Schmidt Jutta - Smart Data statt Big Data

● Die stellvertretende Leiterin der Marketingabteilung, die die Daten der geschäftlichen Transaktionen strategischer als bisher für die Preisgestaltung und die Einteilung der Kunden nutzen möchte. Aber Sie verstehen die Vorgehensweise Ihrer Entwickler und der überbezahlten Berater nicht.

● Die Person, die Bedarfsprognosen untersucht und die weiß, dass sich in den Verkaufsdaten des letzten Quartals mehr über die Kunden des Unternehmens verbirgt als nur eine Vorschau für das nächste Quartal. Aber Sie wissen nicht, wie Sie an diese verborgenen Schätze gelangen können.

● Die Geschäftsführerin eines Online-Start-ups, die auf der Basis der letzten Einkäufe eines Kunden vorhersagen möchte, ob dieser Kunde auch am Kauf eines anderen Artikels interessiert sein könnte.

● Der für die Business Intelligence zuständige Analyst, der zusieht, wie viel Geld für Infrastrukturmaßnahmen und die Lieferkette des Unternehmens sinnlos ausgegeben wird, der aber nicht weiß, wie kostensparende Entscheidungen systematisch gefällt werden.

● Der Fachmann für Onlinemarketing, der mehr mit den E-Mail- oder Facebook- und Twitter-Reaktionen von Kunden anfangen möchte, als sie nur zu lesen und abzuspeichern.

Ich stelle mir vor, dass Sie ein Leser sind, der direkten Nutzen daraus zieht, mehr über Data Science zu wissen, der es aber bisher noch nicht geschafft hat, einen Fuß in die Tür zu diesen Techniken zu bekommen. Sinn dieses Buches ist es, alle Irritationen zu beseitigen, die sich um Data Science ranken (den Code, die Werkzeuge und den ganzen Rummel), und Ihnen die entsprechenden Techniken beizubringen. Dabei verwende ich Fallstudien, die jeder verstehen kann, der sich in der Schule zumindest grundsätzlich mit linearer Algebra oder Infinitesimalrechnung beschäftigt hat. Sollte das bei Ihnen nicht der Fall sein, lesen Sie einfach langsamer und greifen Sie auf Wikipedia zu.

Dies ist kein Buch über das Codieren. Ich bin sogar bereit, dies (mit der kleinen Ausnahme von Kapitel 10 Конец ознакомительного фрагмента. Текст предоставлен ООО «ЛитРес». Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес. Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом. ) zu garantieren. Warum?

Ganz einfach: Ich habe kein Interesse daran, zu Beginn dieses Buches hundert Seiten damit zu vergeuden, mich mit Git abzugeben, Umgebungsvariablen einzurichten und den Spagat zwischen Emacs und Vi zu wagen.

Vielleicht laufen bei Ihnen nur Windows und Microsoft Office. Oder Sie sind bei einer Organisation beschäftigt, die es nicht zulässt, dass Sie auf Ihrem Computer irgendwelches Open-Source-Zeugs herunterladen und installieren. Und selbst wenn Ihnen in der Schule schon Ihr Taschenrechner eine Heidenangst einjagen konnte, müssen Sie sich keine Sorgen machen.

Sollten Sie wissen, wie Code geschrieben wird, um die meisten der hier vorgestellten Techniken in eine automatisierte, produktive Form zu bringen? Unbedingt! Auf jeden Fall müssen Sie mindestens jemanden kennen, der mit Code umgehen kann und Speichertechnologien beherrscht.

Müssen Sie wissen, wie Code geschrieben wird, um diese Techniken zu verstehen, sie zu unterscheiden und auf sie aufbauen zu können? Natürlich nicht!

Aus diesem Grund behandele ich jede Technik mithilfe einer Tabellenkalkulation.

Okay, in meinen Aussagen ist eine kleine Lüge versteckt. Das letzte Kapitel dieses Buches handelt von der auf Data Science ausgerichteten Programmiersprache R. Es soll denen unter Ihnen als Sprungbrett dienen, die sich intensiver mit Dingen dieser Art beschäftigen wollen.

Tabellenkalkulationen sind nicht gerade das aufregendste Werkzeug, das man sich vorstellen kann. Letztendlich gehören sie sogar zu den langweiligsten Analysewerkzeugen auf dieser Erde. Aber sie erlauben Ihnen, die Daten zu sehen und zu berühren (oder wenigstens anzuklicken). Wenn es darum geht, die entsprechenden Techniken kennenzulernen, benötigen Sie etwas Unspektakuläres, etwas, das jeder versteht und mit dem Sie gleichzeitig parallel zu Ihrem Lernfortschritt schnell und ohne großen Aufwand weiterkommen. Und genau das geht prima mit einer Tabellenkalkulation.

Tabellenkalkulationen sind ein erstklassiges Werkzeug, wenn es um das Entwickeln von ersten Ansätzen geht. Sie werden wohl kaum für Ihren Online-Vertrieb ein produktives KI-Modell aus Excel heraus ablaufen lassen, was aber nicht heißt, dass Sie sich in diesem Programm keine Verkaufsdaten anschauen können, nicht mit Funktionen herumspielen sollten, die das Interesse an Produkten vorhersagen können, und nicht in der Lage sind, Zielvorgaben festzulegen. Um so etwas zu tun, bietet eine Tabellenkalkulation den perfekten Rahmen.

Alle Beispiele, die Sie durcharbeiten, setzen in diesem Buch Excel voraus. Auf der Webseite zu diesem Buch ( www.wiley-vch.de/publish/dt/books/ISBN3-527-76060-1) können Sie zu den einzelnen Kapiteln Arbeitsmappen herunterladen, die Bestandteil einer großen Demodatei sind und die Ihnen leichter machen, die Aufgaben zu verfolgen. Wenn Sie dann vielleicht die Abenteuerlust packt, können Sie in den Arbeitsblättern alles bis auf die Anfangsdaten löschen und die gesamte Übung selbstständig nachvollziehen. Das Buch ist kompatibel zu Excel 2007, 2010, 2011 für den Mac und 2013. Kapitel 1geht genau auf die Unterschiede der einzelnen Versionen ein.

Die meisten von Ihnen haben Zugriff auf Excel, und vielleicht nutzen Sie es schon, um auf der Arbeit Berichte zu erstellen oder Daten festzuhalten. Wenn Sie aber aus irgendeinem Grund kein Excel besitzen, sollten Sie diese Software erwerben oder auf LibreOffice( www.libreoffice.org) zugreifen.

Hinweis

Was ist mit Google Drive?

Vielleicht denken einige von Ihnen darüber nach, Google Drive zu verwenden. Dies ist eine verlockende Möglichkeit, da sich Google Drive in der Cloud befindet und auch von Ihren mobilen Geräten aus erreichbar ist. Aber das, was wir hier vorhaben, funktioniert dort nicht.

Google Drive eignet sich gut für einfache Arbeitsblätter einer Tabellenkalkulation, aber dort, wo Sie sich hinbegeben, kann Google nicht folgen. Das Hinzufügen von Zeilen und Spalten ist in Drive eine mehr als nervige Sache, die Einbindung von Solver ist haarsträubend, und die Diagramme besitzen noch nicht einmal Trendlinien. Ich wünsche mir, es wäre anders.

Bei LibreOffice handelt es sich um kostenlose Open-Source-Software, die über fast dieselben Funktionen wie Excel verfügt. Ich bin sogar der Meinung, dass der Solver von LibreOffice dem von Excel vorzuziehen ist. Wenn Sie diesen Weg einschlagen wollen, hindert Sie nichts daran.

Damit Sie das meiste aus dem Text herausholen und den Geschehnissen auf der Spur bleiben können, verwende ich in diesem Buch einige Konventionen.

Hinweis

Informationen wie die gerade zu Google Drive beziehen sich in der Regel auf Themen auf der aktuellen Seite und ergänzen diese Themen.

Warnung

Warnungen enthalten wichtige Informationen, die Sie nicht vergessen dürfen, und die für den unmittelbar benachbarten Text von Bedeutung sind.