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Einführung
Wer sind Sie?

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Keine Angst, aber ich habe nicht vor, Sie mithilfe von Data Science auszuspionieren. Ich habe keine Ahnung, wer Sie sind, aber vielen Dank dafür, dass Sie für dieses Buch Geld ausgegeben haben. Vielleicht unterstützen Sie aber auch Ihre örtliche Bibliothek. Das wäre auch gut.

Hier ein paar Archetypen (oder Personas, wie sie in Marketingkreisen genannt werden), die in meinem Kopf herumspukten, als ich dieses Buch schrieb. Vielleicht sind Sie:

● Die stellvertretende Leiterin der Marketingabteilung, die die Daten der geschäftlichen Transaktionen strategischer als bisher für die Preisgestaltung und die Einteilung der Kunden nutzen möchte. Aber Sie verstehen die Vorgehensweise Ihrer Entwickler und der überbezahlten Berater nicht.

● Die Person, die Bedarfsprognosen untersucht und die weiß, dass sich in den Verkaufsdaten des letzten Quartals mehr über die Kunden des Unternehmens verbirgt als nur eine Vorschau für das nächste Quartal. Aber Sie wissen nicht, wie Sie an diese verborgenen Schätze gelangen können.

● Die Geschäftsführerin eines Online-Start-ups, die auf der Basis der letzten Einkäufe eines Kunden vorhersagen möchte, ob dieser Kunde auch am Kauf eines anderen Artikels interessiert sein könnte.

● Der für die Business Intelligence zuständige Analyst, der zusieht, wie viel Geld für Infrastrukturmaßnahmen und die Lieferkette des Unternehmens sinnlos ausgegeben wird, der aber nicht weiß, wie kostensparende Entscheidungen systematisch gefällt werden.

● Der Fachmann für Onlinemarketing, der mehr mit den E-Mail- oder Facebook- und Twitter-Reaktionen von Kunden anfangen möchte, als sie nur zu lesen und abzuspeichern.

Ich stelle mir vor, dass Sie ein Leser sind, der direkten Nutzen daraus zieht, mehr über Data Science zu wissen, der es aber bisher noch nicht geschafft hat, einen Fuß in die Tür zu diesen Techniken zu bekommen. Sinn dieses Buches ist es, alle Irritationen zu beseitigen, die sich um Data Science ranken (den Code, die Werkzeuge und den ganzen Rummel), und Ihnen die entsprechenden Techniken beizubringen. Dabei verwende ich Fallstudien, die jeder verstehen kann, der sich in der Schule zumindest grundsätzlich mit linearer Algebra oder Infinitesimalrechnung beschäftigt hat. Sollte das bei Ihnen nicht der Fall sein, lesen Sie einfach langsamer und greifen Sie auf Wikipedia zu.

Smart Data statt Big Data

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