Die Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen.
Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von Neuronalen Netzen gezeigt.
Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten.
Grundlagenlehrbuch für Datenanalyse und KI-Anwendungen
Essenzielles Thema, um die Mechanismen von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz zu verstehen
Mit zahlreichen Beispielen für den Einsatz in der Praxis
Im Internet: Lösungen zu den Aufgaben und Zusatzmaterialien
Infokasten:
Data Science bezeichnet die interdisziplinäre Extraktion von Wissen aus Daten. Kombiniert werden dabei Methoden der Statistik, Informatik und Wirtschaftswissenschaften. Ziel ist die Verbesserung und Neuentwicklung von Geschäftsprozessen und –modellen in Unternehmen.
Sandro Scheid
Dr. Sandro Scheid ist an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München an der Fakultät für Betriebswirtschaft tätig.
data science buch data science einführung data science methoden datenanalyse big data datenanalyse methoden datenanalyse statistik deskriptive statistik induktive statistik wahrscheinlichkeitstheorie