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Data Science

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Страница 1Страница 2Страница 3Страница 4Страница 5 Vorwort zur 2. Auflage Vorwort Inhaltsübersicht Inhaltsverzeichnis 1Einleitung Uwe Haneke · Stephan Trahasch · Michael Zimmer · Carsten Felden 1.1Von Business Intelligence zu Data Science 1.2Data Science und angrenzende Gebiete 1.3Vorgehen in Data-Science-Projekten 1.4Struktur des Buches 2(Advanced) Analytics is the new BI? Uwe Haneke 2.1Geschichte wiederholt sich? Gut Ding will Weile haben Die Technologie muss bereitstehen »Garbage in, garbage out« Don’t be too fast Die unterschätzte Bedeutung der Informationsbedarfsanalyse Neue organisatorische Strukturen, Regelungen und Rollen 2.2Die DIKW-Pyramide erklimmen 2.3Vom Nebeneinander zum Miteinander 2.4Fazit 3Data Science und künstliche Intelligenz – der Schlüssel zum Erfolg? Marc Beierschoder · Benjamin Diemann · Michael Zimmer 3.1Zwischen Euphorie und Pragmatismus 3.2Wann ist Data Science und KI das Mittel der Wahl? 3.3Realistische Erwartungen und klare Herausforderungen Prozess- und strukturorientierte Implementierung 3.4Aus der Praxis 3.4.1Die Automobilbranche als Beispiel 3.4.1.1Machen Sie Ihren Kunden ein Angebot, das sie nicht ausschlagen können 3.4.1.2Spinning the Customer Life Cycle – Schaffen Sie mehr als eine Runde? Komponenten auf dem Weg zu personalisierten Massenangeboten Das nächstbeste Auto Das nächste Finanzierungsmodell Die Wahrscheinlichkeit eines Neuwagenkaufs Der Restwert eines Gebrauchtwagens Upselling Welche Kampagne sich für welche Autoserie eignet 3.5Fazit 4Konzeption und Entwicklung von Data-driven Products/Datenprodukten Christoph Tempich 4.1Einleitung 4.2Datenprodukte 4.2.1Definition 4.2.2Beispiele für Datenprodukte Google Recaptcha Tesla Autopilot Deutsche Post: AddressFactory Medienagenturen: Allokation der Werbebudgets 4.2.3Herausforderungen des Produktmanagements für Datenprodukte 4.3Digitale Produktentwicklung 4.3.1Produktmanagement 4.3.2Agile Entwicklung 4.3.3Lean Startup 4.3.4Data Science 4.3.5Data-centric Business Models 4.4Datenprodukte definieren 4.4.1Ideengenerierung für Datenprodukte entlang der Customer Journey 4.4.2Value Propositions von Datenprodukten 4.4.3Ziele und Messung 4.4.4Die Erwartung an die Güte des Modells bestimmen 4.4.5Mit dem Datenprodukt beginnen 4.4.6Kontinuierliche Verbesserung mit der Datenwertschöpfungskette 4.4.7Skalierung und Alleinstellungsmerkmal 4.5Kritischer Erfolgsfaktor Feedbackschleife Zieldefinition Wert für den Nutzer Flow Community pflegen Serendipität Klein anfangen Platform Mindset: Nutzung für verschiedene Produkte 4.6Organisatorische Anforderungen 4.7Technische Anforderungen 4.8Fazit {buyButton}

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