Der Datenanalyse-Blog von eoda

Der Datenanalyse-Blog vom Data Science Spezialisten: Hier erfahren Sie mehr über Data Science im Business-Kontext, Technologietrends, den Einsatz der Data-Science-Sprachen R und Python und vieles mehr.

Unsere Blogbeiträge

Wahrscheinlichkeitskurve

R in der stat. Prozesskontrolle – Möglichkeiten & Vorteile

Rückrufaktionen aufgrund von Qualitätsmängeln haben oft massive Auswirkungen auf die Kundenzufriedenheit, das Image und das Unternehmensergebnis. Unzureichend geprüfte Produkte stellen ein unkalkulierbares Kostenrisiko dar. Systematisch angelegte statistische Kontrollen entlang der…

Qualitätsmanagement-Ablauf

Statistische Prozesskontrolle in Industrie & Logistik

Systematisch durchgeführte statistische Kontrollen an den richtigen Stellen der Liefer- und Fertigungskette helfen Unternehmen dabei, enorme Kosten zu sparen und Qualitätsverbesserungen zu erzielen. Dieser Beitrag beleuchtet die Bedeutung gelungener Stichprobenkontrollen…

Duplikate-mit-fuzzyckekC-bereinigen

Salesforce: Lösungen zu Data Quality, Data Mining & Predictive Analytics

Consulting-Partner von salesforce.com unterstützt eoda Salesforce-Anwender dabei, den größtmöglichen Nutzen aus den CRM-Daten zu generieren. eoda bietet auf der Basis hochwertiger statistischer und mathematischer Verfahren individuelle Lösungen für das…

Case-Study-Predictive-Maintenancee_Deep-Learning

Predictive Maintenance – Wartung durch Datenanalyse

Die Vernetzung von Maschinen, Produkten und anderen am Produktionsprozess beteiligten Systemen ist Merkmal des Internet der Dinge. Durch den Einsatz von  Sensoren können diese Verknüpfungen nun  genutzt werden um Zustandsdaten…

zizaz

(line.)profiling mit Rprof + R.3.x – Performance von R-Skripten optimieren

Mit der Version R.3.0.0 wurde R um wichtige Funktionen für den professionellen Einsatz erweitert. Dazu zählt beispielsweise die Erweiterung der Funktion Rprof(), mit der sich die  Performance von R-Skripten analysieren…

OptimizerR1

Ganzheitliches Kampagnenmanagement mit optimizeR

Ganzheitliches Kampagnenmanagement, also die Optimierung und Planung unterschiedlicher Kampagnen über verschiedene Zielgruppen hinweg, stellt ein nicht zu unterschätzendes Optimierungsproblem dar. Die Berechnung der optimalen Maßnahmen zur Erzielung des maximalen Response…

Datananalyseblog_Logo_sidebar_small-1

SAS hat einen neuen Vergleich von SAS und R veröffentlicht

Unter dem Titel Big Data Analytics: Benchmarking SAS, R and Mahout. hat SAS am 26. April auf der SAS-Webseite einen Vergleich von SAS, R und Apache Mahout veröffentlicht. In einem…

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Revolution R Enterprise 6.2 mit neuen Funktionen für hoch performante Analysen auf Big Data

Der führende Anbieter von professioneller Software für die freie Statistik-Programmiersprache R, Revolution Analytics, hat eine neue Version von Revolution R Enterprise entwickelt. Nach Abschluss der laufenden Testphase ist der offizielle…

Möglichkeiten und Vorteile von R in der Optimierung

Workflow zur Optimierung – R als ganzheitliches Framework  – „Optimierung as a Service“ Optimierung beschäftigt sich damit, optimale Parameter in einem komplexen System bzw. einer komplexen Fragestellung zu finden. Beispiele…

operateR eoda

R Version 3.0.0 ist da und bringt weitere Verbesserungen für Big Data

Mit der gestrigen Veröffentlichung von R.3.0.0 ist ein weiterer Meilenstein in der Geschichte von R erreicht, denn der Sprung von Version 2 auf 3 führt die umfangreichen Fortschritte  der letzten…

Kundendaten1

Predictive Analytics bei 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,…

operateR eoda

Big Data auf Hadoop mit R analysieren

Mit den R-Paketen von Revolution Analytics lassen sich MapReduce-Algorithmen für verteilte Daten in einem Hadoop Cluster entwickeln und anwenden Seit die Meta Group 2001 das erste Mal von Big Data…

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