Data Mining – Methoden und Beispiele aus der Praxis

Data Mining

Data Mining ist einer der Grundbegriffe im Kontext der Digitalisierung und Data Science. Er taucht insbesondere im Umfeld von Big-Data-Projekten und Data-Analytics-Methoden auf. Data Mining bezeichnet dabei ganz allgemein den systematischen, mathematisch-statistischen Umgang mit Daten. Das Ziel dabei ist stets, Muster, Beziehungen und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu finden. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die zugrundeliegende Theorie und veranschaulicht die Thematik anhand von 3 Praxis-Beispielen.

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Erfolgreiche Data Science Projekte mit dem Datenkompass

Erfolgreiche Data Science Projekte mit dem Datenkompass der Alexander Thamm GmbH

Die Einsatzbereiche für Data Science Projekte sind schier unerschöpflich und so reichhaltig wie die Branchen, wo sie Anwendung finden. Datenanalysen bringen wertvolle Einsichten für Forschung und Wissenschaft, Produktentwicklung, Vertrieb und Logistik, Produktion, Human Resources, das Management, im Bereich Banking sowie vielen weiteren Unternehmensbereichen und Einzelbranchen. Eine der wiederkehrenden Konstanten solcher Projekte ist es, Muster und Regelmäßigkeiten in Daten zu erkennen sowie Modelle zu entwickeln, die Vorhersagen erlauben und Grundlage für Entscheidungen bilden. Der Datenkompass Um all diese verschiedenen Aspekte zu gliedern und zu strukturieren, haben wir von der Alexander Thamm GmbH den Datenkompass entwickelt. Er dient der Orientierung und der zielgerichteten Entwicklung von Data Science Projekten. Der […]

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Absatzprognosen mit KI – Der Konkurrenz ein Stück voraus

Eine strategische Absatzplanung ist nur möglich auf Basis exakter Absatzprognosen. Diese werden dank der Entwicklungen im Bereich KI immer genauer.

Bei Regenwetter wird kaum Grillfleisch gekauft und bei niedrigen Temperaturen weniger Sushi. Einfache Zusammenhänge wie diese haben aber zwei Probleme: Zum einen sind sie erst sehr kurzfristig verfügbar, während Produktion und Lieferketten längerfristige Prozesse sind. Zum anderen sind sie relativ ungenau, sodass bei der Planung immer noch ein großer Puffer eingerechnet werden muss. Der Handel und die Hersteller von verderblichen Waren brauchen für ihre Planung und strategische Entwicklung exakte Absatzprognosen. Im Zeitalter von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning ist es möglich, Absatzprognosen so genau wie niemals zuvor zu berechnen. Das bringt Händlern große Vorteile und ein enormes Potenzial. Lesetipp: In […]

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Datenvisualisierungen und die Macht des Visuellen

Datenvisualisierungen

Datenvisualisierungen sind ein machtvolles Instrument. Denn kaum etwas überzeugt uns so schnell wie ein Blick auf ein Chart oder ein Diagramm. In diesem Blog-Artikel befassen wir uns umfassend mit den wichtigsten Aspekten und Anforderungen von Datenvisualisierungen.

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Die 10 Big Data Trends in der Versicherungsbranche

Big Data Trends 2019 im Marketing und Sales Bereich

Die 10 Top Big Data Trends in der Versicherungsbranche haben wir identifiziert und präsentieren spannende Trends in zwei Teilen. Im ersten Teil hier geht es zum einen um Zukunftstrends im Marketing und Sales. Zum anderen geht werden Prozessverbesserungstrends in der Versicherungsbranche beleuchtet.

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Das Connected Car: Chance für die Mobilität der Zukunft

Autonom fahrende Fahrzeuge werden bereits in naher Zukunft Realität.

Das Connected Car ist eines der Schlüsselkonzepte, wenn es um die Mobilität der Zukunft geht. Erfahren Sie in diesem Blog-Artikel, was das Connected Car auszeichnet und warum diesem Konzept die Zukunft gehört. Einer der Megatrends des 21. Jahrhunderts ist die Urbanisierung. Bereits 2007 lebten weltweit mehr Menschen in den Städten als auf dem Land. In den kommenden Jahren steigt dieser Anteil auf 75 Prozent. Im Jahr 2050 werden etwa 7,2 Milliarden Menschen in der Stadt leben. Das bedeutet eine massive Zunahme des Verkehrs in den Städten. Bleibt es beim heutigen Konzept des Individualverkehrs, wird es eng in den Straßen – die Aussicht auf flüssigen Verkehrsfluss […]

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Lackierprozess optimieren: Data Science und Big Data in der Lackiererei

Den Lackierprozess optimieren und Fehler reduzieren

Den Lackierprozess optimieren und Fehler langfristig vermeiden – Diese zwei Ziele lassen sich mit Data Science und Big Data in der Lackiererei erreichen. In diesem Blog-Artikel bieten wir Einblick in eines unserer Projekte. Dabei erklären wir grundlegende Anforderungen in Data-Science-Projekten und zeigen das Potential von Data Science für die Automobilbranche auf.

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KI-Marketing und die Revolution der Kundenbeziehungen

KI-Marketing wird dabei helfen Kunden noch mehr an sich zu binden und mit der Marke überzeugen zu können.

KI-Marketing entwickelte sich in den letzten Jahren zu einem vielversprechenden Feld, das bislang unmögliche Bereiche erschloss und bei der Realisierung neuer Marktchancen half. In diesem Artikel erklären wir, was KI-Marketing ist, welche Stärken und Vorteile es hat und welche neuen Aufgaben damit durch das Marketing abgedeckt werden können.   

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Die zentrale Rolle der Künstlichen Intelligenz in der Industrie 4.0

Künstliche Intelligenz in der Industrie 4.0

Künstliche Intelligenz in der Industrie 4.0 ist zu einem der wichtigsten Themen in den letzten Monaten geworden. Zugespitzt formuliert hängt davon die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Industrie in den kommenden Jahren ab. In diesem Artikel erfahren Sie, warum Künstlicher Intelligenz in der Industrie 4.0 eine so wichtige Bedeutung zukommt.

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