Unsere Blogbeiträge
Predictive Analytics mit Hilfe von Random Forest am Beispiel einer Win-Loss-Analyse
Um zukünftige Ereignisse zu prognostizieren, ist die Transparenz über vorhandene Kausalzusammenhänge, komplexe Beziehungen und indirekte Abhängigkeiten einzelner Faktoren untereinander sehr hilfreich. Datenmengen, die ohnehin vielfach vorhanden sind, machen es möglich,…
Eine kurze Geschichte über R
Schlagworte wie Big Data oder Data Mining erfahren zur Zeit eine besondere Aufmerksamkeit. Sie sind Ausdruck des Trends, Daten als wertvollen Rohstoff zu begreifen. IT-Systeme in Unternehmen produzieren jeden Tag…
Die Shapley Value Regression in der Kundenzufriedenheitsanalyse
Die lineare Regression gehört zu den am häufigsten verwendeten Verfahren in der statistischen Datenanalyse. Sie findet Verwendung in der Mustererkennung und zur Prognose und hat eine lange Tradition in Forschung und…
Data Mining mit R
We are drowning in information, but starving for knowledge” – der Zukunftsforscher John Naisbitt trifft damit einen wichtigen Punkt aktueller unternehmerischer Fragen. Computertechnologien und vergrößerte Speicher erlauben es Unternehmen, riesige…
Datamining mit R am Beispiel Zugmonitor
Die Daten des SZ Zugmonitors sind prädestiniert dafür, zu zeigen, welche Möglichkeiten große – und hier sogar frei verfügbare – Datenbestände für die Analyse bieten. Für die HNA haben wir…
Clusteranalyse in der Kundensegmentierung
Multivariate Analysemethoden berücksichtigen diese Vielfältigkeit der Merkmale und helfen dabei, die Realität möglichst genau abzubilden. Die Clusteranalyse ist eines dieser multivariaten Verfahren.
Excel Reports mit R erstellen am Beispiel des Zugmonitors der SZ
Daten im Überfluss sind gleichzeitig Fluch und Segen unserer Zeit. Mit dem Zugmonitor hat die Süddeutsche Zeitung ein besonders anschauliches Projekt initiiert, das die Möglichkeiten und den Nutzen von „Big…
Die Schwarmintelligenz im Unternehmenseinsatz – Chancen und Risiken
In verschiedenen Unternehmensbereichen wird zunehmen mit den Phänomen der Schwarmintelligenz experimentiert. Herausstechend sind dabei Versuche, die Genauigkeit der Absatzprognosen in Vertrieb oder Logistik zu verbessern. Die Einsatzmöglichkeiten sind jedoch vielfältig…
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