Predictive Analytics mit Hilfe von Random Forest am Beispiel einer Win-Loss-Analyse

Um zukünftige Ereignisse zu prognostizieren, ist die Transparenz über vorhandene Kausalzusammenhänge, komplexe Beziehungen und indirekte Abhängigkeiten einzelner Faktoren untereinander sehr hilfreich. Datenmengen, die ohnehin vielfach vorhanden sind, machen es möglich, solche Zusammenhänge aufzudecken. Statistische Methoden wie das Random Forest Verfahren ermöglichen eine fundierte Analyse und liefern nachvollziehbare Ergebnisse, die sich plakativ  darstellen lassen.

Potential and Possibilities of the Programming Language R for Predictive Maintenance

Have you ever been asked a question starting with: “Can you use R to…“, only to politely interrupt the inquisitor at this point to reply with something similar to “Yes, you can! R probably already has a package for this”. If this sounds familiar to you, you won’t be overly surprised to hear that R […]

Five ways to handle Big Data in R

Big data was one of the biggest topics on this year’s useR conference in Albacete and it is definitely one of today’s hottest buzzwords. But what defines “Big Data”? And on the practical side: How can big data be tackled in R? What data is big? Hadley Wickham, one of the best known R developers, […]

Predictive Maintenance – Vorausschauendes Instandhalten mittels intelligenter Datenanalyse als Werttreiber in der Industrie

Die Vernetzung von Maschinen, Produkten und anderen am Produktionsprozess beteiligten Systemen ist Merkmal des Internet der Dinge. Durch den Einsatz von  Sensoren können diese Verknüpfungen nun  genutzt werden um Zustandsdaten von Maschinenkomponenten zu erfassen und sie mit Informationen aus Drittsystemen (bspw. ERP-, CRM-Systeme) zu  kombinieren. Die Zielsetzung ist dabei auffällige, auf Störungen hindeutende Muster rechtzeitig […]

SAS hat einen neuen Vergleich von SAS und R veröffentlicht

Unter dem Titel Big Data Analytics: Benchmarking SAS, R and Mahout. hat SAS am 26. April auf der SAS-Webseite einen Vergleich von SAS, R und Apache Mahout veröffentlicht. In einem zweiteiligen Blog-Beitrag setzt sich Thomas Dinsmore, Director of Product Management bei Revolution Analytics , kritisch mit dem Text auseinander. Der erste Teil beschäftigt sich mit […]

Revolution R Enterprise 6.2 mit neuen Funktionen für hoch performante Analysen auf Big Data

Der führende Anbieter von professioneller Software für die freie Statistik-Programmiersprache R, Revolution Analytics, hat eine neue Version von Revolution R Enterprise entwickelt. Nach Abschluss der laufenden Testphase ist der offizielle Release Termin für den 22. April festgesetzt. Die Version unterstützt Open Source R 2.15.3. Somit können Revolution R Enterprise Anwender von den umfangreichen Neuerungen von […]

Data Mining mit R – Kurs im Mai

Data Mining steht für das hypothesenfreie Extrahieren von  Erkenntnissen aus Daten. Statistische und mathematische Verfahren werden auf Datenbestände angewendet, um bestehende Muster und Zusammenhänge aufzudecken. Data Mining Verfahren stellen i.d.R. geringe Anforderung an das Meßniveau der Daten (kategorial, ordinal, metrisch) und sind in der Lage komplexe nicht-lineare Zusammenhänge zu erkennen. Konkrete Anwendung findet Data Mining […]

Data Mining mit R

“We are drowning in information, but starving for knowledge” – der Zukunftsforscher John Naisbitt trifft damit einen wichtigen Punkt aktueller unternehmerischer Fragen. Computertechnologien und vergrößerte Speicher erlauben es Unternehmen, riesige Mengen an Daten anzuhäufen. Oftmals haben die Entscheider aus Vertrieb, Logistik und Marketing jedoch keine Vorstellung davon, welche Art der Information in ihren Daten stecken […]