Game Analytics

Durch den Erfolg der Onlinespiele (Casual und andere) hat sich eine ganze Branche entwickelt, die sich um die Analyse der Spieler kümmert. Viele dieser Firmen analysieren in den Spielen, wo die Spiele Schwachstellen haben, wie und wo man Werbung optimiert einsetzen kann, oder welche Art von bezahlten Inhalten den meisten Erfolg versprechen.
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Intelligenter Sand

Das MIT Distributed Robotics Laboratory hat ein Projekt, das sich damit befasst “intelligenten Sand” zu entwickeln. Die Vision ist, dass man einen Gegenstand in eine Box mit Stand stellen kann und der Sand diesen Gegenstand dann nachbildet. Dieses Verfahren und vor allem die Algorithmen, die das ermöglichen sollen, wollen die Forscher im Mai 2012 auf der IEEE International Conference on Robotics and Automation vorstellen.
Bisher haben sie einige Versuche mit Würfel einer Kantenlänge von 10mm gemacht. Die Würfel sind magnetisch und enthalten kleine Prozessoren, die es ihnen ermöglichen miteinander zu kommunizieren und ein Objekt nachzubilden.

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Last.fm Discover: Datamining in Sozialen Netzwerken

Last.fm hat am 15.12.2011 seinen neuen Dienst Discover vorgestellt. In Zusammenarbeit mit dem Microsoft Innovation Team wurde eine HTML5 App erstellt, die aus dem Fundus der Künstlern schöpft, die ihre Songs auf Last.fm zur Verfügung gestellt haben, also hauptsächlich Bands ohne Vertrag oder Major Label.
Zusammengestellt wird die Playliste von Discover, wie bei Last.fm bereits bekannt, über die Tags. Genau an dieser Stelle greift dann, das schon von Last.fm bekannte, System von Scoring. Andrew Clegg, Mitarbeiter bei Last.fm, beschreibt das Vorgehen in seinem Blog.

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PaRen - PaREn Automatic System Construction Wizard in RapidMiner

DFKI in PaRen - PaREn Automatic System Construction Wizard in RapidMiner

DFKI GmbH

Mit PaRen gibt es eine neue Erweiterung zum RapidMiner die es ermöglichen soll die Klassifikation von Daten automatisch vorzunehmen.
Das Vorgehen dazu ist sehr einfach, da man im Grunde nur das zu analysierende Datenset eingeben muss und die Erweiterung dann automatisch die Daten nach dem optimalen Algorithmus zur Analyse durchsucht. Wenn die Analyse beendet ist, erhält man eine Liste der besten Treffer mit einer Angabe zu ihrer Genauigkeit. Zur Überprüfung kann man nun die gewünschten Algorithmen auswählen und mit diesen eine automatische Optimierung der Parameter durchführen lassen.

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Facebook App: Dating-Data-Mining mit Wings

Traingulate Logo in Facebook Dating-Data-Mining mit Wings von Triangulate

© Triangulate, Inc.

Die in Palo Alto in Kalifornien ansässige Firma “triangulate” hat es sich auf die Fahne geschrieben, “die Menschen zu bemächtigen mit ihren Daten die Welt zu verbessern”. Zu diesem ehrbaren Zweck vertreibt sie als ihr erstes Produkt “Wings“, eine Facebook Application, die mit Data Mining Methoden Profile von Usern erstellt und diese matched. Ziel des Ganzen ist es, eine Dating Platform zu erstellen, bei der die “perfekten Paare” zusammengebracht werden.

Hierbei wird aber nicht mit einem Fragebogen gearbeitet, vielmehr zieht die Software alle benötigten Daten direkt aus den Spuren, die ein Nutzer im Web hinterlassen hat – inklusive seiner Facebook Eigenschaften – aber nicht ausschließlich. Vielmehr bedient sich die Software auch Last.fm oder netflix, um den Musik- und Videogeschmack zu bewerten. Twitter wird analysiert, um die Themenwelt zu erschließen, in der sich der User aufhält.

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Data Mining ohne Experte zu sein

Sas Logo in Data Mining ohne Experte zu sein

SAS Institute Inc.

Data Mining Experten sind eine seltene Spezies im Lebensraum eines Unternehmens. Ganz im Gegensatz zu Business Analysten, die man deutlich häufiger antreffen kann.  Dies ist der Grund, warum immer mehr Anbieter Data Mining Tools auf den Markt bringen, die das Data Mining so weit vereinfachen sollen, das es auch von Business Analysten ausgeführt werden kann. Der große Anbeiter SAS stellt ein neues Produkt vor, das in dieses Muster passt; den SAS Rapid Predictive Modeler.

SAS hat betont, das dieses Tool tatsächlich den Business Analysten ansprechen soll, und das es Fachbereichs Experten mit begrenzten statistischem Wissen ermöglichen wird, vertrauenswürdige und robuste Data Mining Modelle zu schaffen. Welche schlussendlich zu nützlichen und aussagekräftigen Reports und Grafiken führen sollen.

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KNIME ist Gartners "Cool Vendor 2010"

Knime Logo in KNIME ist Gartners Cool Vendor 2010

KNIME (Konstanz Information Miner)

Jedes Jahr wählt Gartner den “Cool Vendor” – den coolsten Anbieter der neue innovatice Produkte oder Dienstleistungen vertreibt. Dieses Jahr wurde die Data Mining Software KNIME (kurz für Konstanz Information Miner), eine Open-Source Lösung für Datenintegration, Processing, Analyse und Exploration, ausgewählt.

KNIME wurde in den Schlüsseltechnologien Analytics, Business Intelligence und Performance Management ausgewählt.

Gartner vermutet das “Cool Vendors” einen signifikanten Einfluß auf den Markt haben werden.

FastStats: Data Mining für Marketingspezialisten

Faststats in FastStats: Data Mining für Marketingspezialisten

FastStats (c) Apteco

Die Firma Apteco bietet mit ihrer Software FastStats und diversen Plugins eine auf Kampagnenplanung abgestimmte Software für die Adress-Selektion an.
Die Software arbeitet mit Texdateien, die sortiert und verlinkt werden und ist in .Net erstellt. Das Konzept besteht darin den Anwendern eine einfache Drag’n’Drop Umgebung anzubieten und ihnen so die Bedienung und die Erstellung von Selektionen so einfach wie möglich zu machen. Der für uns interessante Teil der Software bezieht sich auf das Modul “FastStats Modelling”. Hier wurde Mining mit dem patentierten Verfahren “Predictive Weight of Evidence (PWE)” und mit Entscheidungsbäumen implementiert.

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Der Text weiss, dass er gelesen wird

DFKI in Der Text weiss, dass er gelesen wird

DFKI GmbH

Das Projekt Text 2.0 bietet ein Framework basierend auf Basis von HTML, CSS, JS, das die Möglichkeit bietet mittels eines Eye-Trackers den Fortschritt des Lesers in einem Text zu verfolgen. Durch die Umsetzung in Java-Script ist es schnell möglich das Feature in alle möglichen Webseiten einzubinden und dort die Funktionen zu nutzen. Zu diesen Funktionen gehört das Erkennen des Leseverhaltens ebenso, wie die interaktive Darstellung von Inhalten, sobald eine bestimmte Textpassage gelesen wird.

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Oracle Cloud Mining in Amazon AWS

Aws in Oracle Cloud Mining in Amazon AWS

Amazon AWS

Cloud Mining mit Oracles ODM ist seit Februar 2010 auf der  Amazon Cloud möglilch, wie man auf der offiziellen Oracles Website´sehen kann. Es gibt eine vorinstallierte  Oracle 11gR2 Datenbank und sample datasets fertig zum Testen des Cloud Mining. Benutzer können mit der Oracle 11gR2 Data Mining Amazon Machine Image (AMI), eine Cloud Mining Instanz direkt auf den Amazon Web Services (AWS) ausführen. Es fallen nur normale Amazon EC2 Kosten an.

Das bedeutet also, das Oracle das Wettrennen um die Cloud gewonnen hat, jedenfalls gegen die Data Mining Experten von SAS.