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 Eine Umfrage von ergab, dass 76 % der Datenwissenschaftler die Datenvorbereitung als den am wenigsten bevorzugten Teil ihrer Arbeit betrachten. Dies liegt möglicherweise daran, dass die Datenvorbereitung eine komplexe und zeitintensive Aufgabe sein kann, die Stunden, Tage und manchmal sogar Wochen in Anspruch nimmt.

Ein klares Verständnis der Datengesundheit verbessert die Datenqualität und Vertrauenswürdigkeit. Hier kommt die Datenexploration ins Spiel. Die Datenexploration bietet umfassende Einblicke in die Eigenschaften Ihrer Daten. Sie können Datenanomalien aufdecken und lernen, wie Sie diese beheben können.

Wussten Sie, dass nur 3 % der Unternehmen über Daten verfügen, die grundlegende Qualitätsstandards erfüllen? Datenqualität ist für jedes Unternehmen, das Daten für Erkenntnisse, Entscheidungsfindung und Innovation nutzt, von entscheidender Bedeutung. Datenqualität ist jedoch kein Selbstläufer. Es benötigt…

Maschinelles Lernen (ML) konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und auf deren Grundlage Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es umfasst verschiedene Techniken, wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, verstärkendes Lernen und mehr. In ML bekommt man…

Das Streben nach beschleunigtem Geschäftswachstum hängt von datengesteuerten Strategien ab. McKinsey geht davon aus, dass Unternehmen, die Erkenntnisse über das Verbraucherverhalten strategisch nutzen, im Vergleich zu ihren Mitbewerbern ein um 85 % besseres Umsatzwachstum erzielen. Aber der traditionelle manuelle Datenaufbereitungsprozess, der oft Folgendes umfasst: