EM 2016: Überraschungen und Prognosen vor dem Viertelfinale

Wer hätte mit Island gerechnet? Prof. Dr. Feindt schaut weiter die EM 2016 und lässt den Blue Yonder Algorithmus die Ergebnisprognosen überprüfen und anpassen.

Budapest BI-Forum: Wir sind dabei!

IN Data Science, Events & Awards — 13 October, 2015

Drei Tage geballtes Wissen und ein intensiver Austausch auf fachlich hohem Niveau: Vom 13. bis 15. Oktober 2015 geht es im Hotel Mercure Buda auf dem Budapest BI-Forum um Business Intelligence sowie Analytics und Anwendungen in namhaften Unternehmen. Mit dabei: Holger Peters, Data Scientist und Softwareentwickler bei Blue Yonder. Sein Vortrag auf…

Data Science ist keine Marketingdisziplin

IN Big Data, Data Science, Allgemein — 09 October, 2015

Was genau macht eigentlich ein Data Scientist? Das Marketing jedenfalls zeichnet oft ein falsches Bild davon. Der ehemalige CERN-Physiker Dr. Paul Schaack muss es wissen: Er ist Senior Data Scientist bei Blue Yonder.

Kausalität wird nicht überschätzt

Gestern hat mein Kollege Lars Trieloff auf dem Blue Yonder Blog die Kausalitätsfalle vorgestellt. Er hat gezeigt, wie sie Marketingprofis dazu verleitet, systematisch Geld für die falschen Kunden auszugeben: die Kunden, die an sich den höchsten Wert haben – unabhängig davon, ob sie Werbematerial erhalten oder nicht. 

Die Kausalitätsfalle

IN Data Science, Machine Learning — 27 April, 2015

Statistiker und Data Scientists wissen sehr wohl, dass Zusammenhang und Ursache „zwei Paar Schuhe“ sind. Beispielsweise gibt es einen eindeutigen Zusammenhang zwischen der Anzahl von Menschen, die in den USA in Swimmingpools ertrinken, und der Anzahl von Filmen, in denen Nicolas Cage erscheint. Doch selbst seine schärfsten Kritiker würden Nicolas…

Über das Potenzial kausaler Data Science

IN Data Science, Allgemein — 31 March, 2015

Data Science ist außerordentlich erfolgreich darin, statistische Beziehungen und Abhängigkeiten aufzudecken sowie die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse vorherzusagen. Eine neue Qualitätsstufe erreichen wir, wenn wir kausale Informationen aus Daten gewinnen.

Big Data: Erkenntnisse für alle

IN Big Data, Data Science, Allgemein — 21 January, 2014

Was früher eine Seltenheit war, ist heute allgegenwärtig. Überall fallen Daten an. Wir nutzen Daten, wir erzeugen Daten, Maschinen generieren Daten. Regierungen machen Daten öffentlich zugänglich. Immer mehr Menschen können auf immer mehr Daten zugreifen. Die Verfügbarkeit von Daten ist also nicht das Problem.

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