„Bester Ort der Welt“: Analytics-Lösung kürt West Perth zum „Paradies“

Machine Learning und Analytics statt starrer Kriterien und Statistik: SAS hat aus über 1.100 Datenquellen den „besten Ort der Welt“ ermittelt. Der Sieger heißt: West Perth in Australien. Mit Machine-Learning-Verfahren haben Data Scientists im Projekt „Paradise Found“ die entscheidenden Kriterien aus den Daten selbst heraus entwickelt – anders als bei üblichen Rankings, die mit festen Bewertungsmustern arbeiten. Anhand der am Ende maßgeblichen acht Dimensionen eroberte West Perth unter rund 150.000 erfassten Orten weltweit Platz eins der Rangliste.

Mit der sechsstelligen Anzahl von Locations sei die Untersuchung nicht nur breiter angelegt als übliche Städte-Rankings, sondern auch viel detaillierter in den einzelnen Messgrößen. Insgesamt haben die SAS-Analysten für „Paradise Found“ mehr als fünf Millionen Datenpunkte aus 1.124 Datenquellen ausgewertet – strukturierte ebenso wie unstrukturierte Daten, beispielsweise in Form von Texten statistischer Dienste. Eingebunden wurden unterschiedlichste Open-Source- und Open-Data-Quellen wie Städte-Studien, Social Media Services (unter anderem TripAdvisor, Twitter), internationale Data Services, die unter anderem von der Weltbank, der UNESCO, der WTOI Numbeo und der EU bereitgestellt wurden, und Geodatenservices, zum Beispiel Google Places oder OpenStreetMap.

Acht ermittelte Variablen-Cluster

All diese Informationen wurden mit Datenmanagement auf der Plattform SAS Viya zusammengeführt und mit maschinellem Lernen sowie Data-Mining-Methoden analysiert. Dazu kamen unter anderem SAS Visual Data Mining and Machine Learning und SAS Visual Analytics zum Einsatz. Machine-Learning-Algorithmen – vorrangig nicht überwachte Lernverfahren – ermittelten schließlich acht Variablen-Cluster:

• Bildung und Karriere,
• Familie,
• Kultur,
• Natur,
• Sicherheit und Infrastruktur,
• Lebenshaltungskosten,
• Restaurants und Shopping sowie
• Gesundheit.

Der Sieger ist grün, sicher und kulturell aktiv

West Perth punktet besonders in den Dimensionen „Restaurants und Shopping“, „Kultur“ und „Sicherheit und Infrastruktur“. Die Analyse förderte auch positive Attribute zutage, die ohne Analytics wohl nicht auf der Kriterienliste gelandet wären. Dazu gehören zum Beispiel die Preise im Nahverkehr (in Perth kostenlos) oder die Menge der Grünfläche pro Einwohner (in Perth so groß wie fünf Tennisplätze). Außerdem leben hier die meisten Self-Made-Millionäre pro Einwohner.

„Paradise Found ist nicht irgendein weiteres Ranking, sondern ein rein analytisches. Wir machen damit greifbar, wie Machine Learning heute bei Entscheidungen helfen kann. Herkömmliche Methoden definieren einen Kriterienkatalog, anhand dessen die Daten für diesen definierten Zweck erhoben und statistisch ausgewertet werden. Für Paradise Found haben wir dagegen alle verfügbaren Daten verarbeitet – und Machine-Learning-Algorithmen entscheiden lassen, welche Kriterien wirklich wichtig sind. So kann kein Blickwinkel übersehen werden, weil niemand danach gesucht hat. Hier sprechen die Daten und nicht eine Modellannahme“, erklärt Dr. Andreas Becks, Manager Business Analytics bei SAS DACH.

Damit sei dieses Projekt ein Paradebeispiel dafür, wozu Analytics und Machine Learning imstande sind: nämlich mit einem unverstellten Blick auf die Daten Muster zu finden. „Den besten Ort der Welt zu kennen, ist vielleicht nur ein Nice to Have – entscheidend wird diese analytische Herangehensweise jedoch in der Wirtschaft, wo sich ganz neue Geschäftsmöglichkeiten und -modelle auftun“, so Becks.

Im Detail vorgestellt wird das Projekt beim diesjährigen SAS Forum Deutschland am 29. Juni im World Conference Center, Bonn. Dort sollen Besucher auch die Gelegenheit haben, ihr persönliches „Paradies“ mittels Analytics zu finden.