Erneutes Trainieren eines Modells auf monatlicher Basis (Bayes-Netz)
Mithilfe des Bayes-Netzknotens können Sie ein Wahrscheinlichkeitsmodell erstellen, indem Sie beobachtete und aufgezeichnete Hinweise mit "gesundem Menschenverstand" kombinieren, um die Wahrscheinlichkeit des Vorkommens unter Verwendung scheinbar nicht miteinander verknüpfter Attribute zu ermitteln.
In diesem Beispiel wird ein Stream namens bayes_churn_retrain.str verwendet, der Bezug auf die Datendateien telco_Jan.sav und telco_Feb.sav nimmt. Diese Dateien finden Sie im Verzeichnis Demos jeder IBM® SPSS Modeler-Installation. Sie können auch über die IBM SPSS Modeler-Programmgruppe im Windows-Startmenü aufgerufen werden. Die Datei bayes_churn_retrain.str befindet sich im Verzeichnis streams.
Hier ein Beispiel: Ein Telekommunikationsanbieter ist besorgt über die Anzahl an Kunden, die er an Mitbewerber verliert (Abwanderung). Wenn historische Kundendaten verwendet werden können, um vorherzusagen, welche Kunden in der Zukunft mit höherer Wahrscheinlichkeit abwandern, können gezielt Anreize oder andere Angebote für diese Kunden erstellt werden, um sie von Ihrem Wechsel zu einem anderen Anbieter abzubringen.
In diesem Beispiel wird anhand der Abwanderungsdaten für einen bestimmten Monat vorhergesagt, welche Kunden wahrscheinlich in Zukunft abwandern. Anschließend werden die Daten des Folgemonats ergänzt, um das Modell zu verfeinern und neu zu trainieren.