by Michael Hunger for Data Science Blog

Tutorial für die Einbindung von Neo4J in die Programmiersprache R

Traurig, aber wahr: Data Scientists verbringen 50-80% ihrer Zeit damit, Daten zu bereinigen, zu ordnen und zu bearbeiten. So bleibt nur noch wenig Zeit, um tatsächlich vorausschauende Vorhersagemodelle zu entwickeln. Vor allem bei klassischen Stacks, besteht die Datenanalyse zum Großteil darin, Zeile für Zeile in SQL zu überführen. Zeit zum Schreiben von Modell-Codes in einer statistischen Sprache wie R bleibt da kaum noch. Die langen, kryptischen SQL-Abfragen verlangsamen aber nicht nur die Entwicklungszeit. Sie stehen auch einer sinnvollen Zusammenarbeit bei Analyse-Projekten im Weg, da alle Beteiligten zunächst damit beschäftigt sind, die SQL-Abfragen der jeweils anderen zu verstehen.

Komplexität der Daten steigt

Der Grund für diese Schwierigkeiten: Die Datenstrukturen werden immer komplexer, die Vernetzung der Daten untereinander nimmt immer stärker zu. Zwängt man diese hochgradig verbundenen Datensätze in eine SQL-Datenbank, in der Beziehungen naturgemäß abstrakt über Fremdschlüssel dargestellt werden, erhält man als Ergebnis übermäßig komplizierte Schematas und Abfragen. Als Alternative gibt es jedoch einige NoSQL-Lösungen – allen voran Graphdatenbanken – die solche hochkomplexen und heterogenen Daten ohne Informationsverlust speichern können – und zwar nicht nur die Entitäten an sich, sondern auch besonders die Beziehungen der Daten untereinander.

Datenanalysen zielen immer stärker darauf ab, das Verhalten und die Wünsche von Kunden besser verstehen zu können. Die Fragen lauten z. B.:

  • Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Besucher auf eine bestimmte Anzeige klickt?
  • Welcher Kunde sollte in welchem Kontext welche Produktempfehlungen erhalten?
  • Wie kann man aus der bisherigen Interaktionshistorie des Kunden sein Ziel vorhersagen, bevor er selbst dort ankommt?
  • In welchen Beziehungen steht Nutzer A zu Nutzer B?
  • Menschen sind bekanntermaßen von Natur aus sozial. Einige dieser Fragen lassen sich daher beantworten, wenn man weiß, wie Personen miteinander in Verbindung stehen: Unsere Zielperson, Nutzer A ähnelt in seinem Kontext und Verhalten Benutzer B. Und da Benutzer B ein bestimmtes Produkt (z. B. ein Spielfilm) gefällt, empfehlen wir diesen Film auch Nutzer A. In diese Auswertung fließen natürlich auch noch weitere Faktoren mit ein, z. B. die Demographie und der soziale Status des Nutzers, seine Zuordnung zu Peer Groups, vorher gesehene Promotions oder seine bisherigen Interaktionen.

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