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Über diesen Service
- Daten sammeln: Relevante Daten aus verschiedenen Quellen erfassen, dazu gehören Datenbanken, Tabellen, Websites, Sensoren, soziale Medien und mehr.
- Daten bereinigen und vorverarbeiten: Dabei werden Rohdaten von Fehlern, Duplikaten und Inkonsistenzen befreit und für die Analyse vorbereitet, indem sie in ein nutzbares Format umgewandelt werden.
- Explorative Datenanalyse (EDA): Die Daten untersuchen, um ihre Eigenschaften zu verstehen, wie Verteilungen, Zusammenhänge zwischen Variablen und Ausreißer. Das erfolgt oft mit Visualisierungen wie Histogrammen, Streudiagrammen und Boxplots.
- Deskriptive Analytik: Historische Daten zusammenfassen und interpretieren, um zu beschreiben, was in der Vergangenheit passiert ist. Das kann Kennzahlen wie Durchschnittswerte, Zählungen, Prozentsätze und andere Zusammenfassungsstatistiken umfassen.
- Prädiktive Analytik: Mit statistischen Modellen und Machine-Learning-Algorithmen Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends basierend auf historischen Daten treffen. Das umfasst Techniken wie Regressionsanalyse, Zeitreihenprognosen und Klassifikation.
- Präskriptive Analytik: Empfehlungen für Maßnahmen oder Entscheidungen basierend auf Erkenntnissen aus der Datenanalyse geben.
