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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Data Mining – Methoden-Einmaleins und Beispiele aus der Praxis

Data Mining zählt zu den grundlegenden Methoden, wenn es um Datenexploration im Bereich Big Data geht. Theorie und Praxis von Data-Mining-Methoden.

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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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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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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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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Machine Learning Methoden – ein Überblick. Teil 1/3

Es gibt heute eine immer größere Zahl von Machine Learning Methoden. Doch welche Methode passt zu welchem Zweck? Ein umfassender Überblick. Teil 1/3.

Machine Learning steht aktuell im Zentrum vieler Data Science Projekte. In Teil 1 unserer dreiteiligen Artikel-Serie erfahren Sie alles, was Sie über die Machine Learning Methoden ganz allgemein wissen müssen. Mit den speziellen Einzelmethoden beschäftigen sich dann die nächsten beiden Teile der Serie.

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Grundlagen, Anwendungsfälle und Vorzüge eines Data Lake: Alles was Unternehmen über Data Lakes wissen müssen.

Ein sinnbildlicher Data Lake. Ein Data Lake lässt sich am besten wie eine überdimensionale Festplatte vorstellen.

Im Schnitt erzeugt heute jeder Mensch pro Tag schon 600-700 Megabyte an Daten – im Beruf oder privat. Große Mengen an Daten fallen insbesondere im Bereich Industrie 4.0 an. Sensoren, die Werte über ihre Umgebung liefern oder Daten, die in vernetzten IoT-Geräten aufgezeichnet werden, sind nur zwei von unzähligen Datenquellen, die heute in Unternehmen zu einer wahren Informationsflut führen. Da kommt der Data Lake ins Spiel.

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