Methoden

Je nach Anwendungsgebiet unterscheiden sich die verwendeten Data Science Methoden. Eine grobe Differenzierung teilt ein:


Beobachtungsanalyse

Erkennen von Mustern und Zusammenhängen in vorliegenden Daten

Korrelation & Clustering
 Ermittlung von Ähnlichkeiten zwischen Objekten (z. B. Kunden, Schäden etc.) und anschließende Gruppierung, Aufdecken von Zusammenhängen

Ausreißererkennung
 Identifizierung von ungewöhnlichen Datensätzen: Ausreißern, Fehlern, Änderungen, untypischem Verhalten (z. B. in Schäden etc.)

Assoziationsanalyse/ Hypothesentests

 Identifizierung von Zusammenhängen und Abhängigkeiten in den Daten in Form von Regeln wie „Aus A und B folgt normalerweise C“.

(Visuelle) Exploration
 Zusammenfassende Darstellung des Datensatzes mit möglichst interaktiven Elementen, die visuelles Erfassen von Mustern und Abhängigkeiten erlaubt.

Dimensionsreduktion
 Komponentenanalyse (PCA etc.), auch für Zeitreihen (ICA, saisonale Schwankungen)


Spezielle Daten

Spezielle Daten(quellen)

Text-Mining
 Extraktion von Informationen aus Texten (Topic Extraction etc.), Gruppierung von Texten, Finden relevanter Themen (z. B. in Kundenschreiben, Beschwerden etc.)


Prognose & Predictive Analytics

Vorhersage der Eigenschaften neuer Daten aufgrund automatisch erkannter Ähnlichkeiten zu bestehenden Daten

Klassifikation
 Bisher nicht in Klassen eingeteilte Elemente werden den bestehenden Klassen zugeordnet (z. B. Vorhersage von RS-affinen Kunden anhand der Trainingsmenge bisheriger RS-Kunden)

(Lineare) Regression
 Identifizierung von Beziehungen zwischen (mehreren) abhängigen und unabhängigen Variablen (typisch: Regressionsgeraden etc.)

Simulation
 Parametrisierung eines (kunden)spezifischen Modells und Verwendung zur Abschätzung zukünftiger Eigenschaften und Modellausprägungen

Ereigniszeitanalyse
 Vergleich des Zeitraums bis zum Eintreten eines Ereignisses, Schätzung prognostischer Faktoren (Survival Analysis etc.)

Statistische Modellierung
 Daten/Rauschen mit statistischen Verteilungen modellieren, z. B. Verteilungen an Histogramme/Punktwolken fitten, zeitliche Verläufe fitten

 

Technologien

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Wie können wir Ihre Daten in Werte verwandeln?