Kategorie: Data Science

In diesem Artikel möchte ich das Thema Normalisierung in Bezug auf Data Science genauer betrachten und aufzeigen, wie es dazu beitragen kann, dass Variablen, die auf verschiedenen Skalen gemessen werden, gleichermaßen für die Analyse genutzt werden können. Normalisierung ist besonders relevant, wenn es darum geht, multivariate Analysen durchzuführen, bei denen mehrere Prädiktorvariablen in Beziehung zu einer Antwortvariablen gesetzt werden. In solchen Analysen ist es wichtig, dass alle Variablen gleichermaßen zur Analyse beitragen. Ich möchte verdeutlichen, wie wichtig es ist, die Daten auf eine einheitliche Skala zu bringen, um eine aussagekräftige Analyse durchführen zu können. 

Herzlich willkommen in der beeindruckenden Welt der Datenanalyse, in der Algorithmen wie k-Means die unüberschaubare Vielfalt riesiger Datenmengen in übersichtlich strukturierte und leichter verständliche Informationen umwandeln. Ganz gleich, ob Sie ein Unternehmer auf der Suche nach neuen Marktsegmenten sind oder ein Fotograf, der seine Aufnahmen optimieren möchte – der k-Means Algorithmus hilft bei der Gruppierung ähnlicher Daten. In diesem Blog-Artikel werde ich den k-Means Algorithmus entschlüsseln und Ihnen aufzeigen, wie er dazu beiträgt, verborgene Strukturen und Zusammenhänge in Ihren Daten zu entdecken.

Im Bereich des Unsupervised Learnings gibt es verschiedene Ansätze, um Muster in Daten zu erkennen. Einer dieser Ansätze ist das hierarchische Clustering.

Beim hierarchischen Clustering werden die Datenpunkte schrittweise zu Gruppen zusammengefasst, wobei ähnliche Datenpunkte in der gleichen Gruppe landen. Dabei wird eine Hierarchie von Gruppen gebildet, die sich entweder von oben nach unten (agglomeratives Clustering) oder von unten nach oben (divisives Clustering) aufbaut.

Clustering ist ein Prozess, bei dem ähnliche Elemente oder Objekte aus einem Datensatz in Untergruppen zusammengefasst werden. Dies geschieht häufig, um Daten zu analysieren oder zu visualisieren. Clustering kann auch verwendet werden, um ähnliche Dinge zu finden oder abzugrenzen. Unternehmen können so etwa Kundendaten clustern, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Cluster-Verfahren sind eine Form des maschinellen Lernens. Wir betrachten hier Cluster-Verfahren als unüberwachtes Lernen (unsupervised learning), bei dem die Einteilung in Klassen nur aufgrund der vorhandenen Daten und ohne speziellen Lernschritt erfolgt. Demnach sind die Daten in dem Datensatz nicht benannt, weshalb Algorithmen prädikative Methoden einsetzen müssen, um Muster, Beziehungen und Verbindungen in dem unverarbeiteten Datensatz zu identifizieren. 

Statistik ist ein unverzichtbares Werkzeug für Data Science. Statistische Methoden sind notwendig, um Daten zu sammeln, zu analysieren und Schlussfolgerungen aus ihnen zu ziehen. Ohne Statistik wäre es unmöglich, die komplexen Datensätze zu verstehen, die bei der Data Science eingesetzt werden. In diesem Artikel führe ich in die Grundlagen der Wahrscheinlichkeit ein.

Haben Sie schon einmal von dem Begriff Zettabyte gehört? Wir leben in einer digitalen Zeit, in der die Informationen immer weiter zunehmen. Ein großes Problem dabei ist, dass wir die Datenmenge kaum noch überblicken können. Ein Beispiel hierfür ist das Zettabyte. In diesem Blog-Post erkläre ich, was es mit dem Zettabyte auf sich hat und wie gigantisch die Datenmenge wirklich ist.