Text Mining – Grundlagen, Methoden und Anwendungsfälle

Text Mining zählt zu den wichtigsten Data-Science-Methoden. Wir erklären die Grundlagen sowie Methoden und zeigen mögliche Anwendungsfelder auf.

Text Mining ist angesichts der Flut von Texten und Text-Daten, die täglich entstehen, ein wahrer Segen. Es würde jedes menschliche Vermögen übersteigen, Terabytes an Textdaten zu lesen, zu verschlagworten oder nach anderen Kriterien zu sortieren. In diesem Artikel beschäftigen wir uns mit den Grundlagen dieser Methode und zeigen Anwendungsmöglichkeiten von Text Mining auf.

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Next-Best-Activity: Der Turbo für Mobiles Marketing und E-Commerce.

Ein Marketing Team arbeitet mit der Nutzung von Data Science an dem Next Best Activity für den Kunden.

Wie oft fallen uns wichtige Ereignisse wie Geburtstage oder der Hochzeitstag erst wenige Tage davor ein? Für die Suche nach Geschenken bleibt dann nur wenig Zeit. In der Zukunft wird Einkaufen oder das Geschenke besorgen mittels Next Best Activity (oder: Next-Best-Action-Marketing) keine lästige und mit Stress verbundene Pflicht mehr sein. Am bekanntesten sind in dieser Hinsicht sogenannte „Recommender-Systeme“. Dieser Artikel bietet einen Einblick in die Grundlagen des Next-Best-Action-Marketing.

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Alles über Daten. Grundlagen, Formen und der Wert der Daten

Daten - das neue Öl. In diesem Artikel informieren wir über die Grundlagen, Formen und Wert von Daten.

Daten spielen heute überall und jeden Tag eine entscheidende Rolle – im täglichen Leben jedes Einzelnen, im sozialen und gesellschaftlichen Zusammenhang, in einzelnen Unternehmen und der Wirtschaft als Ganzem. Dennoch fragen wir uns selten, was genau Daten eigentlich sind und was ihr Wert ist. Dieser Artikel stellt sich darum die einfache Frage: Was sind Daten? So simpel die Frage auf den ersten Blick erscheint, so vielfältig und vielschichtig fallen die Antworten darauf aus.

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Wachstumschance Aftersales: Mit Data Science einen bislang stark vernachlässigten Bereich erschließen

Unternehmen müssen immer mehr ihr Augenmerk auch auf den Aftersales lenken, um Kunden langfristig an sich zu binden.

Alle Unternehmen haben ein Ziel: Potenzielle Kunden vom Kauf ihres Produkts oder ihrer Dienstleistung zu überzeugen. In vielen Fällen ist es jedoch so, dass sich Hersteller oder Händler nach dem Kauf nicht mehr im gleichen Maße für ihre Kunden interessieren wie vor dem Kauf. In einer Zeit, in der immer mehr vernetzte Produkte wie das Connected Car auf den Markt kommen und neue Geschäftsmodelle entstehen, verändert sich die Erwartungshaltung der Kunden und Aftersales gewinnt an Bedeutung. Dieser Artikel beschreibt Einsatzmöglichkeiten von Data Science in der Kundenbetreuung nach dem Kauf.

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Datenauswertung und Marketing Analytics: Mit einer optimierten Customer Journey Wettbewerbsvorteile sichern

Jeder Klick und jede Interaktion erzeugt Daten, die entsprechend einer Datenauswertung ausgewertet werden können.

Jeder Klick und jede Interaktion, die digital erfasst werden kann, erzeugt Daten und macht eine Datenauswertung möglich. Unser Verhalten in den Social Media und das Surfverhalten auf Webseiten oder Online-Stores ebenso wie das Lesen eines Artikels, der Klick auf eine Anzeige, der Download von Dokumenten, das Versenden von E-Mails oder Eingaben in CRM-Systemen – Datenquellen wie diese stellen eine optimale Grundlage für Marketing Analytics dar. Dieser Artikel liefert Einblicke in die Anwendungsmöglichkeiten von Marketing Analytics.

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Mit Augmented Reality und Mixed Reality die Präventive Wartung verbessern

Augmented und Mixed Reality und damit auch Präventive Wartung gewinnt zunehmend an Bedeutung.

Datenbrillen sowie die verschiedenen Technologien­ – Augmented Reality, Virtual Reality und Mixed Reality – werden häufig mit der Spieleindustrie in Verbindung gebracht. Spätestens seit dem großen Erfolg von Pokemon GO und dem Hype um Magic Leap wird Augmented Reality in der Wahrnehmung  verstärkt damit verknüpft. Dieser Artikel vermittelt einen Überblick über Augemented Realtiy und den Einsatz der Technologie in der Präventiven Wartung.

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Machine Learning Methoden – Teil 2/3: Classification & Regression

Eine der Klassen von Machine Learning Methoden ist Supervised Learning. In Teil 2/3 unseres Überblicks geht es darum um Classification und Regression.

Wie bereits im ersten Teil der Serie über Machine Learning Methoden angedeutet, handelt es sich bei Classification und Regression um die beiden klassischen Machine Learning Methoden im Bereich Supervised Machine Learning. Der zweite Teil der Serie beschäftigt sich darum mit Classification- und Regression-Algorithmen.

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Data Science für Banken: Fraud Detection bekämpft Betrüger

Fraud Detection - Data Science unterstützt Banken bei der Betrugserkennung.

Banken waren über viele hundert Jahre die Anlaufstelle für alle Arten von Geldgeschäften. Die Digitalisierung bereitet dieser Gesetzmäßigkeit ein Ende und transformiert die Branche. Innovative Geschäftsmodelle von FinTechs brachten der Bankenbranche Konkurrenz in all ihren Kompetenzbereichen. Neue Methoden und Tools wie Fraud Detection sind als Reaktion auf die neuen Entwicklungen im Online-Banking-Bereich notwendig geworden. Dieser Artikel gibt einen Überblick über den Wandel der Branche und den Einsatz von Fraud Detection.

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