Naast statistische tijdreeksanalyse (zie Tijdreeksanalist) en afhankelijk van de probleemstelling passen we ook wiskundige datamodellering toe. De wiskundige modellen zijn gerelateerd aan statistiek, maar richten zich meer op complexe processen en grote datasets. Tot voor kort was het toepassen van een neuraal netwerk populair voor het modelleren van niet-lineaire complexe processen. Inmiddels zijn er vele (vaak betere) mogelijkheden om met Machinaal Leren (Machine Learning) of datamining (complexe) processen te beschrijven, statistische verbanden en patronen te zoeken en te classificeren. Let wel het is een kunst, meer dan het toepassen van technieken en methoden.
Random Forest (Breiman, 2001) is zo’n goede methode uit het werkveld Machinaal Leren. Random Forest is vooral een geschikte methode als er in de dataset sprake is van multicollineariteit, interacties tussen predictoren en niet-lineaire verbanden. Random Forest kan ook overweg met niet-numerieke (ordinale en nominale) predictoren en ongebalanceerde data, waarbij gebeurtenissen onevenredig verdeeld zijn, zoals bij storingen en calamiteiten. Een mooie toepassingsmogelijkheid is het modelleren van storingen in waterleidingen/ het schatten van faalkansen. Random Forest heeft bijzonder goede eigenschappen voor:
- Het voorspellen of het schatten van kansen op gebeurtenissen
- Het imputeren van ontbrekende waarden in een dataset
- Het detecteren van de belangrijkste invloedsfactoren (predictoren) voor gebeurtenissen in een dataset; bij waterleidingen is dat de leeftijd, het materiaal en de omgeving
- Het detecteren van verdachte gebeurtenissen of veranderingen in een dataset
- Het detecteren van patronen of de classificatie van verbanden of kenmerken in een dataset.
Met veel succes hebben wij Random Forest (op basis van beslissingsbomen (decision trees)) toegepast op het imputeren/voorspellen van waarden in meetreeksen voor waterschap De Dommel en in de RIWA-base (zie Imputeren van ontbrekende waarden in RIWA-base, pagina 13, met een uitgebreide uitleg van de methodiek en de meest geschikte instellingen). Zie ook Het principe van de werking van Random Forest.
Een elegante methodiek om met Random Forest de beste predictors te kiezen is met VI (Variable Importance). De onderstaande figuur is een VI-plot met boxplots van de VI van 25 predictoren in het Random Forest model voor het imputeren/voorspellen van de watertemperatuur (120) bij Andijk. De predictors zijn langs de horizontale as gesorteerd op basis van de absolute waarde van de Spearman-rangcorrelatiecoëfficiënt met de watertemperatuur bij Andijk. Negatieve VI’s impliceren onnauwkeurige imputaties/voorspellingen.
Heeft u een grote dataset en onderzoeksvragen? Wenst u een datavalidatie van uw databasegegevens van uw proces? We kunnen er voor zorgen dat uw gegevens (‘ruwe data’) betrouwbaar en bruikbaar worden. Heeft u vragen over de kans op bepaalde gebeurtenissen, storingen of calamiteiten? We helpen we u graag aan de gewenste informatie.
Heeft u marketing datasets? Heeft u vragen over het koopgedrag van uw klanten? Revenue management of yield management? Ook dan kunnen we er voor zorgen dat uw bedrijf in staat is om weloverwogen en onderbouwde beslissingen te nemen.
