Unsere Blogbeiträge
Flexdashboard: Einfache HTML-Dashboards mit R
Die Analyse steht, doch die visuelle Untermalung der Analyse zum besseren Verständnis oder als Projektabschluss für die Fachabteilungen steht noch aus. Nichts leichter als das: Mit dem Flexdashboard-Paket als R-Markdown-Output.
Risiken erkennen, Chancen nutzen: Data Science in der Versicherungsbranche
Sie sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts – für Versicherer sogar der einzig verfügbare: Daten. Das Kerngeschäft der Versicherungsbranche ist spätestens seit Beginn des Big-Data-Zeitalters die Informationsverarbeitung. Kunden, Produkte oder…
Mit Predictive Modelling und Kostenanalyse zur optimierten LKW-Flotte
In diesem Blogbeitrag wird anhand eines frei zugänglichen LKW-Datensatzes ein Predicitve Maintenance Use Case geschaffen, dessen Ziel es ist, Fehler im Luftdrucksystem der LKW vorherzusagen. Dieser soll dazu dienen, Vorgehensweisen
Von der Ziel- bis zur Produktivsetzung: Ein Data-Science-Projekt Schritt für Schritt (Teil 2)
Im ersten Teil des Artikels wurde die Ausgangsfrage für das Retail-Analyseprojekt definiert und das Wissen der Fachabteilung in das Projekt inkludiert. Der Data Scientist hat alle relevanten Daten identifiziert und…
Von der Ziel- bis zur Produktivsetzung: Ein Data-Science-Projekt Schritt für Schritt (Teil 1)
Das Potenzial von Data Science ist erkannt, ein möglicher Use Case identifiziert und die vorfreudige Erwartungshaltung an die Analyseergebnisse groß: Ein Data-Science-Projekt beginnt. Damit es vom Anfang bis zum Ende…
Was ist ein Algorithmus?
Algorithmus, Bias, Clusteranalyse – für Data Scientists gehören diese Begriffe ganz natürlich zum täglichen Arbeitsleben dazu. Dabei vergessen sie leicht, dass bestimmte Begriffe für andere nicht..
Data Engineer: Wegbereiter erfolgreicher Data-Science-Projekte
Der Sturm gewinnt Spiele, die Abwehr Meisterschaften: Eine der berühmtesten Fußball-Weisheiten ist der Ausgangspunkt, um der Bedeutung des Data Engineers auf den Grund zu gehen. Natürlich stehen im Analytik-Kontext strategische…
Nachvollziehbar erfolgreich: Wieso Data Science so stark auf Open Source setzt
Open Source feiert seinen 20. Geburtstag: Im Februar 1998 – im Herzen des Silicon Valley – gründeten Aktivisten rund um die beiden Initiatoren Bruce Perens und Eric S. Raymond die…
Das erfolgreiche Data-Science-Projekt: Das Team und seine Kompetenzen
Ein Data-Science-Projekt ist nur so gut wie das dahinterstehende Projekt-Team. Denn bis ein Data-Science-Projekt erfolgreich abgeschlossen ist, durchläuft es mehrere Phasen und Stationen. Dabei treffen viele Kompetenzen aufeinander: Hacking Skills,…
Quo vadis Finance? Wie die Finanzbranche mit Data Science von der Digitalisierung profitieren kann
Fraud Detection, Blockchain und Co.: Die Digitalisierungswelle hat auch die Finanzbranche längst erreicht. Einige Unternehmen sind im Zuge des FinTech-Booms schon aufgesprungen, andere bringen sich noch in Position, um ihn…
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