään hiiren oikealla painikkeella muuttujan arvon päällä. Valitse poistaa vanhat valinnat ja valitsee kaikki tapaukset, joissa tässä muuttujassa on tämä arvo. Lisää valintaan ja Poista valinnasta eivät poista vanhoja valintoja, vaan lisäävät tai poistavat siitä tapauksia.

Valintojen nimeäminen

Valinta voidaan tallentaa muuttamalla sen nimi (Nimetön) toiseksi. Nimetty valinta voidaan poistaa valitsemalla se Verrokkivalinta-pudotusvalikosta ja painamalla Poista.

Nimetyt valinnat voidaan näyttää 3D-kuvassa valitsemalla Näytä nimet. Kuvassa valinnan nimi yhdistetään viivalla valitun joukon keskipisteeseen.

Jakaumien tarkastelu

Sivun oikeassa reunassa on kuvia muuttujien arvojen jakaumista. Kukin jakauma voidaan suurentaa erilliseen ikkunaan klikkaamalla jakaumaa. Ikkunan kokoa voidaan vapaasti säädellä, ja myös tarkasteltava muuttuja voidaan vaihtaa pudotusvalikosta. Useita ikkunoita voidaan avata samanaikaisesti jakaumia klikkailemalla.

Tummemmat pylväät kuvaavat Verrokkivalinta-pudotusvalikossa valittuna olevan profiilin arvojen jakaumaa. Vaaleammat pylväät kuvaavat Valinta-pudotusvalikossa valittuna olevia. Perusakselin alapuolella olevat pylväät kuvaavat jakaumien eroja.

Jakauman yhteydessä arvojen nimet ja prosenttimäärät näkyvät vain suurennetussa ikkunassa. Pieniä jakaumakuvia hiirellä osoitettaessa ne näkyvät selaimen ikkunan alareunan tilarivillä.

Vihje: Toisinaan jakaumankuva halutaan liittää johonkin dokumenttiin. Windowsissa tämä onnistuu aktivoimalla jakaumaikkuna, painamalla Shift-Alt-PrintScrn, ja sitten liittämällä kuva haluttuun dokumenttiin painamalla Cntl-v.

Kyselyiden tekeminen

Kyselyiden avulla voidaan katsoa mihin kohtaan tapausten pisteavaruutta, jokin kuvitteellinen tai oikea tapaus sijoittuu. Tämä tapahtuu siten, että kyseisen tapauksen mukaan valitaan listassa oleville muuttujille halutut arvot. Osan arvoista voi jättää tuntemattomaksi valitsemalla niihin kysymysmerkki. Kun arvot on valittu, painetaan Ennusta-linkkiä oikeasta alakulmasta.

3D-kuvaan ilmestyy valkoinen risti, joka osoittaa kohdan, jossa kyseinen tapaus sijaitsee. Jos kuvan malli ennustaa jotain muuttujaa (ks. Mallin vaihtaminen), saadaan myös ennustejakauma kys. muuttujan arvoille. Jakauma esitetään samoin kuin muutkin jakaumat. Ennustemalli kertoo kuinka todennäköinen jokainen arvo on annettuna koko aineisto ja kysely. Jakauman siniset osat ilmaisevat arvojen todennäköisyyden, jos kysely on tyhjä.

Mallin vaihtaminen

Yleisessä mallissa kullakin muuttujalla on sama painoarvo (paitsi tietenkin niillä, jotka sivuutettiin analyysin valmistelussa). Muuttujat, jotka vaikuttavat aineistossa voimakkaimmin, määräävät visualisoinnin muodon.

Muut mallit keskittyvät tiettyyn muuttujaan. Näillä malleilla voidaan korostaa niitä tekijöitä, jotka vaikuttavat kys. muuttujaan. Malleja voidaan myös käyttää ennusteiden tekemisessä. Ne näyttävät muuttujan arvojen ennustejakauman 3D-kuvan yläpuolella.

Mallin ennustekyvyn hyvyys näytetään prosentteina suhteessa tyhmään viitemalliin. Viitemalli hylkää kaiken muiden muuttujien antaman informaation ja arvaa aina, että oikea arvo on ennustettavan muuttujan yleisin arvo. Esimerkiksi, jos meillä on muuttuja, joka voi saada arvot "kyllä" tai "ei", ja koko aineistossa "kyllä"-arvoja on 75% ja "ei"-arvoja 25%. Ennustettaessa nyt kyseisen muuttujan arvoa viitemalli arvaa aina "kyllä" ja saa 75% oikein.

Mallin, joka ei pysty parempaan ennustukseen kuin viitemalli, ennustekyvyn hyvyys on 0%. Jos ennustekyky on 50%, se tarkoittaa, että malli tekee 50% vähemmän virheitä kuin viitemalli. Esimerkin tapauksessa tämä malli saisi siis 75% + 50% * 25% = 87.5% oikein. Ennustekyky 100% tarkoittaa, että kaikki meni oikein.

Ennustekykyarvo kertoo myös siitä, kuinka paljon ennustettavan muuttujan kannalta hyödyllistä informaatiota aineisto sisältää.

Tähti-merkki (*) mallin nimen edessä kertoo, että mallin visualisointi on jo laskettu.

Kuvien tulkinta

Jakaumien tulkinta

Esimerkkianalyyseja

Esimerkin tapaukset ovat keksittyjä ja piirteet ylikorostettuja. Ne on tehty vain tähän näyttötarkoitukseen, joten tuloksista ei pidä tehdä minkäänlaisia yleisiä johtopäätöksiä.

Asiakassuhdeanalyysi

Vaiheittain etenevä opastusesimerkki Asiakassuhdeanalyysi-datalla, jossa käydään läpi BayMinerin eri toiminnot.

Takuutoimitusanalyysi

Video takuutoimituksen esimerkkianalyysista. lyhyt versio (2 min, 1292 KB, ei ääntä) pidempi versio (AVI, 3 min, 1316 KB, ei ääntä)

Ongelmia?

Jos käyttöliittymä aukeaa ja musta työpöytä tulee esille mutta siihen ei tule kuvaa, niin

Data ei ole oikeanlaista
Käyttäjä on nominalisoinut liian suuren arvojoukon.