Aus dem Kurs: Data Science – Grundlagen
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Deskriptive Analysen
Aus dem Kurs: Data Science – Grundlagen
Deskriptive Analysen
Bei Geschäftsentscheidungen gehen Mensch und Maschine sehr unterschiedlich an die Dinge heran. Einmal dadurch, dass Maschinen das perfekte Gedächtnis besitzen. Sie sagen ihnen einmal etwas und sie geben es Ihnen später exakt genauso wieder. Auch überblicken sie alle Daten im Detail zur gleichen Zeit, wie es Menschen nie könnten. Allerdings sind sie nicht gut darin, allgemeine Muster in Daten zu erkennen. Es gibt dafür zwar einige Möglichkeiten, aber das ist nicht die Stärke von Algorithmen. Dagegen sind menschliche Entscheider gut darin, Muster zu finden und Daten mit externen Situationen zu verknüpfen. Aber die Menschen haben begrenzte geistige Kapazität. Wir können nur wenige Gedanken zugleich haben. Das hat unter anderem die Folge, dass wir die Daten vereinfachen müssen. Wir müssen sie auf eine überschaubare Menge einengen, um das Wichtige herauszufiltern. Deskriptive Analysen sind ein Mittel, das zu tun. So als würden Sie Ihre Daten aufräumen, um Klarheit in der Bedeutung dessen…
Üben mit Projektdateien
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Inhalt
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Deskriptive Analysen6 Min. 16 Sek.
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Vorhersagemodelle7 Min. 13 Sek.
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Trendanalysen6 Min. 16 Sek.
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Clustering5 Min. 35 Sek.
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Klassifizierung5 Min. 12 Sek.
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Anomalieerkennung4 Min. 54 Sek.
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Dimensionsreduktion5 Min. 8 Sek.
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Auswahl und Erstellung von Features5 Min. 21 Sek.
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Validierung von Modellen4 Min. 24 Sek.
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Modellaggregation3 Min. 37 Sek.
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