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AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv

Erschienen in:

12.10.2017 | Originalveröffentlichung

Einsatz von Machine-Learning-Verfahren in amtlichen Unternehmensstatistiken

verfasst von: Florian Dumpert, Martin Beck

Erschienen in: AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv | Ausgabe 2/2017

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Zusammenfassung

Aufgabe der amtlichen Unternehmensstatistiken ist die Bereitstellung von Informationen über Struktur und Entwicklung der Wirtschaft, die sie durch Erhebungen, die Nutzung von Verwaltungsdaten, den Zukauf kommerzieller Daten und die Verknüpfung von Mikrodaten gewinnt. In jüngster Zeit wurde darüber hinaus auch der Einsatz von Machine-Learning-Verfahren in amtlichen Unternehmensstatistiken experimentell erprobt, und zwar bei Zuordnungsentscheidungen und der Generierung neuer Informationen. In diesem Beitrag wird das Vorgehen im Überblick dargestellt. Dazu werden zunächst die Methodik des maschinellen Lernens in den Grundzügen dargestellt, bisherige Anwendungsgebiete außerhalb und in der amtlichen Statistik beschrieben sowie die in der Unternehmensstatistik experimentell eingesetzten Verfahren erläutert. Anschließend wird die praktische Anwendung von Support Vector Machines und Random Forests auf fünf konkrete Aufgabenstellungen in ausgewählten Unternehmensstatistiken dargestellt. Abschließend werden die bisherigen Erfahrungen zusammenfassend bewertet und potenzielle weitere Aufgabenstellungen sowie absehbare Weiterentwicklungen der maschinellen Lernverfahren aufgezeigt.

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Andere Bereiche des maschinellen Lernens sind das nichtüberwachte Lernen (unsupervised learning), das halbüberwachte Lernen (semisupervised learning) und das ver- oder bestärkende Lernen (reinforcement learning), siehe beispielsweise Russel und Norvig (2012, S. 811).

Die nachfolgenden Beschreibungen sind im Wesentlichen jedoch auch für Regression oder die Klassifikation mit mehr als zwei möglichen Optionen gültig.

Bei genauerer Betrachtung ist zu erkennen, dass bislang hauptsächlich auf den Begriff des statistischen Lernens eingegangen wurde. Jede Berechnung einer Regressionsfunktion o. ä. kann im weiteren Sinne als statistisches Lernen bezeichnet werden, erfasst es doch die Informationen im Datensatz um später zu neuen Beobachtungen entsprechende Outputwerte vorherzusagen. Damit wird auch deutlich, dass die vorgestellten Methoden bessere Ergebnisse als die altbewährten liefern können, aber nicht müssen. Der Anteil des „Maschinellen“ wurde hingegen noch nicht verdeutlicht. Dass man von statistischem maschinellen Lernen spricht liegt darin begründet, dass einige der heute unter diesem Begriff firmierenden Methoden vor der Entwicklung entsprechend leistungsstarker Rechner zwar theoretisch denkbar, praktisch jedoch ohne maschinelle Unterstützung nicht oder nicht für große Datenmengen durchführbar waren. Brücken zu den Forschungsgebieten „Big Data“, „Data Mining“, „Künstliche Intelligenz“ und im Hinblick auf die Algorithmen auch zur Informatik könnten an dieser Stelle ohne weiteres geschlagen werden, sollen aber nicht Bestandteil des Aufsatzes sein.

Auf das pruning kann und soll verzichtet werden, wenn der Baum nicht alleine die Klassifikation vornimmt, sondern Eingang in einen Random Forest findet (Wyner et al. 2017).

Zu Hintergründen und weiteren Details zu nachfolgendem Abschnitt siehe Dumpert et al. (2016).

Zu Hintergründen und weiteren Details zu nachfolgendem Abschnitt siehe Feuerhake und Dumpert (2016).

Der Ansatz, Random Forests zur Identifizierung der für den späteren SVM-Algorithmus heranzuziehenden Variablen zu nutzen, wurde unter anderem auch von Löw et al. (2013) gewählt.

Zu Hintergründen und weiteren Details zu nachfolgendem Abschnitt siehe Finke et al. (2017).

Ein alternatives Zielkriterium stellt das sogenannte G‑Maß dar, das geometrische Mittel aus Spezifität und Sensitivität (Kubat et al. 1997).

In Tab. 7 werden die Mittelwerte für die Berechnungen über zehn verschiedene Aufteilungen des Gesamtmaterials in Trainings- und Testdatensatz angegeben.

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Titel: Einsatz von Machine-Learning-Verfahren in amtlichen Unternehmensstatistiken
verfasst von: Florian Dumpert
Martin Beck
Publikationsdatum: 12.10.2017
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in: AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv / Ausgabe 2/2017
Print ISSN: 1863-8155
Elektronische ISSN: 1863-8163
DOI: https://doi.org/10.1007/s11943-017-0208-6

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