Data Science Deep Dive

#63: Data Mining: der pragmatische Weg zu Datenreife & Datenkultur mit Prof. Dr. Ana Moya

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„Data Mining“ – klingt nach Staub und Schaufeln, ist aber der Schlüssel zur Mustererkennung in Daten! Wir diskutieren, warum einfache Methoden oft besser sind als fancy KI-Lösungen, besonders bei niedriger Datenreife. Außerdem: Wie man nachhaltigen Mehrwert schafft, ohne sich in Dashboards zu verlieren, und welche Skills und Tools wirklich zählen. Hilfreich für alle, die effektiv mit Daten arbeiten wollen.

 

Zusammenfassung

  • Data Mining: Definition und Bedeutung als pragmatischer Ansatz zur Mustererkennung
  • Herausforderungen: Niedrige Datenreife und der Druck, „fancy“ Methoden einzusetzen
  • Lösungsansätze: Bewährte Methoden wie Statistik, Visualisierungen und Anomaly Detection
  • Nachhaltigkeit: Optimierte Prozesse und ressourcenschonende Lösungen als Kernnutzen
  • Skills und Tools: Analytisches Denken, Statistik, Programmierkenntnisse, sowie Tools aus dem Bereich Business Intelligence und Programmiersprachen wie R & Python
  • Fehler vermeiden: Datenqualität, Vermeidung von Confirmation Bias und sinnvolle Nutzung von Dashboards

    •  

    ***Links***

    • Prof. Dr. Ana Moya auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/doc-moya/
    • International School of Management (ISM) https://en.ism.de/
    • INFOMOTION GmbH https://www.infomotion.de/
    • Power BI https://www.microsoft.com/de-de/power-platform/products/power-bi?market=de
    • Tableau https://www.tableau.com/
    • Python https://www.python.org/
    • R https://www.r-project.org/
    • Fragen, Feedback und Themenwünsche gern an [email protected]
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