Illustrative introductions on dimension reduction
"What is your image on dimensions?"
....That might be a cheesy question to ask to reader of Data Science Blog, but most…
Spiky cubes, Pac-Man walking, empty M&M's chocolate: curse of dimensionality
"Curse of dimensionality" means the difficulties of machine learning which arise when the dimension of data is higher. In…
Back propagation of LSTM: just get ready for the most tiresome part
First of all, the summary of this article is "please just download my Power Point slides and be patient, following the equations."…
How to develop digital products and solutions for industrial environments?
In this article, we substantiate why Data Science and Engineering should be introduced as new engineering discipline in the Product Lifecycle Management process.
Understanding LSTM forward propagation in two ways
*This article is only for the sake of understanding the equations in the second page of the paper named "LSTM: A Search Space…
Hypothesis Test for real problems
A statistical hypothesis is a belief made about a population parameter. This belief may or might not be right. In other words, hypothesis testing is a proper technique utilized by scientist to support or reject statistical hypotheses. The foremost ideal approach to decide if a statistical hypothesis is correct is examine the whole population.
Must-have Skills to Master Data Science
The need to process a massive amount of data sets is making Data Science the most-demanded job across diverse industry verticals.…
Process Mining mit Celonis - Artikelserie
Insgesamt stellt Celonis ein unabhängiges und leistungsstarkes Process Mining Tool bereit, wobei der Anwender die Wahl zwischen einer on-Premise-Lösung sowie einer Cloud-Lösung hat. Die „prebuild Process-Connectors“ und die vordefinierten Analysen können ein Process Mining Projekt signifikant beschleunigen und somit die Time-to-Value lukrativ verkürzen. Die Analyse Tools sind leicht bedienbar und schaffen dank integrierter Machine Learning Algorithmen Optimierungspotentiale.
AI Voice Assistants are the Next Revolution: How Prepared are You?
According to Jeff Bezos, Amazon CEO, he says we’re already living in the golden era of artificial intelligence as such where the voice assistant flagship already exists, i.e. Alexa.
3D-Visualisierung von Graphen
/2 Comments/in Big Data, Data Mining, NoSQL, Visualization /by Benjamin AunkoferDie Graphentheorie ist ein wichtiger Teil vieler Methoden und Anwendungsgebiete für Big Data Analytics. Graphen sind mathematisch beschreibbare Strukturen, ohne die im Ingenieurwesen nichts funktionieren würde. Ein Graph besteht aus zwei Knoten (Ecken, engl. Vertex), die über eine Kante (engl. Edge) verbunden sind. Auf Graphen stoßen Data Scientists beispielsweise bei der Social Media Analyse, beim Aufbau […]
Finance Controlling und NoSQL Data Science – zwei Welten treffen aufeinander
/0 Comments/in Business Analytics, Data Migration, Data Warehousing, Experience, NoSQL, Use Case /by Thomas KalippkeWenn ein konservativer, geschäftskritischer Fachbereich auf neue Technologien mit anderen, kreativen Möglichkeiten trifft, führt das zu Reibungen, aber auch zu Ergebnissen, die andere Personen auf neue Ideen bringen können. Bei dem hier geschilderten Anwendungsfall geht es um die Ermittlung einer kurzfristigen Erfolgrechnung (KER) unter Nutzung von NoSQL-Technologien. Einer Aufgabenstellung, die für beide Seiten sehr lehrreich […]
Aus der Datenflut das Beste machen – Zertifikatskurs „Data Science“ in Brandenburg
/1 Comment/in Business Analytics, Business Intelligence, Industrie 4.0, Machine Learning, R Statistics /by Benjamin AunkoferDie Aufbereitung von Daten, ihre Analyse und Darstellung sind mittlerweile zu einer Wissenschaft für sich geworden – „Data Science“. Unternehmen sehen sich heute unabhängig von ihrer Größe von einer Vielzahl unterschiedlicher Daten herausgefordert: Neben klassischen Transaktionsdaten stehen heute z.B. Daten aus der Logistik (RFID, GIS), aus sozialen Medien, dem Internet der Dinge oder öffentlichen Quellen […]
Flexible ABC Analyse mit Excel Power Pivot und DAX
/4 Comments/in Business Intelligence, Data Mining, Tools, Tutorial /by Sven GalonskaEine klassische Methode im Bereich des Controllings ist sicherlich die ABC-Analyse, auch Paretoprinzip oder 80/20-Regel genannt. Das Paretoprinzip beschreibt ein statistisches Phänomen, bei dem eine kleine Anzahl hoher Werte (Kategorie A) mehr zum Gesamtwert beiträgt als eine große Anzahl kleiner Werte (Kategorie C). Vilfredo Pareto (1848 – 1923) entdeckte dieses Prinzip, als er die Bodenverteilung […]
Hadoop und Connected Cars
/0 Comments/in Big Data, Business Analytics, Connected Car, Data Mining, Industrie 4.0 /by Christoph HartmannWie Automotive Unternehmen mehr aus großen Datenmengen machen Wussten Sie schon: Für 13% der Autokäufer ist ein Neu-Fahrzeug ohne Internetzugang ein “no-go”! Dreizehn Prozent! Das bedeutet gleichzeitig 13% weniger Umsatz für den OEM. Die Unternehmensberatung Bain erwartet, dass diese sogenannten Connected Cars in nur wenigen Jahren die Regel und nicht mehr die Ausnahme sein werden. Dabei sind Connected Cars nur der Anfang: OEMs stehen jetzt vor der Herausforderung, ihr Portfolio noch […]
Von Rohdaten zu entscheidungsrelevanten Informationen mit Microsoft Self Service BI
/2 Comments/in Business Analytics, Business Intelligence, Tools, Tutorial /by Sven GalonskaGanz still und leise, ja fast geräuschlos führte Microsoft in Office 2010 „by the backdoor“ eine Reihe von kostenlosen AddIns ein. Diese AddIns unterstützen die Anbindung von heterogenen Datenquellen, deren Kombination, Anreicherung, Modellierung und Visualisierung. Microsoft faßt diese AddIns unter dem Begriff Power BI zusammen: Excel Power Query, Excel Power Pivot, Excel Power View, Excel Power […]
Datenvisualisierung – Eine Wissenschaft für sich… oder auch zwei
/2 Comments/in Big Data, Data Mining, Data Science, Tools, Visualization /by Bassam MokbelTechniken für die Visualisierung und visuelle Analyse von Datenmengen gehören heute in vielen Unternehmen zu den essentiellen Werkzeugen, um große Datensätze zu untersuchen und sie greifbarer zu gestalten. Während die Anwendungssoftware dazu ständig weiterentwickelt wird, sind die dahinterliegenden Methoden ein beliebtes Forschungsthema in der Wissenschaft. Es gibt zahlreiche Tagungen, Workshops und Fachjournale, in denen neue […]
Automatisierte Extraktion von Rohstoffpreisen aus HTML basierten Dokumenten
/0 Comments/in Big Data, Data Warehousing, Text Mining /by Christian MeyerEin im ETL-Kontext häufiger Anwendungsfall ist die periodische Extraktion beliebiger Zeichenketten aus heterogenen Datenquellen. Ziel dieses Artikel ist, am Beispiel der beiden Industriemetalle Aluminium und Kupfer zu demonstrieren, wie mit vergleichsweise geringem Aufwand ein Monitoring von Rohstroffpreisen realisiert werden kann. Die tragende Technologie im Hinblick des Extraktionsprozesses wird hierbei die vielseitige Programmiersprache PHP sein. Die […]
Wissensvorsprung durch Datenhoheit – den Wandel zulassen
/0 Comments/in Big Data /by Ulrich StinnertzWissen- das wertvollste Gut Die Rede von der Wissensgesellschaft ist schon längst ein alter Hut. Der Begriff geht auf Daniel Bell zurück, der bereits 1973 im Rahmen seiner Studie „The Coming of Post-Industrial Society: A Venture in Social Forecasting“ zeigte, dass Wissen eine der wichtigsten Ressourcen in der Gesellschaft darstellt. Bell bezog sich hier primär […]
Top 10 der Python Bibliotheken für Data Science
/5 Comments/in Data Mining, Data Science, GPU-Processing, Machine Learning, Predictive Analytics, Python, Text Mining /by Benjamin AunkoferPython gilt unter Data Scientists als Alternative zu R Statistics. Ich bevorzuge Python auf Grund seiner Syntax und Einfachheit gegenüber R, komme hinsichtlich der vielen Module jedoch häufig etwas durcheinander. Aus diesem Grund liste ich hier die – meiner Einschätzung nach – zehn nützlichsten Bibliotheken für Python, um einfache Datenanalysen, aber auch semantische Textanalysen, Predictive […]