Blog-Archive

Advanced Manufacturing Analytics Framework

Die Integration von Advanced Analytics in der Produktion bietet die Möglichkeit, Prozesse besser zu steuern, Ausfälle zu vermeiden und die Produktentwicklung zu unterstützen. Der Druck durch die „Just-in-time“ Produktion mit teils hohem Individualisierungsgrad kann so ein wenig berechenbarer gemacht werden.… Weiterlesen >

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Entscheidungsbäume vs. Random Forest vs. Boosting

Entscheidungsbäume sind eine einfache Möglichkeit, Klassifikations- oder Regressionsprobleme verständlich abzubilden. Der Nachteil ist die meist schlechtere Performance gegenüber moderneren Machine Learning Ansätzen.

Dieser Performancenachteil kann durch die Idee des Ensemblemodellierens und der darauf Basierenden Methode des Random Forest bzw. des … Weiterlesen >

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Explorative Analyse von Frauddaten

Für ein tiefgehendes Datenverständnis und als Vorbereitung einer Modellierung bieten sich u.a. Verfahren aus dem Bereich der beschreibenden Statistik an. Drei besonders hilfreiche Verfahren sind der Boxplot, die Histogramm-Darstellung und Verfahren der Dimensionsreduktionen. Als Beispiel für die Visualisierungen dient ein … Weiterlesen >

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SAP HANA als Analytics Plattform

Die Analyse und das Prozessieren von großen Datenmengen fordert gleichermaßen eine performante, wie auch flexible Plattform. Im nachfolgenden Case wird SAP HANA, am Beispiel eines Einzelhändlers mit ca. 1200 Filialen, dass zentrale Hub dieser Plattform bilden.

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Abbildung 1: Plattformüberblick

Ziel … Weiterlesen >

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Integration von XGBoost in SAP HANA Analysen mithilfe von R

Nachdem die technische Integration von R in http://blog.five1.de/installation-von-r-fur-die-verwendung-mit-sap-hana/ von Marcel Salein beschrieben wurde, möchte ich einen kleinen Überblick über die Möglichkeiten der Schnittstellen zeigen.

Vorbereitung

Installieren von R Paketen auf dem R-Server

Doch bevor es losgeht, müssen noch einige Packet … Weiterlesen >

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