4 Strategien, die zum Erfolg führen: Anforderungsmanagement in Data-Science-Projekten mit Schwerpunkt auf Visualisierung

Data-Science Anforderungen Visualisierungs-Projekt

Anforderungen in Data-Science-Projekten und deren genaue Analyse sind für das Gelingen von datengetriebenen Projekten von zentraler Bedeutung. Diese sollten vollständig und widerspruchsfrei sein. Der Umgang mit Anforderungen ist ein wesentlicher Erfolgsfaktor in Projekten. Dieser Text präsentiert Strategien, mit denen sich Anforderungen in Data-Science-Projekten mit Visualisierungsanteil optimal ermitteln lassen.

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Datenvisualisierungen und die Macht des Visuellen

Visualisierung und die Macht des Visuellen.

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 Top 10 Data Science Trends 2019 für Versicherungen. Teil 2: Datengetriebene Produkte

In der Versicherungsbranche gibt es innovative Data Science Trends durch Datengetriebene Produkte und Services.

Im ersten Teil der Top 10 Big Data und Data Science Trends 2019  für die Versicherungsbranche haben wir uns mit den Teilbereichen Marketing & Sales sowie mit Prozessstrukturen beschäftigt. Im zweiten Teil geht es konkret um datengetriebene Versicherungsprodukte und Dienstleistungen sowie allgemein um innovative Ansätze in der Versicherungsbranche.

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10 Entwickler-Tipps für das perfekte Analytics-Dashboard

Ein Dashboard muss die wichtigsten Informationen beinhalten. Wie dies optimal gelingt, verraten diese 10 Tipps für die Entwicklung eines Analytics-Dashboards.

Ein Analytics-Dashboard soll seinen Nutzern schnell und übersichtlich die benötigen Informationen zur Verfügung stellen. Was bei der Entwicklung eines Analytics-Dashboards zu beachten ist, hat unsere Visualisierungsexpertin Elena Danchyshyna in 10 Tipps zusammengetragen.

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In 4 Schritten zum perfekten Dashboard

Kommunikation ist der Schlüssel zum Projekterfolg. Durch Visualisierungen, beispielsweise in Form eines Dashboards, können Data Scientists mit Kunden oder Kollegen kommunizieren. In anderen Worten: Die Visualisierungen werden zur Sprache. Diese Sprache sollten Entwickler, Kunden und Kollegen gleichermaßen beherrschen.

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Visualisierung – Bilder sagen mehr als Worte

Die Visualisierung von Analyseergebnissen ist eine Notwendigkeit, damit Erkenntnisse aus den Daten besser sichtbar werden.

Was bedeutet ein bestimmtes Ergebnis einer Datenanalyse konkret? Was folgt daraus für die Mitarbeiter? Um Fragen wie diese beantworten zu können, müssen Daten für den Endnutzer erkenntlich dargestellt werden. Im Zuge der digitalen Transformation steigt die Anzahl von Datenprojekten in Unternehmen. Damit wächst auch das Bedürfnis zu verstehen, wie Daten zusammenhängen, wie man mit ihnen interagiert und wie man aus Daten konkret Handlungsempfehlungen und letzten Endes einen Mehrwert aus ihnen ableiten kann. Beim Thema Visualisierung geht es also um weit mehr als die reine Darstellung eines Analyseergebnisses. Es geht darum, Verständnis für die Daten zu schaffen und Erkenntnisse im Umgang […]

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3 Use Cases für Parameter in Tableau

Parameter in Tableau sind vielseitig einsetzbare Instrumente für Datenvisualisierungen.

Das Datenvisualisierungstool Tableau findet in weiten Bereichen der Data Science Anwendung und Parameter in Tableau stellen dabei ein wichtiges und häufig unterschätztes Werkzeug dar. Wir erläutern anhand von 3 Anwendungsbeispielen, wie Parameter in Tableau genutzt werden können.

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Wie Maschinen sehen lernen – Verfahren zur Bilderkennung

Bilderkennung: Maschinen lernen sehen durch Methoden wie etwa Machine Learning.

Dank neuer intelligenter Analyseverfahren zur Bilderkennung können visuelle Informationen, die eine enorme Quelle für unerschlossenes Wissen darstellen, zugänglich gemacht werden. Dadurch lassen sich zahlreiche Use Cases umsetzen, die auf Verfahren wie „Computer Vision“ beziehungsweise „Image Recognition“ basieren.

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