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

„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]

There are no comments yet.

Please log in to write the first comment.