Holdings: Predictive Analytics für Dummies

Predictive Analytics für Dummies:

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Bibliographic Details
Main Authors:	Bari, Anasse (Author), Chaouchi, Mohamed (Author), Jung, Tommy (Author)
Other Authors:	Freudenstein, Regine (Translator)
Format:	Book
Language:	German
Published:	Weinheim Wiley-VCH Verlag GmbH & Co.KGaA 2016
Edition:	1. Auflage
Series:	... für Dummies
Subjects:	Datenanalyse Vorhersagetheorie Datenmodell Prognose Data Mining Datenmanagement Maschinelles Lernen Big Data Algorithmen u. Datenstrukturen Data Mining u. Knowledge Discovery Informatik Predictive Analytics Wirtschaftsinformatik
Online Access:	Ausführliche Beschreibung Auszug Register Inhaltsverzeichnis
Item Description:	Titelzusatz auf dem Umschlag: "Die analytische Glaskugel : auf einen Blick: unstrukturierte und strukturierte Daten analysieren; Algorithmen und Datenanalyse-Techniken nutzen; Vorhersagemodelle erstelle; Fallstricke vermeiden"
Physical Description:	357 Seiten Illustrationen, Diagramme
ISBN:	9783527712915 3527712917

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adam_text	INHALTSVERZEICHNIS UEBER DIE AUTOREN WIDMUNG DANKSAGUNG EINFUEHRUNG 21 UEBER DIESES BUCH 21 EINIGE TOERICHTE ANNAHMEN 22 IN DIESEM BUCH VERWENDETE SYMBOLE 22 UEBER DIESES BUCH HINAUS 23 WIE ES WEITERGEHT 23 TEIL / ERSTE BEKANNTSCHAFT MIT PREDICTIVE ANALYTICS 25 KAPITEL 1 DIE ARENA BETRETEN 2 7 PREDICTIVE ANALYTICS ERKLAEREN 27 DATA-MINING 27 DAS MODELL IN DEN MITTELPUNKT STELLEN 28 DEN GESCHAEFTSWERT ERHOEHEN 30 UNENDLICHE MOEGLICHKEITEN 30 IHR UNTERNEHMEN STAERKEN 31 EIN PREDICTIVE ANALYTICS-PROJEKT STARTEN 32 UNTERNEHMENSKENNTNISSE 33 DATA-SCIENCE-TEAM UND -TECHNOLOGIE 34 DIE DATEN 35 DEN MARKT BEGUTACHTEN 35 AUF BIG DATA REAGIEREN 36 MIT BIG DATA ARBEITEN 36 KAPITEL 2 PREDICTIVE ANALYTICS IN DER FREIEN WITDBAHN 39 ONLINE-MARKETING UND VERKAUF 41 EMPFEHLUNGSDIENSTE 41 REALISIERUNG EINES EMPFEHLUNGSDIENSTES 43 KOLLABORATIVES FILTERN 43 INHALTBASIERTES FILTERN 51 HYBRID-EMPFEHLUNGSDIENSTE 55 ZIELGRUPPENANSPRACHE MITHILFE DER MODELLIERUNG VON VERHALTENSWEISEN 57 UPLIFT-MODELL 58 N 00 05 ZIELGRUPPENGERICHTETES MARKETING 56 PREDICTIVE ANALYTICS GEGEN BETRUG UND VERBRECHEN 60 INHALTE UND TEXTE ANALYSIEREN 61 KAPITEL 3 DATENTYPEN UND DIE DAMIT VERBUNDENEN TECHNIKEN 63 IHRE DATENTYPEN ERKENNEN 63 STRUKTURIERTE UND UNSTRUKTURIERTE DATEN 64 STATISCHE UND FLIESSENDE DATEN 66 DATENKATEGORIEN ERKENNEN 67 EINSTELLUNGSDATEN 68 VERHALTENSDATEN 69 DEMOGRAFISCHE DATEN 70 PREDICTIVE ANALYTICS EINSETZEN 70 DIE DATENGESTEUERTE ANALYSE 71 NUTZERGESTEUERTE ANALYSE 72 DIE VERBINDUNG ZU BENACHBARTEN DISZIPLINEN 73 STATISTIK 73 DATA-MINING 74 MASCHINELLES LERNEN 74 KAPITEL 4 DIE KOMPLEXITAET VON DATEN 77 NUTZEN AUS IHREN DATEN ZIEHEN 77 IN IHREN DATEN GRABEN 78 VALIDITAET DER DATEN 78 VIELFALT DER DATEN 79 STAENDIGE AENDERUNG DER DATEN 79 GESCHWINDIGKEIT DER DATEN 80 VOLUMEN DER DATEN 80 SCHWIERIGKEITEN BEIM DURCHSUCHEN IHRER DATEN 81 DIE SUCHE NACH SCHLUESSELWOERTERN 81 SEMANTISCHE SUCHE 81 DIE UNTERSCHIEDE ZWISCHEN BUSINESS INTELLIGENCE UND DER ANALYSE VON BIG DATA 83 DIE VISUALISIERUNG VON ROHDATEN 84 DIE ATTRIBUTE DER DATEN BESTIMMEN 84 DIE VISUALISIERUNG VON DATEN ERKUNDEN 85 TABELLARISCHE VISUALISIERUNGEN 85 BALKENDIAGRAMME 86 TORTENDIAGRAMME 86 GRAPHEN 88 SCHLAGWORTWOLKEN 89 KURVENDIAGRAMM 90 DARSTELLUNG DURCH VOGELSCHWAERME 90 TEIL II ALGORITHMEN BEI DER MODELLBITDUNG BERUECKSICHTIGEN 93 KAPITEL 5 MODELLE VERWENDEN 95 DATEN MODELLIEREN 95 MODELLE UND SIMULATIONEN 96 MODELLE KATEGORISIEREN 98 DATEN BESCHREIBEN UND ZUSAMMENFASSEN 100 BESSERE GESCHAEFTSENTSCHEIDUNGEN TREFFEN 100 FALLSTUDIEN AUS DEM GESUNDHEITSWESEN 101 SUCHANFRAGEN BEI GOOGLE ALS ANZEICHEN FUER EINE ANSTECKUNG 101 DIE CHANCE, EINEN KREBS ZU UEBERLEBEN 102 FALLSTUDIEN ZUM MARKETING IN SOZIALEN MEDIEN 103 TWEETS ALS ANZEICHEN FUER DEN AKTIENHANDEL 103 EINE KAUFHAUSKETTE SAGT SCHWANGERSCHAFTEN VON FRAUEN VORHER 104 AUF TWITTER BERUHENDE ANZEICHEN FUER ERDBEBEN 105 MIT TWITTER DIE ERGEBNISSE POLITISCHER KAMPAGNEN VORSAGEN 106 KAPITEL 6 AEHNLICHKEITEN BEI BATEN ERKENNEN 109 DIE CLUSTERANALYSE ERKLAEREN 109 MOTIVATION 111 ROHDATEN IN EINE MATRIX VERWANDELN 113 EINE MATRIX AUS AUSDRUECKEN ERSTELLEN 113 AUSWAHL DER TERME 114 K-GRUPPEN IN IHREN DATEN BESTIMMEN 115 K-MEANS-ALGORITHMUS 115 CLUSTERING MIT DEN NAECHSTEN NACHBARN 119 KORRELATIONEN ZWISCHEN DATENELEMENTEN ENTDECKEN 121 BIOLOGISCH INSPIRIERTE CLUSTERMETHODEN VERWENDEN 123 VOGELSCHWAERME 123 AMEISENKOLONIEN 128 KAPITEL 7 MITHILFE DER KLASSIFIZIERUNG VON DATEN DIE ZUKUNFT VORHERSAGEN 131 DIE KLASSIFIZIERUNG VON DATEN 132 KREDITVERGABE 133 MARKETING 133 GESUNDHEIT 134 WAS KOMMT ALS NAECHSTES? 135 DIE KLASSIFIZIERUNG VON DATEN IN IHREM UNTERNEHMEN EINFUEHREN 135 DEN PROZESS DER KLASSIFIZIERUNG VON DATEN ERKLAEREN 137 MITHILFE DER KLASSIFIZIERUNG DIE ZUKUNFT VORHERSAGEN 139 ENTSCHEIDUNGSBAEUME 139 SUPPORT VECTOR MACHINE 141 EINFACHE BAYES-KLASSIFIZIERUNGSALGORITHMEN 143 NEURONALE NETZE 148 DAS MARKOV-MODELL 150 LINEARE REGRESSION 155 DIE GENAUIGKEIT DURCH DIE VERWENDUNG VON ENSEMBLE-METHODEN VERBESSERN 156 TEIL /// EINEN FAHRPLAN ENTWICKELN 159 KAPITEL 8 IHR MANAGEMENT VON DER EINFUEHRUNG VON PREDICTIVE ANALGTICS UEBERZEUGEN 161 FUER DAS GESCHAEFTSMODELL WERBEN 162 VORTEILE FUER DAS UNTERNEHMEN 163 UNTERSTUETZUNG VON PROJEKTBETEILIGTEN BEKOMMEN 169 MIT IHREN AUFTRAGGEBERN ARBEITEN 170 FACHKRAEFTE BEAUFTRAGEN 172 AUF INFORMATIONSTECHNOLOGIE SETZEN 173 SCHNELLE ENTWICKLUNG EINES PROTOTYPEN 177 IHREN PLAN PRAESENTIEREN 178 KAPITEL 9 VORBEREITUNG DER DATEN 181 DIE GESCHAEFTSZIELE AUFLISTEN 182 VERWANDTE ZIELE ERKENNEN 182 DIE VORAUSSETZUNGEN FESTLEGEN 183 IHRE DATEN VERARBEITEN 183 IHRE DATEN BESTIMMEN 184 DIE DATEN REINIGEN 185 ABGELEITETE DATEN ERZEUGEN 186 DIE DIMENSIONALITAET DER DATEN REDUZIEREN 187 IHRE DATEN STRUKTURIEREN 188 IHRE DATEN EXTRAHIEREN, UMWANDELN UND LADEN 188 DIE DATEN AUF DEM LAUFENDEN HALTEN 189 DAS TESTEN UND DIE TESTDATEN ERLAEUTERN 189 KAPITEL 10 EIN VORHERSAGEMODETT ERSTELLEN 191 DER EINSTIEG 191 IHRE GESCHAEFTSZIELE BESTIMMEN 193 VORBEREITUNG IHRER DATEN 194 EINEN ALGORITHMUS WAEHLEN 196 DAS MODELL ENTWICKELN UND TESTEN 197 ENTWICKLUNG DES MODELLS 197 TEST DES MODELLS 198 DAS MODELL BEURTEILEN 200 DEN REGELBETRIEB AUFNEHMEN 201 EINSATZ DES MODELLS 201 DAS MODELL UEBERWACHEN UND ERHALTEN 202 KAPITEL 11 VISUALISIERUNG ANALYTISCHER ERGEBNISSE 203 VISUALISIERUNGEN ALS VORHERSAGENDES INSTRUMENT 203 WARUM DIE VISUALISIERUNG EINE ROLLE SPIELT 204 DIE VORTEILE DER VISUALISIERUNG NUTZEN 205 MIT DER VIELSCHICHTIGKEIT ARBEITEN 206 IHRE VISUALISIERUNG BEWERTEN 207 WIE RELEVANT IST DIESE ABBILDUNG? 207 WIE AUSSAGEKRAEFTIG IST DIESE ABBILDUNG? 207 IST DIE ABBILDUNG EINFACH GENUG? 208 FUEHRT DIE ABBILDUNG ZU NEUEN ERKENNTNISSEN? 208 DIE ANALYTISCHEN ERGEBNISSE IHRES MODELLS VISUALISIEREN 208 DIE VISUALISIERUNG VERBORGENER GRUPPIERUNGEN 208 DIE VISUALISIERUNG DER ERGEBNISSE EINER DATENKLASSIFIZIERUNG 210 DIE VISUALISIERUNG VON AUSREISSERN IN IHREN DATEN 211 DIE VISUALISIERUNG VON ENTSCHEIDUNGSBAEUMEN 211 VORHERSAGEN VISUALISIEREN 213 WEITERE ARTEN DER VISUALISIERUNG IN PREDICTIVE ANALYTICS 215 DAS SCHWARMVERHALTEN VISUALISIEREN 215 TEIL IV PREDICTII/E ANALYTICS PROGRAMMIEREN 221 KAPITEL 12 GRUNDLEGENDE OORHERSAGENDE BEISPIELE ERZEUGEN 223 DAS SOFTWAREPAKET INSTALLIEREN 223 PYTHON INSTALLIEREN 224 DAS MODUL ZUM MASCHINELLEN LERNEN INSTALLIEREN 224 DIE ZUSATZDATEIEN INSTALLIEREN 228 AUFBEREITUNG DER DATEN 232 DEN PROBEDATENSATZ BEKOMMEN 233 BEZEICHNUNG IHRER DATEN 233 MITHILFE VON KLASSIFIZIERUNGSALGORITHMEN VORHERSAGEN MACHEN 234 UEBERWACHTES LERNEN MITHILFE VON STUETZVEKTOREN 235 EIN MODELL DES UEBERWACHTEN LERNENS MIT DER LOGISTISCHEN REGRESSION ERZEUGEN 244 ZWEI KLASSIFIZIERUNGSMODELLE VERGLEICHEN 248 KAPITEL 13 GRUNDLEGENDE BEISPIELE FUER UNUEBERU/ACHTE VORHERSAGEN 251 DEN PROBEDATENSATZ HERUNTERLADEN 251 DIE VERWENDUNG VON CLUSTERALGORITHMEN ZUR VORHERSAGE 252 VERGLEICH ZWEIER CLUSTERMODELLE 252 EIN MODELL DES UNUEBERWACHTEN LERNENS MIT K-MEANS ERZEUGEN 253 MIT EIN MODELL DES UNUEBERWACHTEN LERNENS ERZEUGEN 263 KAPITEL 74 DIE VORHERSAGENDE MODELLIERUNG IN R 269 IN R PROGRAMMIEREN 270 R INSTALLIEREN 271 RSTUDIO INSTALLIEREN 271 SICH MIT DER UMGEBUNG VERTRAUT MACHEN 271 EIN WENIG R LERNEN 273 VORHERSAGEN MITHILFE VON R MACHEN 277 MITHILFE DER REGRESSION VORHERSAGEN 278 DIE KLASSIFIKATION ZUR VORHERSAGE VERWENDEN 287 KAPITEL 15 FALTEN BEI DER ANALYSE VERMEIDEN 295 DIE HERAUSFORDERUNGEN 296 DIE GRENZEN DER DATEN SKIZZIEREN 297 EXTREMFAELLE (AUSREISSER) BEHANDELN 299 DIE DATEN GLAETTEN 302 KURVEN ANPASSEN 306 DIE ANNAHMEN AUF EIN MINIMUM BESCHRAENKEN 308 ANALYTISCHE HERAUSFORDERUNGEN 309 DIE UEBERWACHTE ANALYSE 310 AUF NUR EINE ANALYSE VERTRAUEN 310 DIE GRENZEN DES MODELLS BESCHREIBEN 311 NICHTSKALIERBARE MODELLE VERMEIDEN 312 IHRE VORHERSAGEN GENAU BEWERTEN 313 KAPITEL 16 AUF BIG DATA ZIELEN 3 1 5 WESENTLICHE TECHNOLOGISCHE TRENDS BEI PREDICTIVE ANALYTICS 316 DER EINSATZ VON PREDICTIVE ANALYTICS ALS SERVICE 316 VERTEILTE DATEN FUER DIE ANALYSE VERBINDEN 317 DATENGESTEUERTE ANALYSE IN ECHTZEIT 318 FREI ZUGAENGLICHE TOOLS AUF BIG DATA ANWENDEN 319 APACHE HADOOP 319 APACHE MAHOUT 322 EINEN SCHNELLEN PROTOTYP IHRES VORHERSAGEMODELLS ERSTELLEN 323 MUSTERENTWICKLUNG FUER PREDICTIVE ANALYTICS 323 IHR VORHERSAGEMODELL TESTEN 326 TEIL V DER TOP-TEN-TEIF 329 KAPITEL 17 ZEHN GRUENDE FUER DIE DURCHFUEHRUNG VON PREDICTIVE ANALYTICS 331 DIE GESCHAEFTSZIELE ERLAEUTERN 331 UEBER IHRE DATEN BESCHEID WISSEN 332 IHRE DATEN ORGANISIEREN 333 IHRE KUNDEN ZUFRIEDENSTELLEN 334 DIE BETRIEBSKOSTEN REDUZIEREN 336 DIE KAPITALRENDITE ERHOEHEN 336 WACHSENDES VERTRAUEN 337 KUNDIGE ENTSCHEIDUNGEN TREFFEN 338 WETTBEWERBSVORTEILE GEWINNEN 339 DAS GESCHAEFT VERBESSERN 340 KAPITEL 18 ZEHN SCHRITTE ZUM ERSTELLEN EINES VORHERSAQEMODELLS 34 1 DIE BILDUNG EINES TEAMS FUER DIE PREDICTIVE ANALYTICS 342 GESCHAEFTSKOMPETENZ MIT INS BOOT HOLEN 342 MIT IT- UND MATHEMATIKKENNTNISSEN EINHEIZEN 343 DIE GESCHAEFTSZIELE FESTLEGEN 343 IHRE DATEN AUFBEREITEN 344 DIE AUSWAHL IHRER DATEN 345 WO MAN MUELL HINEINSTECKT, KOMMT AUCH MUELL HERAUS - VERMEIDEN SIE DAS 345 EINFACH IST NICHT DUMM 346 DIE AUFBEREITUNG DER DATEN FOERDERT DAS GUTE MATERIAL ZUTAGE 346 SCHNELLE ERFOLGE ERZIELEN 346 AENDERUNGEN IN IHREM UNTERNEHMEN UNTERSTUETZEN 347 ERSETZBARE MODELLE ERSTELLEN 349 IHR MODELL UEBERPRUEFEN 350 IHR MODELL AKTUALISIEREN 350 STICHWORTVERZEICHNIS 353
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