DATA-MINING-CUP 2006

Aufgabenstellung
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Ausgangssituation
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Versteigerungsplattformen sind heute ein fester Bestandteil des
Internet. So haben auch die meisten von uns schon Artikel ver- oder
ersteigert. Ein Name, der stellvertretend für diesen Erfolg steht, ist
sicherlich eBay. Die weltweit erfolgreichste Internet-Auktions-
Plattform ist durch ihre Reichweite gleichermaßen für Privatauktionen
wie für gewerbliche Anbieter interessant. Allen gemeinsam ist wohl auch
das Ziel, als Einsteller einer Auktion in ihrem Rahmen einen angemessen
Preis zu erzielen. Die Frage stellt sich: "Wie erhalte ich den optimalen
(höchsten) Preis?" Viele mehr oder weniger berufene Auktions-Experten
empfehlen hier kurze oder lange Laufzeiten, niedrige oder hohe
Startpreise, Auktionsenden am Wochenende oder Wochentags, und viele
Varianten mehr, die absolut sicher zum Erfolg führen sollen. Im Rahmen
des DMC 2006 Wettbewerbs wollen wir diese Frage wissenschaftlich
beantworten. 


Szenario
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Ein Elektronik-Handelsunternehmen stellt fest, dass seine Internet-
Auktionen zum Teil sehr unterschiedliche Verkaufserlöse erzielen.
Muster, die zu einer Erklärung führen, sind für den Verkaufsleiter nicht
zu erkennen. Vor dem Hintergrund der Erlösmaximierung möchte das
Unternehmen nun mittels Data Mining einen Vorschlag für eine optimale
Auktionslistung (Start- und Endzeitpunkte, Laufzeit, Zusatzmerkmale,
etc.) erarbeiten. In einer ersten Fragestellung ist dafür ein Data
Mining Modell zu erstellen, welches in der Lage ist, für jede neu
eingestellte Auktion eine Vorhersage zu treffen, ob der tatsächlich
eintretende Verkaufserlös über dem durchschnittlichen Verkaufserlös für
diese Produktkategorie liegen wird.

Um diese Aufgabenstellung zu bearbeiten, fordert das Handelsunternehmen
bei eBay Daten zu abgelaufenen Auktionen der letzten Monate über das
eBay-Marktdatenprogramm an. Die nach den geltenden
Datenschutzrichtlinien bereitgestellten Daten enthalten u.a. alle
notwendigen Informationen für die Lösung dieser Aufgabe.  

Im konkreten Fall soll eine Stichprobe von 8.000 Online-Auktionen aus
der Kategorie "Audio&Hi-Fi:MP3-Player:Apple iPod" zur Gewinnung einer
Beschreibung (Klassifikationsmodell) für die Vorhersage des
Verkaufserlöses untersucht werden.
 
Die Stichprobe (dmc2006_train.txt) umfasst für diese 8.000 Auktionen
einen Auszug auktionsrelevanter Daten. Eine genaue Beschreibung der
Merkmale befindet sich in der Datei DMC2006_Merkmale.pdf. 

Zusätzlich wurde schon der mittlere Verkaufserlös der Produktkategorie
(item_leaf_category_name) als Merkmal category_avg_gms berechnet und im
Merkmal gms_greater_avg festgehalten, ob der erzielte Verkaufserlös über
dem mittleren Verkaufserlös der Produktkategorie liegt.

Unter Verwendung der Lerndaten (dmc2006_train.txt) ist ein
entsprechendes Modell zur Prognose, ob der eintretende Verkaufserlös
über dem durchschnittlichen Verkaufserlös für die zugehörige
Produktkategorie liegen wird, zu entwickeln. Ein Verkaufserlös über dem
Mittelwert wird dabei als Hochpreis, ein Verkaufserlös unter oder gleich
dem Mittelwert als Niedrigpreis bezeichnet.

Im Rahmen des DATA-MINING-CUP Wettbewerbs soll das Modell zum Test
exemplarisch auf weitere 8.000 Online-Auktionen (dmc2006_class.txt)
angewandt werden, um die Klassenzugehörigkeit (Niedrigpreis oder
Hochpreis) zu ermitteln. 

Die folgende einfache Kostenmatrix bildet die Grundlage für die
Optimierung der Klassifikation in Hoch- oder Niedrigpreisklasse:

                         | Hocherlös  |  Niedrigerlös
                         | erzielt    |  erzielt
-------------------------|------------|--------------
Auktionserlös wird als   |   1 Punkt  |   -1 Punkt
Hocherlös eingestuft     |            |
-------------------------|------------|--------------
Auktionserlös wird als   | - 1 Punkt  |    1 Punkt
Niedrigerlös eingestuft  |            |

Ziel ist es, eine maximale Punkteanzahl, d.h. hier richtige
Klassenzuordnungen, zu erreichen. 


Aufgabe
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Folgende Data-Mining-Aufgabe ist zu bearbeiten:

Aus den Daten (dmc2006_train.txt) ist ein Data-Mining-Modell zu
generieren, das eine Klassenzuordnung trifft (Hoch- oder Niedrigerlös).
Dieses Modell ist exemplarisch auf die ausgewählten 8.000 zu klassi-
fizierenden Online-Auktionen (dmc2006_train.txt) anzuwenden.


Einreichung des Ergebnisses
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Einsendeschluss der Aufgabe ist Mittwoch, 31.05.2006, 24:00 Uhr. 

Als Ergebnis ist eine Liste der prognostizierten Auktionen in der Form
<ID>,<KLASSE> zu liefern. 

Bei <KLASSE> soll hierbei N für Niedrigerlös und H für Hocherlös
verwendet werden. 

Die Liste ist als Textdatei (nur DOS-Files, kein Unicode) an die
E-Mail-Adresse dmc@prudsys.de zu senden. 

Der Name der Datei ist aus der Teilnehmer-ID wie folgt
zu bilden:

   <Teilnehmer-ID>.txt (z.B. 0534-9823.txt)

Nur so ist es möglich, die eingesandte Lösung richtig dem jeweiligen
Wettbewerbsteilnehmer zuzuordnen.

Anmerkung: Ihre Teilnehmer-ID ist identisch mit dem Downloadpasswort,
welches Ihnen mit der Registrierung zum Wettbewerb zugegangen ist.

In der Datei sind somit ID-Merkmal und zugehörige Klasse einzutragen,
und zwar jedes ID-Merkmal auf einer Zeile:

   ...
   73846,N
   73892,H
   73268,N
   73726,N
   ...


Daten
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Zwei Textdateien werden zur Verfügung gestellt:

   dmc2006_train.txt ... Trainingsmenge, 8.000 Datensätze,
      Das Zielmerkmal lautet "gms_greater_avg".
      Das ID-Merkmal heißt "auct_id".
      
   dmc2006_class.txt ... Daten von 8.000 Bestellungen, für die
      eine Vorhersage zu treffen ist.

Die einzelnen Spalten sind durch Tabulator voneinander getrennt. Sofern
keine Werte angegeben wurden, sind die Werte nicht bekannt, sie sind in
diesen Fällen als fehlende Werte zu behandeln.


Bewertung der Ergebnisse
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Der Jury ist das Merkmal "gms_greater_avg" aller 8.000 zu bewertenden
Bestellungen (dmc2006_class.txt) bekannt. Die eingesandten Ergebnisse
werden mit der bekannten Information über die tatsächliche Zuordnung
nach der im Szenario beschriebenen Regel verglichen und gemäß der unten
stehenden Kostenmatrix bewertet. 

Zur Bewertung der korrekten Klassenzuordnung wird folgende Kostenmatrix
angesetzt (siehe Text oben):

   |  H    N
---------------
H  |  1   -1 
   |
N  | -1    1  

Das heißt, wurde laut Modell eine Auktion der Klasse H zugeordnet, und
gehört diese auch tatsächlich zur Klasse H (Hocherlös), dann bekommt der
Teilnehmer für diesen Datensatz 1 Punkt. Wurde die Auktion
fälschlicherweise der Klasse N zugeordnet, erhält der Teilnehmer für
diesen Datensatz -1 Punkt.
 
Gewinner ist der Teilnehmer mit der höchsten Punktzahl. Im Fall von
Punktgleichheit entscheidet das Los. Der Rechtsweg ist ausgeschlossen.


Beschreibung der Merkmale
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Die verwendeten Merkmale sind in der Datei DMC2006_Merkmale.pdf
beschrieben.


V I E L   E R F O L G   B E I M   L Ö S E N   D E R
D M C   A U F G A B E   2 0 0 6


Kontakt
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prudsys AG
DMC Team
Bergstraße 61
09113 Chemnitz

E-Mail: dmc@prudsys.de
WWW:    http://www.data-mining-cup.de

