Holdings: Data-Science-Crashkurs

Data-Science-Crashkurs: eine interaktive und praktische Einführung

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Bibliographic Details
Main Author:	Herbold, Steffen (Author)
Format:	Book
Language:	German
Published:	Heidelberg dpunkt.verlag [2022]
Subjects:	Datenanalyse Python > Programmiersprache Data Science Data Mining Big Data Data-Warehouse-Konzept Statistik Machinelles Lernen Deep Learning neuronale Netze Algorithmen Mathematik Python Wahrscheinlichkeit Jupyter-Notebook Machine Learning KI Einführung Lehrbuch
Online Access:	Inhaltsverzeichnis
Item Description:	Auf dem Umschlag: Mit Jupyter Notebooks Literaturverzeichnis Seite 321-322
Physical Description:	xvi, 330 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.5 cm
ISBN:	9783864908620 3864908620

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adam_text	IX INHALTSUEBERSICHT 1 BIG DATA UND DATA SCIENCE 1 2 DER PROZESS VON DATA-SCIENCE-PROJEKTEN 13 3 ALLGEMEINES ZUR DATENANALYSE 33 4 ERKUNDEN DER DATEN 45 5 ASSOZIATIONSREGELN 83 6 CLUSTERANALYSE 95 7 KLASSIFIKATION 143 8 REGRESSION 215 9 ZEITREIHENANALYSE 233 10 TEXT MINING 251 11 STATISTIK 267 12 BIG DATA PROCESSING 285 13 WEITERFUEHRENDE KONZEPTE 309 INDEX ANHANG 311 A SELBST AUSFUEHREN 313 B NOTATIONEN 315 C ABKUERZUNGEN 319 D LITERATUR 321 323 XI INHALTSVERZEICHNIS 1 BIG DATA UND DATA SCIENCE 1 1.1 EINFUEHRUNG IN BIG DATA ............................................................................. 1 1.1.1 VOLUMEN .................................................................................... 2 1.1.2 VELOCITY/GESCHWINDIGKEIT ......................................................... 3 1.1.3 VARIETY/VIELFALT ........................................................................... 4 1.1.4 INNOVATIVE INFORMATIONSVERARBEITUNGSMETHODEN .................... 6 1.1.5 WISSEN GENERIEREN, ENTSCHEIDUNGEN TREFFEN, PROZESSE AUTOMATISIEREN ............................................................ 7 1.1.6 NOCH MEHR VS ........................................................................... 7 1.2 EINFUEHRUNG IN DATA SCIENCE .................................................................... 7 1.2.1 WAS GEHOERT ZU DATA SCIENCE? ................................................... 8 1.2.2 BEISPIELANWENDUNGEN .............................................................. 10 1.3 FAEHIGKEITEN VON DATA SCIENTISTS ............................................................ 11 2 DER PROZESS VON DATA-SCIENCE-PROJEKTEN 13 2.1 DER GENERISCHE DATA-SCIENCE-PROZESS ................................................... 14 2.1.1 DISCOVERY .................................................................................. 15 2.1.2 DATENVORBEREITUNG .................................................................. 18 2.1.3 MODELLPLANUNG ......................................................................... 21 2.1.4 MODELLERSTELLUNG .................................................................... 24 2.1.5 KOMMUNIKATION DER ERGEBNISSE ............................................ 25 2.1.6 OPERATIONALISIERUNG ................................................................ 25 2.2 ROLLEN IN DATA-SCIENCE-PROJEKTEN ......................................................... 26 2.2.1 ANWENDERIN ............................................................................. 27 2.2.2 PROJEKTSPONSORIN .................................................................... 27 2.2.3 PROJEKTMANAGERIN .................................................................... 28 2.2.4 DATENINGENIEURIN .................................................................... 28 2.2.5 DATENBANKADMINISTRATORIN ..................................................... 29 2.2.6 DATA SCIENTIST ........................................................................... 29 XII INHALTSVERZEICHNIS 2.3 DELIVERABLES ................................................................................................... 29 2.3.1 SPONSORENPRAESENTATION .............................................................. 30 2.3.2 ANALYSTENPRAESENTATION ................................................................ 30 2.3.3 QUELLTEXT ....................................................................................... 31 2.3.4 TECHNISCHE SPEZIFIKATION ............................................................ 31 2.3.5 DATEN ........................................................................................... 31 3 ALLGEMEINES ZUR DATENANALYSE 33 3.1 DAS NO-FREE-LUNCH-THEOREM ..................................................................... 33 3.2 DEFINITION VON MASCHINELLEM LERNEN ........................................................ 34 3.3 MERKMALE .................................................................................................... 35 3.4 TRAININGS UND TESTDATEN ........................................................................... 38 3.5 KATEGORIEN VON ALGORITHMEN ..................................................................... 41 3.6 UEBUNG .......................................................................................................... 42 4 ERKUNDEN DER DATEN 45 4.1 TEXTEDITOREN UND DIE KOMMANDOZEILE .....................................................45 4.2 DESKRIPTIVE STATISTIK .................................................................................... 47 4.2.1 LAGEMASSE .................................................................................... 47 4.2.2 VARIABILITAET ..................................................................................50 4.2.3 DATENBEREICH ................................................................................52 4.3 VISUALISIERUNG ............................................................................................. 53 4.3.1 ANSCOMBES QUARTETT ................................................................... 55 4.3.2 EINZELNE MERKMALE ..................................................................... 57 4.3.3 BEZIEHUNGEN ZWISCHEN MERKMALEN ..........................................69 4.3.4 SCATTERPLOTS FUER HOCHDIMENSIONALE DATEN ............................... 77 4.3.5 ZEITLICHE TRENDS .........................................................................79 4.4 UEBUNG .......................................................................................................... 82 5 ASSOZIATIONSREGELN 83 5.1 DER APRIORI-ALGORITHMUS ............................................................................ 85 5.1.1 SUPPORT UND FREQUENT ITEMSETS ................................................. 85 5.1.2 ABLEITEN VON REGELN ...................................................................87 5.1.3 CONFIDENCE, LIFT UND LEVERAGE ................................................... 87 5.1.4 EXPONENTIELLES WACHSTUM .......................................................... 90 5.1.5 DIE APRIORI-EIGENSCHAFT .............................................................. 91 5.1.6 EINSCHRAENKUNGEN FUER REGELN ..................................................... 93 5.2 BEWERTUNG VON ASSOZIATIONSREGELN ............................................................ 93 5.3 UEBUNG .......................................................................................................... 94 INHALTSVERZEICHNIS XIII 6 CLUSTERANALYSE 95 6.1 AEHNLICHKEITSMASSE .................................................................................... 96 6.2 STAEDTE UND HAEUSER .................................................................................. 98 6.3 ^-MEANS-ALGORITHMUS ............................................................................. 98 6.3.1 DER ALGORITHMUS .................................................................. 100 6.3.2 BESTIMMEN VON K .................................................................. 102 6.3.3 PROBLEME DES &-MEANS-ALGORITHMUS ................................... 106 6.4 EM-CLUSTERING ...................................................................................... 107 6.4.1 DER ALGORITHMUS .................................................................. 110 6.4.2 BESTIMMEN VON K .................................................................. 113 6.4.3 PROBLEME DES EM-CLUSTERING .............................................. 117 6.5 DBSCAN ............................................................................................... 118 6.5.1 DER ALGORITHMUS .................................................................. 119 6.5.2 BESTIMMEN VON E UND MINPTS .............................................. 123 6.5.3 PROBLEME BEI DBSCAN ....................................................... 127 6.6 SINGLE LINKAGE CLUSTERING .................................................................... 128 6.6.1 DER SLINK-ALGORITHMUS ..................................................... 129 6.6.2 DENDROGRAMME .................................................................... 130 6.6.3 PROBLEME BEI SLINK .............................................................. 132 6.7 VERGLEICH DER ALGORITHMEN .................................................................. 134 6.7.1 CLUSTERFORMEN ....................................................................... 134 6.7.2 ANZAHL DER CLUSTER ................................................................ 137 6.7.3 AUSFUEHRUNGSZEIT .................................................................... 137 6.7.4 INTERPRETIERBARKEIT UND DARSTELLUNG ................................... 139 6.7.5 KATEGORISCHE MERKMALE ....................................................... 139 6.7.6 FEHLENDE MERKMALE .............................................................. 139 6.7.7 KORRELIERTE MERKMALE ............................................................ 140 6.7.8 ZUSAMMENFASSUNG DES VERGLEICHS ........................................ 140 6.8 UEBUNG ................................................................................................... 141 7 KLASSIFIKATION 143 7.1 BINAERE KLASSIFIKATION UND GRENZWERTE .............................................. 145 7.2 GUETEMASSE ............................................................................................... 148 7.2.1 DIE CONFUSION MATRIX ......................................................... 148 7.2.2 DIE BINAERE CONFUSION MATRIX .............................................. 149 7.2.3 BINAERE GUETEMASSE .................................................................. 150 7.2.4 DIE RECEIVER OPERATOR CHARACTERISTIC (ROC) .................... 152 7.2.5 AREA UNDER THE CURVE (AUC) .............................................. 154 7.2.6 MICRO UND MACRO AVERAGES ................................................ 156 7.2.7 JENSEITS DER CONFUSION MATRIX ............................................ 157 XIV INHALTSVERZEICHNIS 7.3 DECISION SURFACES ....................................................................................... 158 7.4 FE-NEAREST NEIGHBOR .................................................................................. 160 7.5 ENTSCHEIDUNGSBAEUME ................................................................................ 164 7.6 RANDOM FORESTS .........................................................................................169 7.7 LOGISTISCHE REGRESSION ..............................................................................174 7.8 NAIVE BAYES ................................................................................................ 177 7.9 SUPPORT VECTOR MACHINES (SVMS) ............................................................179 7.10 NEURONALE NETZWERKE .............................................................................. 185 7.10.1 EXKURS: CNNS ZUM ERKENNEN VON ZAHLEN ........................... 192 7.11 VERGLEICH DER KLASSIFIKATIONSALGORITHMEN ............................................... 197 7.11.1 GRUNDIDEE .................................................................................. 197 7.11.2 DECISION SURFACES ..................................................................... 197 7.11.3 AUSFUEHRUNGSZEIT ....................................................................... 206 7.11.4 INTERPRETIERBARKEIT UND DARSTELLUNG ........................................ 209 7.11.5 SCORING ...................................................................................... 209 7.11.6 KATEGORISCHE MERKMALE ............................................................ 210 7.11.7 FEHLENDE MERKMALE ................................................................... 210 7.11.8 KORRELIERTE MERKMALE .............................................................. 210 7.11.9 ZUSAMMENFASSUNG DES VERGLEICHS .......................................... 211 7.12 UEBUNG ........................................................................................................ 212 8 REGRESSION 215 8.1 GUETE VON REGRESSIONEN ........................................................................... 216 8.1.1 VISUELLE BEWERTUNG DER GUETE ................................................... 218 8.1.2 GUETEMASSE .................................................................................. 221 8.2 LINEARE REGRESSION .................................................................................... 223 8.2.1 ORDINARY LEAST SQUARES (OLS) ................................................. 224 8.2.2 RIDGE ........................................................................................... 225 8.2.3 LASSO ........................................................................................... 225 8.2.4 ELASTIC NET .................................................................................. 226 8.2.5 AUSWIRKUNG DER REGULARISIERUNG ............................................ 226 8.3 JENSEITS VON LINEARER REGRESSION .............................................................. 231 8.4 UEBUNG ........................................................................................................231 9 ZEITREIHENANALYSE 233 9.1 BOX-JENKINS-VERFAHREN ........................................................................... 235 9.2 TRENDS UND SAISONALE EFFEKTE ................................................................... 236 9.2.1 REGRESSION UND DAS SAISONALE MITTEL ...................................... 236 9.2.2 DIFFERENCING ............................................................................. 240 9.2.3 VERGLEICH DER ANSAETZE .............................................................. 242 INHALTSVERZEICHNIS XV 9.3 AUTOKORRELATIONEN MIT ARMA ............................................................ 242 9.3.1 AUTOKORRELATION UND PARTIELLE AUTOKORRELATION .................. 242 9.3.2 AR, MA UND ARMA ............................................................ 246 9.3.3 AUSWAHL VON P UND Q ............................................................ 247 9.3.4 ARIMA .................................................................................. 248 9.4 JENSEITS VON BOX-JENKINS ....................................................................... 249 9.5 UEBUNG ................................................................................................... 249 10 TEXT MINING 251 10.1 PREPROCESSING ........................................................................................ 253 10.1.1 ERSTELLUNG EINES KORPUS ....................................................... 253 10.1.2 RELEVANTER INHALT .................................................................. 253 10.1.3 ZEICHENSETZUNG UND GROSSSCHREIBUNG ................................. 255 10.1.4 STOPPWOERTER ........................................................................... 256 10.1.5 STEMMING UND LEMMATISIERUNG .......................................... 257 10.1.6 VISUALISIERUNG DES PREPROCESSING ........................................ 259 10.1.7 BAG-OF-WORDS ......................................................................... 261 10.1.8 INVERSE DOCUMENT FREQUENCY .............................................. 262 10.1.9 JENSEITS DES BAG-OF-WORDS ................................................... 264 10.2 HERAUSFORDERUNGEN DES TEXT MINING ................................................. 265 10.2.1 DIMENSIONALITAET .................................................................... 265 10.2.2 MEHRDEUTIGKEITEN .................................................................. 265 10.2.3 WEITERE PROBLEME .................................................................. 266 10.3 UEBUNG ................................................................................................... 266 11 STATISTIK 267 11.1 HYPOTHESENTESTS .................................................................................... 268 11.1.1 T-TEST ...................................................................................... 269 11.1.2 DAS SIGNIFIKANZNIVEAU ......................................................... 272 11.1.3 WICHTIGE HYPOTHESENTESTS ................................................... 272 11.1.4 ANWENDUNG DER TESTS ............................................................ 274 11.1.5 UEBLICHE FEHLER BEI HYPOTHESENTESTS ................................... 275 11.2 EFFEKTSTAERKE .......................................................................................... 277 11.3 KONFIDENZINTERVALLE ............................................................................. 279 11.4 GUTE BESCHREIBUNG VON ERGEBNISSEN ................................................... 282 11.5 UEBUNG ................................................................................................... 283 12 BIG DATA PROCESSING 285 12.1 PARALLELISIERUNG ...................................................................................... 285 12.2 VERTEILTES RECHNEN ZUR DATENANALYSE ................................................ 286 12.3 DATENLOKALITAET ...................................................................................... 288 XVI INHALTSVERZEICHNIS 12.4 MAPREDUCE ............................................................................................... 288 12.4.1 MAP() ......................................................................................... 289 12.4.2 SHUFFLEF) ...................................................................................... 290 12.4.3 REDUCE() ...................................................................................... 290 12.4.4 WORTHAEUFIGKEITEN MIT MAPREDUCE ........................................ 290 12.4.5 PARALLELISIERUNG ......................................................................... 291 12.5 APACHE HADOOP ......................................................................................... 292 12.5.1 HDFS ......................................................................................... 293 12.5.2 YARN ......................................................................................... 295 12.5.3 MAPREDUCE MIT HADOOP .......................................................... 297 12.5.4 STREAMING MODE ....................................................................... 302 12.5.5 WEITERE KOMPONENTEN VON HADOOP ...................................... 304 12.5.6 GRENZEN VON HADOOP .............................................................. 305 12.6 APACHE SPARK ........................................................................................... 305 12.6.1 ARCHITEKTUR ................................................................................ 305 12.6.2 DATENSTRUKTUREN ....................................................................... 306 12.6.3 INFRASTRUKTUR .............................................................................. 307 12.6.4 WORTHAEUFIGKEITEN MIT SPARK ................................................... 307 12.7 JENSEITS VON HADOOP UND SPARK .............................................................. 308 13 WEITERFUEHRENDE KONZEPTE 309 ANHANG 311 A SELBST AUSFUEHREN 313 B NOTATIONEN 315 C ABKUERZUNGEN 319 D LITERATUR 321 INDEX 323
adam_txt	IX INHALTSUEBERSICHT 1 BIG DATA UND DATA SCIENCE 1 2 DER PROZESS VON DATA-SCIENCE-PROJEKTEN 13 3 ALLGEMEINES ZUR DATENANALYSE 33 4 ERKUNDEN DER DATEN 45 5 ASSOZIATIONSREGELN 83 6 CLUSTERANALYSE 95 7 KLASSIFIKATION 143 8 REGRESSION 215 9 ZEITREIHENANALYSE 233 10 TEXT MINING 251 11 STATISTIK 267 12 BIG DATA PROCESSING 285 13 WEITERFUEHRENDE KONZEPTE 309 INDEX ANHANG 311 A SELBST AUSFUEHREN 313 B NOTATIONEN 315 C ABKUERZUNGEN 319 D LITERATUR 321 323 XI INHALTSVERZEICHNIS 1 BIG DATA UND DATA SCIENCE 1 1.1 EINFUEHRUNG IN BIG DATA . 1 1.1.1 VOLUMEN . 2 1.1.2 VELOCITY/GESCHWINDIGKEIT . 3 1.1.3 VARIETY/VIELFALT . 4 1.1.4 INNOVATIVE INFORMATIONSVERARBEITUNGSMETHODEN . 6 1.1.5 WISSEN GENERIEREN, ENTSCHEIDUNGEN TREFFEN, PROZESSE AUTOMATISIEREN . 7 1.1.6 NOCH MEHR VS . 7 1.2 EINFUEHRUNG IN DATA SCIENCE . 7 1.2.1 WAS GEHOERT ZU DATA SCIENCE? . 8 1.2.2 BEISPIELANWENDUNGEN . 10 1.3 FAEHIGKEITEN VON DATA SCIENTISTS . 11 2 DER PROZESS VON DATA-SCIENCE-PROJEKTEN 13 2.1 DER GENERISCHE DATA-SCIENCE-PROZESS . 14 2.1.1 DISCOVERY . 15 2.1.2 DATENVORBEREITUNG . 18 2.1.3 MODELLPLANUNG . 21 2.1.4 MODELLERSTELLUNG . 24 2.1.5 KOMMUNIKATION DER ERGEBNISSE . 25 2.1.6 OPERATIONALISIERUNG . 25 2.2 ROLLEN IN DATA-SCIENCE-PROJEKTEN . 26 2.2.1 ANWENDERIN . 27 2.2.2 PROJEKTSPONSORIN . 27 2.2.3 PROJEKTMANAGERIN . 28 2.2.4 DATENINGENIEURIN . 28 2.2.5 DATENBANKADMINISTRATORIN . 29 2.2.6 DATA SCIENTIST . 29 XII INHALTSVERZEICHNIS 2.3 DELIVERABLES . 29 2.3.1 SPONSORENPRAESENTATION . 30 2.3.2 ANALYSTENPRAESENTATION . 30 2.3.3 QUELLTEXT . 31 2.3.4 TECHNISCHE SPEZIFIKATION . 31 2.3.5 DATEN . 31 3 ALLGEMEINES ZUR DATENANALYSE 33 3.1 DAS NO-FREE-LUNCH-THEOREM . 33 3.2 DEFINITION VON MASCHINELLEM LERNEN . 34 3.3 MERKMALE . 35 3.4 TRAININGS UND TESTDATEN . 38 3.5 KATEGORIEN VON ALGORITHMEN . 41 3.6 UEBUNG . 42 4 ERKUNDEN DER DATEN 45 4.1 TEXTEDITOREN UND DIE KOMMANDOZEILE .45 4.2 DESKRIPTIVE STATISTIK . 47 4.2.1 LAGEMASSE . 47 4.2.2 VARIABILITAET .50 4.2.3 DATENBEREICH .52 4.3 VISUALISIERUNG . 53 4.3.1 ANSCOMBES QUARTETT . 55 4.3.2 EINZELNE MERKMALE . 57 4.3.3 BEZIEHUNGEN ZWISCHEN MERKMALEN .69 4.3.4 SCATTERPLOTS FUER HOCHDIMENSIONALE DATEN . 77 4.3.5 ZEITLICHE TRENDS .79 4.4 UEBUNG . 82 5 ASSOZIATIONSREGELN 83 5.1 DER APRIORI-ALGORITHMUS . 85 5.1.1 SUPPORT UND FREQUENT ITEMSETS . 85 5.1.2 ABLEITEN VON REGELN .87 5.1.3 CONFIDENCE, LIFT UND LEVERAGE . 87 5.1.4 EXPONENTIELLES WACHSTUM . 90 5.1.5 DIE APRIORI-EIGENSCHAFT . 91 5.1.6 EINSCHRAENKUNGEN FUER REGELN . 93 5.2 BEWERTUNG VON ASSOZIATIONSREGELN . 93 5.3 UEBUNG . 94 INHALTSVERZEICHNIS XIII 6 CLUSTERANALYSE 95 6.1 AEHNLICHKEITSMASSE . 96 6.2 STAEDTE UND HAEUSER . 98 6.3 ^-MEANS-ALGORITHMUS . 98 6.3.1 DER ALGORITHMUS . 100 6.3.2 BESTIMMEN VON K . 102 6.3.3 PROBLEME DES &-MEANS-ALGORITHMUS . 106 6.4 EM-CLUSTERING . 107 6.4.1 DER ALGORITHMUS . 110 6.4.2 BESTIMMEN VON K . 113 6.4.3 PROBLEME DES EM-CLUSTERING . 117 6.5 DBSCAN . 118 6.5.1 DER ALGORITHMUS . 119 6.5.2 BESTIMMEN VON E UND MINPTS . 123 6.5.3 PROBLEME BEI DBSCAN . 127 6.6 SINGLE LINKAGE CLUSTERING . 128 6.6.1 DER SLINK-ALGORITHMUS . 129 6.6.2 DENDROGRAMME . 130 6.6.3 PROBLEME BEI SLINK . 132 6.7 VERGLEICH DER ALGORITHMEN . 134 6.7.1 CLUSTERFORMEN . 134 6.7.2 ANZAHL DER CLUSTER . 137 6.7.3 AUSFUEHRUNGSZEIT . 137 6.7.4 INTERPRETIERBARKEIT UND DARSTELLUNG . 139 6.7.5 KATEGORISCHE MERKMALE . 139 6.7.6 FEHLENDE MERKMALE . 139 6.7.7 KORRELIERTE MERKMALE . 140 6.7.8 ZUSAMMENFASSUNG DES VERGLEICHS . 140 6.8 UEBUNG . 141 7 KLASSIFIKATION 143 7.1 BINAERE KLASSIFIKATION UND GRENZWERTE . 145 7.2 GUETEMASSE . 148 7.2.1 DIE CONFUSION MATRIX . 148 7.2.2 DIE BINAERE CONFUSION MATRIX . 149 7.2.3 BINAERE GUETEMASSE . 150 7.2.4 DIE RECEIVER OPERATOR CHARACTERISTIC (ROC) . 152 7.2.5 AREA UNDER THE CURVE (AUC) . 154 7.2.6 MICRO UND MACRO AVERAGES . 156 7.2.7 JENSEITS DER CONFUSION MATRIX . 157 XIV INHALTSVERZEICHNIS 7.3 DECISION SURFACES . 158 7.4 FE-NEAREST NEIGHBOR . 160 7.5 ENTSCHEIDUNGSBAEUME . 164 7.6 RANDOM FORESTS .169 7.7 LOGISTISCHE REGRESSION .174 7.8 NAIVE BAYES . 177 7.9 SUPPORT VECTOR MACHINES (SVMS) .179 7.10 NEURONALE NETZWERKE . 185 7.10.1 EXKURS: CNNS ZUM ERKENNEN VON ZAHLEN . 192 7.11 VERGLEICH DER KLASSIFIKATIONSALGORITHMEN . 197 7.11.1 GRUNDIDEE . 197 7.11.2 DECISION SURFACES . 197 7.11.3 AUSFUEHRUNGSZEIT . 206 7.11.4 INTERPRETIERBARKEIT UND DARSTELLUNG . 209 7.11.5 SCORING . 209 7.11.6 KATEGORISCHE MERKMALE . 210 7.11.7 FEHLENDE MERKMALE . 210 7.11.8 KORRELIERTE MERKMALE . 210 7.11.9 ZUSAMMENFASSUNG DES VERGLEICHS . 211 7.12 UEBUNG . 212 8 REGRESSION 215 8.1 GUETE VON REGRESSIONEN . 216 8.1.1 VISUELLE BEWERTUNG DER GUETE . 218 8.1.2 GUETEMASSE . 221 8.2 LINEARE REGRESSION . 223 8.2.1 ORDINARY LEAST SQUARES (OLS) . 224 8.2.2 RIDGE . 225 8.2.3 LASSO . 225 8.2.4 ELASTIC NET . 226 8.2.5 AUSWIRKUNG DER REGULARISIERUNG . 226 8.3 JENSEITS VON LINEARER REGRESSION . 231 8.4 UEBUNG .231 9 ZEITREIHENANALYSE 233 9.1 BOX-JENKINS-VERFAHREN . 235 9.2 TRENDS UND SAISONALE EFFEKTE . 236 9.2.1 REGRESSION UND DAS SAISONALE MITTEL . 236 9.2.2 DIFFERENCING . 240 9.2.3 VERGLEICH DER ANSAETZE . 242 INHALTSVERZEICHNIS XV 9.3 AUTOKORRELATIONEN MIT ARMA . 242 9.3.1 AUTOKORRELATION UND PARTIELLE AUTOKORRELATION . 242 9.3.2 AR, MA UND ARMA . 246 9.3.3 AUSWAHL VON P UND Q . 247 9.3.4 ARIMA . 248 9.4 JENSEITS VON BOX-JENKINS . 249 9.5 UEBUNG . 249 10 TEXT MINING 251 10.1 PREPROCESSING . 253 10.1.1 ERSTELLUNG EINES KORPUS . 253 10.1.2 RELEVANTER INHALT . 253 10.1.3 ZEICHENSETZUNG UND GROSSSCHREIBUNG . 255 10.1.4 STOPPWOERTER . 256 10.1.5 STEMMING UND LEMMATISIERUNG . 257 10.1.6 VISUALISIERUNG DES PREPROCESSING . 259 10.1.7 BAG-OF-WORDS . 261 10.1.8 INVERSE DOCUMENT FREQUENCY . 262 10.1.9 JENSEITS DES BAG-OF-WORDS . 264 10.2 HERAUSFORDERUNGEN DES TEXT MINING . 265 10.2.1 DIMENSIONALITAET . 265 10.2.2 MEHRDEUTIGKEITEN . 265 10.2.3 WEITERE PROBLEME . 266 10.3 UEBUNG . 266 11 STATISTIK 267 11.1 HYPOTHESENTESTS . 268 11.1.1 T-TEST . 269 11.1.2 DAS SIGNIFIKANZNIVEAU . 272 11.1.3 WICHTIGE HYPOTHESENTESTS . 272 11.1.4 ANWENDUNG DER TESTS . 274 11.1.5 UEBLICHE FEHLER BEI HYPOTHESENTESTS . 275 11.2 EFFEKTSTAERKE . 277 11.3 KONFIDENZINTERVALLE . 279 11.4 GUTE BESCHREIBUNG VON ERGEBNISSEN . 282 11.5 UEBUNG . 283 12 BIG DATA PROCESSING 285 12.1 PARALLELISIERUNG . 285 12.2 VERTEILTES RECHNEN ZUR DATENANALYSE . 286 12.3 DATENLOKALITAET . 288 XVI INHALTSVERZEICHNIS 12.4 MAPREDUCE . 288 12.4.1 MAP() . 289 12.4.2 SHUFFLEF) . 290 12.4.3 REDUCE() . 290 12.4.4 WORTHAEUFIGKEITEN MIT MAPREDUCE . 290 12.4.5 PARALLELISIERUNG . 291 12.5 APACHE HADOOP . 292 12.5.1 HDFS . 293 12.5.2 YARN . 295 12.5.3 MAPREDUCE MIT HADOOP . 297 12.5.4 STREAMING MODE . 302 12.5.5 WEITERE KOMPONENTEN VON HADOOP . 304 12.5.6 GRENZEN VON HADOOP . 305 12.6 APACHE SPARK . 305 12.6.1 ARCHITEKTUR . 305 12.6.2 DATENSTRUKTUREN . 306 12.6.3 INFRASTRUKTUR . 307 12.6.4 WORTHAEUFIGKEITEN MIT SPARK . 307 12.7 JENSEITS VON HADOOP UND SPARK . 308 13 WEITERFUEHRENDE KONZEPTE 309 ANHANG 311 A SELBST AUSFUEHREN 313 B NOTATIONEN 315 C ABKUERZUNGEN 319 D LITERATUR 321 INDEX 323
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