Prognosen: Wie erwartet weniger als erwartet

Sollte man das eigene Vermögen dem Fondsmanager des Jahres anvertrauen? Wird der Bewerber mit dem besten Abschneiden beim Eignungstest das halten, was er verspricht? Wir erläutern heute, warum es eigentlich nicht überraschen sollte, dass ein ausgewählter Bestperformer dazu neigt, in der Folge eher schwächere Ergebnisse als erwartet abzuliefern.

Enttäuschung vorprogrammiert!Enttäuschung vorprogrammiert!

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Prognosen: Wie bestellt und nicht abgeholt

Unternehmen, die für ihren Vertrieb die Nachfrage von Produkten oder für die Lagerhaltung und Produktion den Verbrauch von Materialien genauer vorhersagen können, sparen Kosten und haben Vorteile im Wettbewerb. In Projekten zum Thema „Predictive Analytics“, wie Prognosen heute heißen, beschäftigen uns immer wieder die Maße, mit denen man Vorhersagbarkeit misst. Heute widmen wir uns der Frage, was der Variationskoeffizient in XYZ-Analysen kann.

Der Variationskoeffizient variiert nicht!Der Variationskoeffizient variiert nicht!

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Relevanz: Zu viel Lärm um nichts

Big Data ist das Modewort der Zeit. Daten, die man schon hat, nicht auszuwerten, erscheint kurios, auch wenn es sehr viele sind. Aber wo ist die Grenze? Wie „big“ darf es werden? Wir sind ins Labor gegangen und haben an Zehntausend Zeitreihen Gesetzmäßigkeiten entdeckt, die man in Projekten zu den Themen Big Data und Predictive Analytics kennen sollte.

Da schimmert doch eine Goldader!Da schimmert doch eine Goldader!

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Klassifikation: Zusammen sind wir stark

Wenn ein Klassifikator gesucht wird, muss der Anwender oft Abstriche bei der Performanz in Kauf nehmen, falls eine leichte Interpretierbarkeit des Modells gewünscht ist. Es gibt aber eine verblüffend gut funktionierende Methode, der Güte der Prognose auf die Sprünge zu helfen!

boosting_hilfBoosting, hilf!

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Lernen: Hilfreiches Halbwissen

Häufig müssen Objekte aufgrund ihrer gegebenen Eigenschaften einer von mehreren vordefinierten Klassen zugeordnet werden. Man sollte meinen, dass zum Erlernen einer Zuweisungsvorschrift nur diejenigen Fälle hilfreich sein können, bei denen auch die Klasse bekannt ist. Dieser Schluss ist etwas zu voreilig!

Wozu braucht man da noch ExpertenWozu braucht man da noch Experten?

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Strategie: Das haben wir schon immer so gemacht!

Manche Vorhaben sind dermaßen komplex, dass man froh sein sollte, überhaupt eine funktionierende Strategie zu haben. Warum es sich trotzdem lohnen kann, ausgetretene Pfade zu verlassen, demonstriert der heutige Blog-Beitrag.

Eine erfolgreiche Customer Journey?Eine erfolgreiche Customer Journey?

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Kausalität: Das kommt davon

Abhängigkeiten, die zwischen zufälligen Größen existieren, können häufig in einem Graphen einprägsam wiedergegeben werden. Wir erläutern heute Ansätze, die es auf relativ einfache Weise ermöglichen, Aussagen über nicht beobachtete Variablen abzuleiten.

Was folgt für C?Was folgt für C?

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Empfehlungssysteme: Der Nächste, bitte!

Manche Empfehlungssysteme – beispielsweise in der Musik – suchen zu einem vorgegebenen Objekt solche anderen Objekte als Empfehlung aus, die zum aktuell gewählten einen geringen „Abstand“ besitzen. Man sollte annehmen, dass eine hohe Anzahl von Features zu einer besonders differenzierten Empfehlung führt. Wie wir heute sehen werden, tauchen jedoch einige störende Haken und Ösen auf!

Bitte nicht schon wieder Last Christmas!Musikempfehlung: bitte nicht schon wieder Last Christmas!

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Logik: Schluss-Betrachtung

Ohne Erhebung von Daten lässt sich ausgiebig, aber oft auch wenig zielführend über mögliche Zusammenhänge zwischen gegebenen Größen diskutieren und philosophieren. Mit vorhandenen Daten sollten doch alle einer Meinung sein und zum gleichen Schluss kommen – oder?

Senioren auf Elektrorädern - eine gefährdete Spezies?Senioren auf Elektrorädern – eine gefährdete Spezies?

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