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.
»Die Frage lautet: Wie können Datenanalysen in eine professionelle IT-Umgebung eingebettet werden?«
Philipp Tschachtschal, Solution Architect bei eoda, findet auf genau diese Frage Antworten. Im Interview klärt er, warum die…
reticulate – Ein weiterer Schritt in Richtung multilingualer und kollaborativer Arbeitsweise
R , Julia, Python – Den Datenwissenschaftlern von heute stehen zahlreiche verschiedene Programmiersprachen zur Verfügung, alle mit ihren…
It’s (almost) all about the Data: Stolpersteine von Predictive Maintenance
Höhere Maschinenverfügbarkeiten, geringere Wartungskosten und mehr Kundenbindung durch verbesserte Serviceangebote: Die Vorteile von…
B wie Bias
Algorithmus, Bias, Clusteranalyse – für Data Scientists gehören diese Begriffe ganz natürlich zum täglichen Arbeitsleben dazu. Wir erklären sie!
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…
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…
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 betrachtet. Nun folgt die Fortsetzung!
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…