B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingmaßnahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht. Dieses Buch vermittelt auf Basis von R, wie Sie Statistik, Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4. 0 nutzen können. Die Anwendungsbeispiele können von Lesern selbst durchgeführt werden, da das Buch die R-Anweisungen beinhaltet. Damit ist das Buch ideal für Studierende und andere Interessierte, die sich Kenntnisse in der Statistiklösung R aneignen wollen. Der Inhalt Data Science Date Science mit R Statistik Ausblick Machine Learning und Künstliche Intelligenz Der Autor Bernd Heesen ist Professor an der wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Hochschule Ansbach in Bayern und Dozent für Statistik, Betriebliche Anwendungen und TextMining. Vor seiner Tätigkeit an der Hochschule war er mehr als 10 Jahre als Unternehmensberater im In- und Ausland tätig. Keywords Big Data Industrie 4. 0 R Deskriptive Statistik Wahrscheinlichkeit Inferenzstatistik Modellierung KI Machine Learning R-Umgebung Wahrscheinlichkeitsrechnung Authors and Affiliations Ansbach, Deutschland Bernd Heesen About the authors Bernd Heesen ist Professor an der wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Hochschule Ansbach in Bayern und Dozent für Statistik, Betriebliche Anwendungen und TextMining.
Außerdem engagiert er sich für das Thema Open Science und interessiert sich für die Frage, wie die Psychologie zur Klärung von Problemen mit gesellschaftlicher Relevanz beitragen kann. Sein Blog dient ihm als Notizbuch sich entwickelnder Gedanken. Data Science für die Wirtschaft bietet er auf an. Keywords datenanalyse buch datenanalyse mit r buch datenanalyse mit r statistik r einführung datenanalyse statistische datenanalyse text mining datenvisualisierung prädiktive modellierung datenanalyse methoden datenmodellierung datenauswertung statistikprogramm r data analytics predictive analytics Authors and Affiliations FOM Hochschule für Oekonomie & Management, Nürnberg, Germany Sebastian Sauer About the authors Professor Dr. Data Science für die Wirtschaft bietet er auf an.
Abb. 3: Ein Basisplot über den Zusammenhang von Horsepower und Miles per Gallon. Sobald Du mit den grundlegenden Visualisierungen vertraut bist, kannst Du Dich an eines der beliebtesten Packages im Statistikprogramm R wagen: ggplot2. Auf den ersten Blick kann Dir der Aufbau von ggplot2-Befehlen ungewohnt erscheinen, doch nach kurzer Zeit wirst Du merken, dass ggplot2 sehr systematisch strukturiert ist und Dir außerdem viele Möglichkeiten bietet, individuelle und wunderschöne Graphiken zu erstellen. Weitere Inspiration findest du zudem bei r-statistics. Abb. 4: Plot beim Statistikprogramm R wie zuvor mit dem Package ggplot2. Es ist wohl zu anmaßend, den einen besten Weg zum Erlernen dieses Statistikprogramms zu benennen. Wenn Du allerdings gut mit Büchern lernst, gibt es zahlreiche Angebote von Verlagen wie beispielwiese O'Reilly. Auch Online gibt es jedoch viele Angebote, wie Videokurse oder individuelle Nachhilfe, z. B mit unserem Datenanalyse-Service. Eine weitere kostenlose Alternative ist zudem das in diesem Statistikprogramm integrierte Package swirl.
Die R-Funktion lm(y ~ x), berechnet jedoch nicht nur die Schätzer unseres Modells, sondern auch zahlreiche hilfreiche Parameter wie den R² oder die Signifikanz der jeweiligen Schätzer. Dies ist Fluch und Segen zugleich. Mit etwas Übung lassen sich mit wenig Aufwand viele Erkenntnisse gewinnen. Lass Dich hierbei nicht von den Outputs in R verwirren und beachte zunächst nur Werte, mit denen du vertraut bist. In diesem Beispiel liegt der geschätzte Wert des Intercepts bei 30 und der Schätzer des Steigungsparameters bei -0. 068. Wir erwarten also, dass ein PS mehr, die Reichweite (Miles per Gallon) durchschnittlich um 0. 068 Meilen verringert c. p. Abb. 2: Berechnung eines Lineare Modells in R Visualisierungen mit R Eine der wohl größten Stärken des Statistikprogramms R sind die Plots. Grafische Darstellungen in SPSS sind auch vielseitig, aber kaum ein anderes Statistikprogramm bietet dir eine größere Vielfalt an Visualisierungsmöglichkeiten als R. Viele Visualisierungsarten sind bereits im Grundpaket von R enthalten und lassen sich mit wenig Übung umsetzen.
Verbindung von Big Data mit Statistik Ideal für Studierende und andere Personen, die sich Kenntnisse in der Statistiklösung R aneignen wollen Anwendungsbeispiele können von Lesern mit der Open Source Software R selbst durchgeführt werden Table of contents (5 chapters) Front Matter Pages I-VIII Back Matter Pages 371-372 About this book Data Science trägt wesentlich zu einer schnelleren Nutzbarmachung von Markt-, Kunden- und Nutzerdaten bei, inklusive der Analyse von Daten aus Sozialen Netzwerken. Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlauben heute Open-Source-Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschließend perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können. Daraus lässt sich ableiten, welche Maßnahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.
zuletzt aktualisiert 10. 05. 2022, 14. 26 Uhr
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