000029754 001__ 29754
000029754 005__ 20131002114012.0
000029754 0247_ $$2urn$$aurn:nbn:ch:rero-002-111035
000029754 0248_ $$aoai:doc.rero.ch:20120912105509-JY$$punifr$$pthesis$$pthesis_unifr$$pthesis_urn$$zcdu34$$zpreprint$$zreport$$zbook$$zjournal$$zpostprint$$zcdu16$$zcdu6$$zcdu1$$zdissertation
000029754 035__ $$aR007135430
000029754 041__ $$aeng
000029754 080__ $$a6
000029754 100__ $$aKaufmann, Michael$$d1978-09-12
000029754 245__ $$9eng$$aInductive fuzzy classification in marketing analytics
000029754 300__ $$a167 p.
000029754 500__ $$aRessource en ligne consultée le 04.09.2012
000029754 502__ $$92012-05-11$$aThèse de doctorat : Université de Fribourg, 2012 ; Nr. 1751
000029754 506__ $$ffree
000029754 520__ $$9ger$$aInduktive unscharfe Klassifikation (inductive fuzzy classification, IFC) ist der Prozess der Zuordnung von Individuen zu unscharfen Mengen, deren Zugehörigkeitsfunktionen auf induktiven Schlussfolgerungen basieren. In der vorliegenden These werden verschiedene Methoden für die Induktion von Zugehörigkeitsfunktionen und deren multivariaten Aggregation analysiert. Es wird vorgeschlagen, für die Induktion von univariaten Zugehörigkeitsfunktionen Vergleiche (Verhältnisse und Differenzen) von Wahrscheinlichkeiten (Likelihoods) zu normalisieren. Zum Beispiel kann das normalisierte Wahrscheinlichkeitsverhältnis (normalized Likelihood Ratio, NLR) einen Zugehörigkeitsgrad zu einer induktiven unscharfen Klasse repräsentieren. Wenn der Wertebereich der Zugehörigkeitsfunktion nummerisch ist, können stetige Zugehörigkeitsfunktionen über eine stückweise affine Interpolation hergeleitet werden. Wenn die Zielvariable stetig ist, kann sie in den „Zadeh’schen“ Wertebereich der nummerischen Wahrheitswerte zwischen 0 und 1 abgebildet werden; und die Zugehörigkeitsgrade können als normalisierte Verhältnisse von empirischen bedingten Wahrscheinlichkeiten unscharfer Ereignisse (Likelihoods of fuzzy events) berechnet werden. Eine Methode für multivariate induktive unscharfe Klassifikation wurde in dieser These entwickelt. Als erstes werden die Daten in einem Matrix-Format aufbereitet. Als zweites werden die relevanten Attribute ausgewählt. Drittens wird für jedes relevante Attribut eine Zugehörigkeitsfunktion zur Zielklasse mittels normalisierten Likelihood-Vergleichen induziert. Viertens werden die Attributwerte in Zugehörigkeitsgrade zur induktiven unscharfen Zielklasse transformiert. Fünftens werden die Zugehörigkeitsgrade der einzelnen Attributwerte jedes Datensatzes in einen Zugehörigkeitsgrad in der Zielklasse aggregiert. Schliesslich wird die Vorhersageleistung der induktiven Zugehörigkeitsgrade im Vergleich mit der effektiven Zielvariable evaluiert. Die vorgeschlagenen Methoden können in der Analytik für Selektion, Visualisierung und Prognose angewendet werden. Erstens bietet die Transformation von Attributen in Zugehörigkeitswerte zu induktiven unscharfen Mengen ein Mittel, um die Stärke der Zielassoziation von nummerischen und kategorischen Variablen mit der gleichen Metrik zu testen. So können relevante Attribute mit einer hohen Korrelation mit dem Ziel selektiert werden. Zweitens können die resultierenden Zugehörigkeitsfunktionen als Graphen visualisiert werden. Das bietet eine intuitive Darstellung der Zielassoziation von verschiedenen Werten von relevanten Attributen, und ermöglicht es menschlichen Entscheidungsträgern, die interessanten Teilbereiche der Attributdomänen bezüglich des Ziels zu erkennen. Drittens kann die Transformation der Attributwerte in Zugehörigkeitswerte zu induktiven unscharfen Klassen die Prognose von statistischen Modellen verbessern, weil nicht-lineare Zusammenhänge in den Zugehörigkeitsfunktionen abgebildet werden können. In der Marketing-Analytik können diese Methoden in verschiedenen Bereichen angewendet werden. Kundenanalytik aufgrund von bestehenden Daten mittels Attributselektion und Visualisierung von induktiven Zugehörigkeitsfunktionen liefert Erkenntnisse über verschiedene Kundenklassen. Produktanalytik kann verbessert werden, indem die Wahrscheinlichkeit der Produktnutzung in den Daten für verschiedene Kundenmerkmale mit induktiven Zugehörigkeitsfunktionen evaluiert wird. Zielgruppenselektion im individualisierten Marketing kann optimiert werden, indem Kundenattribute in induktive Zugehörigkeitsgrade transformiert werden, um die Rücklaufrate von Kampagnen zu erhöhen, welche auf prädiktiven Modellen basieren. Dies kann für individualisiertes Marketing in die integrierte Analytik eingebettet werden. Eine Fallstudie wird vorgestellt, in der die induktive unscharfe Klassifikation bei einem Schweizer Finanzdienstleister im online Marketing angewendet wurde. Die unscharfe Klassifikation wurde mit der scharfen Klassifikation und einer Zufallsauswahl verglichen. Dies zeigte, dass im individualisierten Marketing ein Scoring-Ansatz zu besseren Rücklaufquoten führen kann als ein Segmentierungsansatz, weil Schwellenwerteffekte kompensiert werden können. Ein Prototyp wurde implementiert, welcher alle Schritte der multivariaten IFC-Methode unterstützt. Er basiert auf einem Skript- Interpreter, welcher Aussagen der Sprache für die induktive unscharfe Klassifikation (Inductive Fuzzy Classification Language, IFCL) in entsprechende SQL-Kommandos übersetzt und auf einem Datenbankserver ausführt. Diese Software unterstützt sämtliche Schritte der vorgeschlagenen Methode, einschliesslich Datenvorbereitung, Induktion von Zugehörigkeitsfunktionen, Attributselektion, multivariate Aggregation, Datenklassifikation, Prognose, und die Evaluation von Vorhersagemodellen. Die Software wurde in einem Experiment angewendet, um die Eigenschaften der vorgeschlagenen Methoden der Induktion von Zugehörigkeitsfunktionen zu testen. Diese Algorithmen wurden bei sechzig Dateien mit realen Daten angewendet, davon bei dreissig mit binärer Zielvariable und dreissig mit einer graduellen Zielvariable. Sie wurden mit existierenden Methoden verglichen. Verschiedene Parameter wurden getestet, um eine optimale Konfiguration der induktiven unscharfen Klassifikation zu induzieren. Die Experimente zeigten, dass die durchschnittliche Prognoseleistung der logistischen Regression für binäre Zielvariablen und der Regressionsbäume für graduelle Zielvariablen signifikant verbessert werden kann, wenn vor der Berechnung der Prognosemodelle die Attribute mit normalisierten Likelihood-Verhältnissen respektive mit normalisierten Likelihood- Differenzen in Zugehörigkeitsgrade zu induktiven unscharfen Mengen transformiert werden.
000029754 520__ $$9eng$$a“Inductive fuzzy classification” (IFC) is the process of assigning individuals to fuzzy sets for which membership functions are based on inductive inferences. In this thesis, different methods for membership function induction and multivariate aggregation are analyzed. For univariate membership function induction, the current thesis proposes the normalized comparisons (ratios and differences) of likelihoods. For example, a normalized likelihood ratio can represent a membership degree to an inductive fuzzy class. If the domain of the membership function is numeric, continuous membership functions can be derived using piecewise affine interpolation. If a target attribute is continuous, it can be mapped into the “Zadehan” domain of numeric truth-values between 0 and 1, and membership degrees can be computed by a normalized ratio of likelihoods of fuzzy events. A methodology for multivariate IFC for prediction has been developed a part of this thesis: First, data is prepared into a matrix format. Second, the relevant attributes are selected. Third, for each relevant attribute, a membership function to the target class is induced. Fourth, transforming the attributes into membership degrees in the inductive fuzzy target class fuzzifies these attributes. Fifth, for every data record, the membership degrees of the single attribute values are aggregated into a membership degree in the target class. Finally, the prediction accuracy of the inductive membership degrees in comparison to the target variable is evaluated. The proposed membership function induction method can be applied to analytics for selection, visualization, and prediction. First, transformation of attributes into inductive membership degrees in fuzzy target classes provides a way to test the strength of target associations of categorical and numerical variables using the same measure. Thus, relevant attributes with a high target correlation can be selected. Second, the resulting membership functions can be visualized as a graph. This provides an intuitive depiction of target associations for different values of relevant attributes and allows human decision makers to recognize interesting parts of attribute domains regarding the target. Third, transformation of attribute values into membership degrees in inductive fuzzy classes can improve prediction of statistical models because nonlinear associations can be represented in membership functions. In marketing analytics, these methods can be applied in several domains. Customer analytics on existing data using attribute selection and visualization of inductive membership functions provide insights into different customer classes. Product analytics can be improved by characteristics with inductive membership functions. Transforming customer attributes into inductive membership degrees, which are based on predictive models, can optimize target selection for individual marketing and enhance the response rate of campaigns. This can be embedded in integrated analytics for individual marketing. A case study is presented, in which IFC was applied in online marketing of a Swiss financial service provider. Fuzzy classification was compared to crisp classification and to random selection. The case study showed that, for individual marketing, a scoring approach can lead to better response rates than a segmentation approach because of compensation of threshold effects. A prototype was implemented that supports all steps of the prediction methodology. It is based on a script interpreter that translates inductive fuzzy classification language (IFCL) statements into corresponding SQL commands and executes them on a database server. This software supports all steps of the proposed methodology, including data preparation, membership function induction, attribute selection, multivariate aggregation, data classification and prediction, and evaluation of predictive models. The software IFCL was applied in an experiment in order to evaluate the properties of the proposed methods for membership function induction. These algorithms were applied to 60 sets of real data, of which 30 had a binary target variable and 30 had a gradual target variable, and they were compared to existing methods. Different parameters were tested in order to induce an optimal configuration of IFC. Experiments showed a significant improvement in average predictive performance of logistic regression for binary targets and regression trees for gradual targets when, prior to model computation, the attributes were inductively fuzzified using normalized likelihood ratios or normalized likelihood differences respectively.
000029754 700__ $$aMeier, Andreas$$eDir.
000029754 8564_ $$fKaufmannM.pdf$$qapplication/pdf$$s5542853$$uhttp://doc.rero.ch/record/29754/files/KaufmannM.pdf$$yorder:1$$zTexte intégral
000029754 918__ $$aFaculté des sciences$$bDécanat, Ch. du Musée 6A, 1700 Fribourg
000029754 919__ $$aUniversité de Fribourg$$bFribourg$$ddoc.support@rero.ch
000029754 980__ $$aTHESIS$$bUNIFR$$fTH_PHD
000029754 990__ $$a20120912105509-JY