Datenwissenschaft und maschinelles Lernen

In fast allen Bereichen eines Unternehmens wird inzwischen immer mehr mit Daten gearbeitet. Sie haben erwiesenermaßen große Auswirkungen auf die Produktivität und die Entscheidungsfindung und tragen sogar zur Stressreduzierung bei den Mitarbeitern bei, weil Probleme mit den richtigen Daten schneller und einfacher gelöst werden können. Erfahren Sie, wie Hitachi Ventara die No- und Low-Code-Lösungen von Minitab einsetzt, um Fachexperten dazu zu befähigen, prädiktive Analysen und das maschinelle Lernen zu verwenden.

„Datenwissenschaft“ enthält bereits das Wort „Daten“ – und das sollte Sie darauf hinweisen, dass Sie Ihre Daten erst analysieren können, nachdem Sie den Zugriff darauf erlangt haben. Und nachdem Sie die Daten derart verfügbar gemacht haben, kommen Sie durch Integration und Vorbereitung so richtig auf Erfolgskurs. Minitab ermöglicht es geschäftlichen Benutzern, ihre Daten abzurufen, zu integrieren und für die Datenexploration und -analyse vorzubereiten.

Anders als die meisten Lösungen für die Datenwissenschaft ermöglicht es Minitab den Analysten, ihre Daten mittels Visualisierungen und Vorabanalysen zu untersuchen, bevor sie zur prädiktiven Modellierung übergehen. Als Marktführer bei der statistischen Analyse bieten wir Datenwissenschaftlern die Möglichkeit, Werkzeuge wie die deskriptive Statistik und Visualisierungen zu nutzen, um sowohl ein besseres Verständnis der Daten zu erlangen als auch mit Kollegen zusammenzuarbeiten.

Minitab enthält bewährte und proprietäre Algorithmen für die prädiktive Modellierung und das maschinelle Lernen. Die Software bietet herkömmliche Verfahren wie die Regressionsanalyse und das fortschrittlichere maschinelle Lernen, darunter proprietäre Methoden wie MARS^® (multivariate adaptive Regressions-Splines), die besten baumbasierten Methoden wie Klassifikations- und Regressionsbäume, besser bekannt als CART^®, Random Forests^® und Gradient Boosting, besser bekannt als TreeNet^®.

In der Welt der Datenanalytik ist die Merkmalskonstruktion (Feature Engineering) erst kürzlich wieder zu einem hochaktuellen Thema geworden, da es sich hierbei um eine wesentliche Vorarbeit für den Erfolg bei maschinellem Lernen und der prädiktiven Analytik handelt. Wenn Sie mehr über die Merkmalskonstruktion (Feature Engineering) lesen, werden Sie diese Vorstellung möglicherweise auch in den fundamentalen Datenprozessen wiedererkennen, die als Datenbearbeitung, -vorbereitung oder -normalisierung bezeichnet werden. Erfahren sie mehr zu den Grundlagen und der Bedeutung der Merkmalskonstruktion (Feature Engineering) und wie Sie einige der gängigsten Techniken für die Merkmalskonstruktion in den Lösungen von Minitab erfolgreich für Ihr Unternehmen einsetzen können.

Das automatisierte maschinelle Lernen in Minitab unterstützt Sie dabei, die besten Prädiktoren und/oder das beste Modell zu identifizieren, um sicherzustellen, dass Sie den nützlichsten Algorithmus zur Bereitstellung der besten Prognosen nutzen. 

Minitab integriert sowohl mit R als auch Python, sodass benutzerspezifischer Code ganz einfach über eine Schaltfläche in der Minitab-Benutzeroberfläche ausgeführt werden kann. Durch die Integration von No-Code-Software mit Open-Source-Software ermöglicht Minitab die unternehmensweite Zusammenarbeit.