Wieso Datenanalyse?
Big Data – Analysen sind die Grundlage für Innovationen. Datenanalyse hilft dabei, KundInnen zu verstehen und gezielt anzusprechen. Sie hilft bei der Optimierung von Geschäftsprozessen und ist mittlerweile das Fundament für eine zufriedenstellende User-Experience im Internet.
Welche Datenanalyse?
Insgesamt lassen sich vier Methoden der Datenanalyse unterscheiden:
- 1.1 Descriptive Analytics. Die deskriptive Datenanalyse hilft bei der Beantwortung der Frage, was in der Vergangenheit passiert ist.
- 1.2 Diagnostic Analytics.
- 1.3 Predicitve Analytics.
- 1.4 Prescriptive Analytics.
Warum ist Data Analytics wichtig?
Big Data Analytics wird von Unternehmen im Bereich der Business Intelligence genutzt. Durch die Analyse gewinnen Anwender wichtige Erkenntnisse über Zusammenhänge, mit denen sie einen Prozess oder mehrere Prozesse optimieren. Mit diesen Effizienzgewinnen wird es möglich, Vorteile gegenüber Wettbewerbern zu erhalten.
Warum Python für Datenanalyse?
Python-Bibliotheken: Die Wichtigsten Dies ist perfekt für die Datenanalyse, -manipulation und -visualisierung. Es ermöglicht High-Level-Datenstrukturen und einige Werkzeuge, um sie zu manipulieren. Hervorragend geeignet für die Datenvisualisierung. Es kann Grafiken und andere Bilder in Vektorformate exportieren.
Welche statistische Analysen gibt es?
deskriptiver Statistik – explorativer Statistik – induktiver Statistik (Hypothesentest) univariater – bivariater- multivariater Analysen. Modellierung (lineare Regression, logistische Regression, generalisierte lineare Modelle, Mixed models) Korrelationsanalysen.
Welche Unternehmen nutzen Python?
Python wird von bekannten Unternehmen wie Google, Microsoft, Tesla oder Netflix in den Bereichen KI (künstliche Intelligenz), Spracherkennung und neuronale Netzwerke eingesetzt, um Anwendungen zu entwickeln, die sich durch ein hohes Maß an Autonomität auszeichnen.