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.

Die useR! Conference 2016 in Stanford: Die Höhepunkte vom dritten Präsentationstag

Eingerahmt von den beiden Keynotes von Deborah Nolan und Simon Urbanek bot auch der abschließende Tag der useR! 2016 interessante Talks, auf die wir im Folgenden eingehen. Alex Cozzi: Gradient Boosted Trees Model: deploying R models into production environments Alex Cozzi hat den useR! Teilnehmern erläutert, wie R bei eBay verwendet wird: Bei jeder Suchanfrage … „Die useR! Conference 2016 in Stanford: Die Höhepunkte vom dritten Präsentationstag“ weiterlesen

Die useR! Conference 2016 in Stanford: Die Highlights vom zweiten Präsentationstag

Genau wie der erste Präsentationstag der useR! 2016, hatte auch der zweite Tag interessante Sessions mit Neuerungen für die R-Nutzer zu bieten. Derek Damron: Empowering Business Users with Shiny Derek Damron von Allstate Ensures berichtete, wie in seinem Unternehmen Business User mit Shiny in die Lage versetzt werden, Analysen selbständig durchzuführen. Folgende Gründe hat er … „Die useR! Conference 2016 in Stanford: Die Highlights vom zweiten Präsentationstag“ weiterlesen

Die useR! Conference 2016 in Stanford: Keynote Deborah Nolan

Welche Defizite gibt es in der Lehre und wie vermittelt man in Zukunft Data Science und Statistik – diesen spannenden Fragen hat sich Deborah Nolan in ihrer Keynote am vierten und damit letzten Tag der useR! 2016 gewidmet. Deborah Nolan: Statistical Thinking in a Data Science Course Deborah Nolan von der University of California hat … „Die useR! Conference 2016 in Stanford: Keynote Deborah Nolan“ weiterlesen

Die useR! Conference 2016 in Stanford: Die Highlights vom ersten Präsentationstag

Nach dem „Tutorial Monday“ und der Auftakt-Keynote von S-Entwickler Richard Becker folgten die ersten Präsentationen der useR! 2016: Gert Janssenswillen: edeaR – Extracting knowledge from process data Gert Janssenswillen von der Universität Hasselt in Belgien hat in seinem Vortrag das R Paket „edeaR“ vorgestellt, mit dem sich Process-Mining in R durchführen lässt. Process-Mining ist eine … „Die useR! Conference 2016 in Stanford: Die Highlights vom ersten Präsentationstag“ weiterlesen

Die useR! Conference 2016 in Stanford: Der „Tutorial Monday“

Mit dem „Tutorial-Monday“ hat die useR! Conference 2016 in Stanford begonnen. Stellvertretend für die Vielzahl interessanter Tutorials möchten wir an dieser Stelle auf zwei Sessions näher eingehen: Erin LeDell: Machine Learning Algorithmic Deep Dive Erin LeDell von H2O.ai, dem Unternehmen hinter der Open Source Machine Learning Software H2O, hat die Tutorial Session mit einem sehr … „Die useR! Conference 2016 in Stanford: Der „Tutorial Monday““ weiterlesen

Data Mining Demo: Modelling and forecasting with R and EXASOL

[:de]In the following you will find a simple data mining demo that shows modelling and forecasting in the connection of R and Exasol. If you have not performed the installation and configuration of the necessary components yet, you can find an instruction here. # Laden der benötigten Pakete library(RODBC) library(exasol) library(rredis) library(magrittr) library(stringi) library(rpart) library(partykit) … „Data Mining Demo: Modelling and forecasting with R and EXASOL“ weiterlesen

Data Mining with R: Generate knowledge from data with the eoda R-Academy

The course “Data Mining with R”, which takes place from 9th to 10th November 2015 in Kassel, Germany, teaches the most important methods to expose correlations in data and inherent patterns. The wide set of methods can be used for almost every application area. From customer segmentation to timely recognition of machines, users gain knowledge … „Data Mining with R: Generate knowledge from data with the eoda R-Academy“ weiterlesen

Data Mining mit R: Aus Daten Wissen generieren mit der eoda R-Akademie

Im Kurs „Data Mining mit R“ vermittelt eoda am 25. und 26. April 2016 in Kassel die wichtigsten Verfahren, um Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen. Das breite Methodenset des Data Minings ist auf nahezu jeden Anwendungsbereich übertragbar. Von der Kundensegmentierung bis zur frühzeitigen Erkennung von Maschinenfehlern gewinnt der Anwender durch den richtigen Methodeneinsatz Wissen … „Data Mining mit R: Aus Daten Wissen generieren mit der eoda R-Akademie“ weiterlesen

Data Science mit R – Wissen vernetzen auf den [R] Kenntnis-Tagen 2015

15 Module, 2 Tage, 1 Event: Ende September beginnen die [R] Kenntnis-Tagen 2015 – die umfassende Veranstaltung für die deutschsprachige R-Community. Vom Einsteiger bis zum Experten, von der Clusteranalyse bis zum Text Mining, vom Datenmanagement bis zur Visualisierung, R mit Big Data und im Business Umfeld: In einem Event vereint eoda die wichtigsten Themen rund … „Data Science mit R – Wissen vernetzen auf den [R] Kenntnis-Tagen 2015“ weiterlesen