Erfolgreiche Premiere beim Data Mining Cup

Bis zur Frustrationsgrenze
Die Studierenden, die sich in dem Wahlpflichtmodul das erste Mal mit dem Thema Künstlicher Intelligenz und Data Science beschäftigt hatten, standen dabei anfangs vor anscheinend unlösbaren Aufgaben. „Als wir am 12. April die Fragestellung mit den dazugehörigen Daten erhielten, blickten wir erst einmal ziemlich ratlos auf Tabellen mit den endlosen Zahlenkolonnen. Wir sollten aus einer anonymisierten Bestellhistorie eines Online-Händlers ein Modell entwickeln, das vorhersagt, ob und wann ein Produkt wiedergekauft wird.“, berichtet Kevin Kröll. „Nach den ersten Wochen war unsere Frustrationsgrenze schon fast erreicht“, pflichtet ihm sein Teamkollege Moritz Uhlig bei. „Wir hatten bereits versucht, mit unterschiedlichsten Verfahren neue Erkenntnisse aus den vorliegenden Daten zu gewinnen, aber kamen einfach zu keinem befriedigenden Ergebnis, das uns bei der Fragestellung voranbrachte. “ 

„Das waren erstmal nur numerische Werte für Kunden-, Produkt-IDs, Zeitpunkte und Eigenschaften und wir hatten lange Zeit Schwierigkeiten damit, diese Daten überhaupt zielführend zu transformieren.“, sagt auch Leander Wernst. „Zusätzlich umfassten die Daten nur den Zeitraum vom 1. Juni 2020 bis zum 31. Januar 2021. Das ist eine verhältnismäßig  kurze Zeitspanne, um Voraussagen über das Kaufverhalten im Februar 2021 abzuleiten.“ Doch nach diversen Versuchen fanden die drei herangehenden Medieninformatiker etwa drei Wochen vor dem Abgabetermin am 28. Juni 2022 endlich einen Erfolg versprechenden Ansatz.

Intensive Abschlussphase
„Danach haben wir die letzten zwei Wochen vor der Abgabe sehr intensiv, oft auch bis zu zehn Stunden täglich, an einer Lösung gearbeitet“, sagt Kevin Kröll, der sich vorstellen kann, diese Form der Datenanalyse später beruflich zu seinem Schwerpunkt zu machen. Umso größer war die Freude, am Ende tatsächlich ein Ergebnis einreichen zu können. 

Insgesamt haben sich 78 Teams von 59 Universitäten aus 23 Ländern zu dem Wettbewerb angemeldet, 44 reichten eine Lösung ein, sechs davon wurden allerdings mit null Punkten bewertet. Den ersten und dritten Platz belegten Teams der Asia Pacific University aus Malaysia, auf Platz zwei lag eines der zwei Teams der Hochschule Zwickau. „Wir wollen auf jeden Fall auch noch einmal mit den besser platzierten Studierenden Kontakt aufnehmen“, sagt Kevin Kröll. „Einige davon haben nämlich Verfahren benutzt, die bei uns nicht die gewünschten Ergebnisse brachten. Es wäre jetzt natürlich interessant zu erfahren, was diese Teams anders gemacht haben und was wir beim nächsten Mal besser machen können.“ 

Prof. Dr.-Ing. Sabine Schumann zieht ein durchweg positives Resümee: „Wettbewerbe wie der DMC sind für Studierende extrem motivierend, da sie ihr Wissen direkt anwenden und vor allem mit echten Daten arbeiten können. Das bedeutet für die Studierenden zwar ein erhebliches zusätzliches Engagement zum Semesterstundenplan, aber als Lehrende versuchen wir die Studierenden zu motivieren, auch Freiräume zum eigenständigen Lernen zu nutzen . Wir danken unseren zahlreichen Unterstützer*innen, die diese gelungene Premiere ermöglicht haben.“

Text: Maren Borgerding