Jan 09 2025 42 mins 8
„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/
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