Unsere Blogbeiträge
eoda stellt einen Service zur automatischen Übersetzung von SPSS® nach R vor
Datenanalyse im Fussball
Wenn am 12. Juni in Sao Paulo das erste Spiel der Fußballweltmeisterschaft 2014 angepfiffen wird, schaut die Welt gebannt für einen Monat nach Brasilien. Fasziniert von einem Sport der trotz seiner…
Be data driven: Der Unterschied zwischen Kreisklasse und Weltklasse?
Die Aufgaben eines Data Scientist
Data Scientist ist „The Sexiest Job of the 21st Century“. So sieht es der Google Chefökonom Hal Varian sicher nicht ganz uneigennützig – lebt doch Google vor allem von den…
Predictive Maintenance mit R
Mit R intuitiv und professionell Software für Data Mining entwickeln – Besuchen Sie die eoda Data Science Trainings
„R is the most powerful and flexible statistical programming language in the world“ – diese bereits 2010 getroffene Aussage von Norman Nie, einem der Gründer von SPSS, hat schon damals…
Lesbarkeit von Texten berechnen – Flesch Index für Text Mining
Zeitungsartikel, E-Mails, Briefe – Texte begegnen uns täglich auf unterschiedlichen Wegen. Unabhängig von der Übermittlungsart, der Länge und der Thematik eint die Verfasser das Bestreben nach einer hohen Verständlichkeit. Produktinformationen…
Professioneller R Code – einfach eigene Pakete erstellen und dokumentieren
Selbst in kleineren R-Projekten fällt schnell eine Vielzahl selbst geschriebener Funktionen an. Der Ordnung halber möchte man deren Definition und Beschreibung möglichst aus dem eigentlichen Arbeitsskript heraushalten.
Visual debugging mit R – Eine kurze Einführung zur Fehlerdiagnose mit StatET und RStudio
Debugging in R Um Fehler in R-Funktionen und Skripten zu diagnostizieren und aufzufinden, stellt R unter anderem die Funktion debug() zur Verfügung, die wie im folgenden Beispiel angewendet werden kann:…
Veracity – Sinnhaftigkeit & Vertrauen als Kernherausforderung
Veracity – Sinnhaftigkeit und Vertrauenswürdigkeit von Big Data als Kernherausforderung im Informationszeitalter Wer sich intensiver mit Big Data beschäftigt, für den sind die fünf Attribute Volume, Variety und Velocity, Value und Veracity auch bekannt als die „5 V’s“ oder die „fünf Dimensionen“ von Big Data keine Fremdwörter. Volume, Variety, Velocity, Value und Veracity werden regelmäßig […]
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