Case Study: Prognose der Strompreisentwicklung

 

Text Mining zur Prognose der Strompreisentwicklung

Herausforderung

Um Effizienzpotentiale zu heben und neue Geschäftsfelder zu erschließen, setzt ein Energieanbieter verstärkt auf Data Mining und Predictive Analytics. Möglichst zahlreiche und vielfältige Daten sollen analysiert werden, um die Entscheidungen im Unternehmen zielgerichtet und belastbar zu unterstützten. Konkret werden beispielsweise für den Stromhandel minutenaktuell die Meldungen der Nachrichtenagentur Reuters erfasst und einzelne Nachrichten auf ihre Relevanz für die Entwicklung der Energiepreise untersucht.

Ziel

Das Ziel ist die automatische Klassifikation der Nachrichten nach ihrer Relevanz für die Entwicklung des Strompreises. Ein integriertes System soll zukünftig die Stromhändler bei der Selektion der relevanten Nachrichten unterstützen.

Lösung

Das Unternehmen hat sich entschieden, die notwendigen Algorithmen selbst zu implementieren und zukünftig zu optimieren, da das Know-how um die Datenanalyse als unternehmenskritisch eingeschätzt wird. Die Lösung soll mit der freien Statistiksprache R umgesetzt werden. Für R sprechen vor allem die vielfältigen Möglichkeiten in allen Bereichen von Data Mining und Predictive Analytics, die hohe Qualität der Software und die Integrationsmöglichkeiten in die vorhandene Infrastruktur. Zudem fallen für R keine Lizenzkosten an.

eoda bietet mit der R-Akademie ein umfassendes Trainingsprogramm für R, das bei individuellen Trainings spezifisch erweitert wird.

Vor dem Hintergrund der Ziele des Kunden und mit den Erfahrungen von eoda wurde ein maßgeschneidertes Trainingsangebot konzipiert, dass den Teilnehmern den größtmöglichen Nutzen bietet. Das so erstellte Konzept hatte zwei grundlegende Schwerpunkte:

  • Einführung in die Datenanalyse mit R
  • Text Mining mit R

Der zweite Teil des Trainings umfasste die Analyse und Klassifikation von Texten mit R. Reuters Nachrichten wurden unter anderem mit Tokenisierung, Sentence Splitting und Normalisierung vorbereitet und dann mit Verfahren wie Support Vector Machines und Neural Networks analysiert.

Ergebnis

Wie viele andere Unternehmen auch hat der Energieversorger das Potential der freien Programmiersprache R für Data Mining und Predictive Analytics erkannt. R lässt sich optimal in die bestehende Infrastruktur integrieren und bietet die Chance, hochwertigste und modernste Analyseverfahren zeitnah zu implementieren.

Die individuellen Schulungen von eoda unterstützen den Kunden maßgeblich dabei, eine eigene Analyselösung zu entwickeln und produktiv einzusetzen. Die Analyse tausender Nachrichten pro Tag im Hinblick auf unternehmensindividuelle Ziele ist ein typisches Beispiel für die Anforderungen im Umfeld von Big Data. Die Trainings von eoda vermitteln zielgerichtet das Wissen, das die zuständigen Mitarbeiter beim Kunden benötigen, um „Big Data“ für das eigene Unternehmen gewinnbringend zu nutzen.

eoda unterstützt den Energieversorger zudem im Nachgang des Trainings mit seinem R-Support und methodischer Beratung zu den Inhalten des Trainings. Dadurch ist sichergestellt, dass das Erreichen der vorab definierten Ziele auch nach Abschluss des Trainings optimal unterstützt und der Nutzen aus der Verwendung von R maximiert wird.

  

Die Case Study zum Download

Case Study Prognose Strompreisentwicklung

 

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