title: Interaktive Visualisierung von Verkaufsdatensätzen zur explorativen Erkenntnisgewinnung
title: interaktive Datenvisualisierung und visuelle Analysetechniken zur Mustererkennung in Verkaufsdatensätzen
titleType: Subtitle
Creators: name: Fleisch, Jan
Publisher: name: FH Vorarlberg
Year: 2020
Subjects: subject: 005 Computerprogrammierung, Programme, Daten

description: Moderne Darstellungen ermöglichen es, Daten nicht nur als statische Bilder, sondern auch als interaktive Visualisierungen darzustellen. Interaktive Darstellungen können im Kontext von Kundinnen- und Kundenanalysen eine einfache Weise sein, um Unterschiede in verschiedenen Kaufverhalten festzustellen und können so ein essenzielles Hilfsmittel für ein Unternehmen sein. Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, anhand eines beispielhaften Verkaufsdatensatzes die Möglichkeiten der Datenexploration und Informationsbeschaffung durch interaktive Visualisierungen aufzuzeigen, sodass Rückschlüsse auf das Kaufverhalten verschiedener Gruppen gezogen werden können. Auf der Grundlage einer umfassenden Literaturrecherche in den Bereichen der Daten- und Informationsvisualisierung wurde eine Problemdefinition und eine Anforderungsanalyse für die Verkaufsdaten ausgearbeitet. Anonymisierte Verkaufsdaten dienten als Ausgangspunkt für die Datenvorverarbeitung. Diese wurden bereinigt und die gewünschten Informationen aus der Anforderungsanalyse wurden zur weiteren Transformation selektiert. Aufgrund der hohen Dimensionalität der selektierten Daten, wurde bei der Transformation der Dimensionsreduktions Algorithmus “Uniform Manifold Approximation and Projection” (UMAP) verwendet, um die Dimensionen der Daten zur Visualisierung zu reduzieren. Aufbauend auf diesen Schritten wurde ein Prototyp als Webanwendung erstellt, der den Anforderungen der Datenexploration und Informationsgewinnung gerecht wird. Der resultierende Prototyp kombiniert die achsenbasierten Visualisierungsmethoden der Streudiagramme und Parallelen Koordinaten mit der pixelorientierten Visualisierungsmethode der Heatmap. Diese Darstellungen wurden zusätzlich mit Interaktionsmöglichkeiten erweitert, um eine kollaborative Filterung von ähnlichen Konsumentinnen und Konsumenten auf verschiedenen Warengruppenebenen zu ermöglichen. Abgeschlossen wurde die Arbeit mit einer Evaluation des Prototypen und dessen Qualität zur Exploration. Die Auswertung wurde mit Benutzerinnen und Benutzern absolviert, die einen Versuchsablauf durcharbeiteten und dabei ihre Erkenntnisse in einem Fragebogen dokumentierten. Durch das Ausführen ließen sich Gruppierungen von Kundinnen und Kunden feststellen und diese konnten auf Richtigkeit in Bezug auf das Einkaufsverhalten validiert werden. Die hierarchische Verbindung der Warengruppenebenen und das Erkennen von Mustern in allen drei Warengruppenebenen konnte nicht als erfolgreich bewertet werden. Es wurde jedoch ein Potenzial zur weiteren visuellen Analyse von Konsumentinnen und Konsumenten anhand deren Einkaufsverhalten festgestellt und weitere Anforderungen zur Weiterentwicklung wurden festgehalten.
description: Modern data visualizations make it possible to present data not only as static images, but also as interactive visualizations. In the context of customer analysis, interactive data visualizations can be an easy way to identify different buying behaviors of customer groups and can be an essential tool for a company. The main goal of this thesis is to show the possibilities of data exploration and information retrieval through interactive visualizations on the basis of a sample sales data set, so that conclusions about the buying behavior of different groups can be drawn. Based on a comprehensive literature research in the areas of data and information visualization, a problem definition and requirement analysis for the sales data were elaborated. Anonymised sales data served as a starting point for data pre-processing. These sales data were cleaned up and the desired information from the requirement analysis was selected for further transformation. Due to the high dimensionality of the selected data, the “Uniform Manifold Approximation and Projection” (UMAP) algorithm was used in the transformation process to reduce the dimensions of the data for visualization. Building on these steps, a prototype was created as a web application that meets the requirements of data exploration and information retrieval. The resulting prototype combines the axis-based visualization methods of scatter plots and parallel coordinates with the pixel-oriented visualization method of the heatmap. Furthermore, these visualizations were extended with additional interaction possibilities to enable collaborative filtering of similar consumers on different product group levels. The work was concluded with an evaluation of the prototype and its quality for exploration. The evaluation was made with users who worked through a experimental procedure and recorded their findings in a questionnaire. By executing the tests, groups of customers could be identified and these could be validated for accuracy with regard to their purchasing behavior. The hierarchical connection of the product group levels and the recognition of patterns in all three product group levels could not be evaluated as successful. However, a potential for further visual analysis of customers based on their purchasing behavior was identified and additional requirements for further development were identified.