Читать книгу Smart Data statt Big Data - Schmidt Jutta, Jutta Schmidt - Страница 12

Im ersten Kapitel möchte ich weiße Flecken bei Ihren Excel-Kenntnissen mit Leben füllen. Danach geht es sofort mit Fallstudien los. Am Ende dieses Buches kennen Sie nicht nur die folgenden Techniken, sondern Sie wissen auch, wie sie von Grund auf eingerichtet werden:

● Lineare und ganzzahlige Optimierung

● Arbeiten mit Zeitreihen, Erkennen von Trends und saisonbedingten Mustern und Erstellen von Prognosen mithilfe von exponentiellen Glättungen

● Der Einsatz der Monte-Carlo-Simulation für Optimierungs- und Prognoseszenarien, um Risiken zu bewerten und zu adressieren

● Künstliche Intelligenz, indem Sie das generelle lineare Modell, logische Verknüpfungsfunktionen, Ensemble-Methoden und naives Bayes verwenden

● Entfernungen zwischen Kunden berechnen, indem Kosinus-Ähnlichkeit verwendet, kNN-Diagramme erstellt, Modularität berechnet und Kunden geclustert werden

● Ausreißer mit Tukey-Tests in einer einzelnen Dimension oder in mehreren Dimensionen mit lokalen Ausreißerfaktoren entdecken

● R-Pakete verwenden und anderen Analytikern beim Durchführen der Aufgaben »turmhoch überlegen« sein

Wenn Sie an diesen Punkten Interesse finden könnten, lesen Sie weiter. Sollte der eine oder andere Punkt Sie erschrecken, verspreche ich, dass ich die Dinge so klar und lesbar wie möglich halte.

Tatsächlich ist es so, dass ich Klarheit mathematischer Genauigkeit vorziehe. Sollten Sie ein akademischer Leser sein, kommt es bestimmt ab und an dazu, dass es besser ist, wenn Sie Ihre Augen schließen und an den letzten Urlaub denken. Machen wir uns nun ohne weiteres Trara an das Verspeisen des Zahlensalats.