Kategorie: Data Analytics

Sentiment-Analyse, auch bekannt als Meinungs-Mining, ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens und der Datenanalyse, der sich darauf konzentriert, Meinungen, Emotionen und Einstellungen aus geschriebenem oder gesprochenem Text zu extrahieren und zu klassifizieren. Diese Technik wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, um Stimmungen und Meinungen von Individuen oder Gruppen zu verstehen. Hier sind einige wichtige Aspekte und Anwendungen:

Anomalieerkennungstechniken in großen Datensätzen können auf verschiedene Weise angewendet werden, um ungewöhnliche Muster oder Abweichungen zu identifizieren, die auf Probleme, interessante Einsichten oder neue Möglichkeiten hinweisen. Hier sind einige Schlüsselstrategien:

Echtzeitanalysen bieten eine Vielzahl von Vorteilen, bringen aber auch einige Herausforderungen und Nachteile mit sich. Hier sind einige der wichtigsten Aspekte:

Die effektive Segmentierung komplexer Datensätze in der Datenanalyse erfordert einen methodischen Ansatz. Hier sind einige Schlüsselschritte und -techniken:

Dimensionale Reduzierung (engl. “dimensionality reduction”) ist ein Verfahren in der Datenanalyse, bei dem die Anzahl der Variablen in einem Datensatz verringert wird. Dies geschieht durch das Identifizieren und Entfernen von weniger relevanten oder redundanten Variablen, um die Komplexität des Modells zu reduzieren, ohne dabei signifikant an nützlicher Information zu verlieren. Die dimensionale Reduzierung ist aus mehreren Gründen wichtig: