KnnWorkbook

Beschreibung: 

Das KnnWorkbook ist ein auf Microsoft Excel 2007 bzw. Excel 2010 basierendes Softwareinstrument. Mit dem KnnWorkbook lassen sich Auswertungen mittels der Methode der k Nächsten Nachbarn (kNN) durchführen.
Das KnnWorkbook erlaubt es, eine unbekannte abhängige Variable eines Datensatzes über die Ähnlichkeit zu Referenzdatensätzen mit bekannten Werten zu schätzen. Aus einer Holzschlagdatenbank eines Forstbetriebes oder eines Forstunternehmens lässt sich so für einen anstehenden Holzschlag die zu erwartende Produktivität bei der Holzernte schätzen, indem die dem neuen Holzschlag ähnlichsten früheren Holzschläge der Datenbank ermittelt werden und aus diesen ein Durchschnittswert der erzielten Produktivität berechnet wird. Für den Fall der Kalkulation von Selbstkosten auf betrieblicher Ebene kann auf eigene und aktuelle Holzschlagdaten zurückgegriffen werden (Auszug SZF-Artikel).

Hauptoutput:
z.B. effiziente und verlässliche Schätzungen von Zeitbedarf und Kosten bzgl. Ernte
siehe Einsatzbeispiel im SZF-Artikel: Schätzgenauigkeit für «Kombiseilgerät» und «Seilschlepper» in derselben Grössenordnung wie diejenige einer multiplen linearen Regression.

Besondere Stärke:
Hier wurden nur die groben Schritte genannt. Vorteile der kNN-Methode sind die einfache Verständlichkeit und gute Visualisierbarkeit sowie der Umstand, dass die Schätzmodelle nicht veralten, weil laufend neue Datensätze berücksichtigt werden können. (Auszug SZF-Artikel)

Themen: 

Typ: 

IT-Tool (Erweiterung eines bestehendes Software)

Einsatzbereich und Einschränkungen: 

Um mit dem KnnWorkbook produktiv arbeiten zu können, ist es nötig, die Vorgehensweise der kNN-Methode zu verstehen.

Voraussetzugen: 

Notwendige Input: Softwareinstrument, mit welchem betriebseigene Holzerntedatensätze mit der kNN-Methode analysiert werden können.
Notwendige Infrastruktur: Excel 2007 / 2010
Betriebssystem Windows XP; Windows 7; Windows 8 Spezielle
Notwendige Kompetenzen: kNN-Methode in den Grundzügen verstehen
Einarbeitungszeit: <1Tag

Kontakt: 

Renato Lemm (WSL)