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Questions and Answers
Welche der folgenden Aussagen beschreibt einen wichtigen Aspekt von Big Data im Unternehmenskontext?
Welche der folgenden Aussagen beschreibt einen wichtigen Aspekt von Big Data im Unternehmenskontext?
Welche Methode wird nicht in Zusammenhang mit Big Data-Analysen genannt?
Welche Methode wird nicht in Zusammenhang mit Big Data-Analysen genannt?
Welche Branche wird im Zusammenhang mit Big Data nicht erwähnt?
Welche Branche wird im Zusammenhang mit Big Data nicht erwähnt?
Wie beeinflusst Big Data die Nutzung von sozialen Medien durch die Nutzer?
Wie beeinflusst Big Data die Nutzung von sozialen Medien durch die Nutzer?
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Was ist eine der wichtigsten Herausforderungen bei der Implementierung einer Big-Data-Lösung?
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Welche Aussage trifft nicht auf die Rolle von sozialen Medien bei Big Data zu?
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Was ist eine mögliche Anwendung von Big Data in sozialen Medien?
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Worauf sollten Unternehmen bei der Analyse von Big Data besonders achten?
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Welche Technologie wird zur prädiktiven Modellierung im Gesundheitswesen eingesetzt?
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Wie tragen Fitness-Tracker zur Frühdiagnose von Krankheiten bei?
Wie tragen Fitness-Tracker zur Frühdiagnose von Krankheiten bei?
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Welches Symptom der Parkinson-Krankheit kann frühzeitig durch die Apple Watch identifiziert werden?
Welches Symptom der Parkinson-Krankheit kann frühzeitig durch die Apple Watch identifiziert werden?
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Was ist das Ziel der Anwendung "Motor Fluctuations Monitor for Parkinson's Disease"?
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Welche Datenquelle bieten Wearables zur Unterstützung von Wissenschaftlern?
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Welches Element ist nicht typisch für die Daten, die von Fitness-Trackern erfasst werden?
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Wie können Wearables dazu beitragen, die Medikation von Parkinson-Patienten anzupassen?
Wie können Wearables dazu beitragen, die Medikation von Parkinson-Patienten anzupassen?
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Welcher Ansatz ist bei der Anwendung der prädiktiven Modellierung in der Gesundheitsversorgung nicht üblich?
Welcher Ansatz ist bei der Anwendung der prädiktiven Modellierung in der Gesundheitsversorgung nicht üblich?
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Wie hoch wird die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate im Bereich Big Data im Gesundheitswesen geschätzt?
Wie hoch wird die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate im Bereich Big Data im Gesundheitswesen geschätzt?
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Welcher der folgenden Punkte ist kein Vorteil der Nutzung von Big Data im Gesundheitswesen?
Welcher der folgenden Punkte ist kein Vorteil der Nutzung von Big Data im Gesundheitswesen?
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Was wird als eine der Haupt Herausforderungen bei der Nutzung von Big Data in der personalisierten Medizin genannt?
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Welche Technologie hat in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte gemacht und unterstützt die Analyse großer Datenmengen im Gesundheitswesen?
Welche Technologie hat in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte gemacht und unterstützt die Analyse großer Datenmengen im Gesundheitswesen?
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Wie können Sensoren in Wearables zur Verbesserung des Gesundheitswesens beitragen?
Wie können Sensoren in Wearables zur Verbesserung des Gesundheitswesens beitragen?
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Welches der folgenden Beispiele gehört zu den Use Cases von Big Data im Gesundheitswesen?
Welches der folgenden Beispiele gehört zu den Use Cases von Big Data im Gesundheitswesen?
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Welche Technik wird nicht genannt als Teil der Analysemethoden für Big Data im Gesundheitswesen?
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Was sind einige der Vorteile von Big Data in der Diagnose im Gesundheitswesen?
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Welcher wesentliche Vorteil besteht für Kunden im Zusammenhang mit der Wartung durch den Gerätehersteller?
Welcher wesentliche Vorteil besteht für Kunden im Zusammenhang mit der Wartung durch den Gerätehersteller?
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Welche der folgenden Aussagen beschreibt die Rolle von Big Data im Gesundheitswesen am besten?
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Was ermöglicht die Einführung von IoT in industriellen Anlagen bezüglich der Wartung?
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Warum ist die Modellierung und Vorhersage medizinischer Ereignisse wichtig?
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Welche Gefahr besteht, wenn Wartungsintervalle zu spät eingeplant werden?
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Was ist ein Ziel der prognostischen Modellierung im Gesundheitswesen?
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Wie hat sich die Wartung durch den Einsatz von KI und maschinellem Lernen verändert?
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Wie können personalisierte Behandlungsprotokolle erstellt werden?
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Was kann passieren, wenn Wartungsintervalle zu häufig eingeplant werden?
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Welche Methode wird nicht beschrieben als eine Anwendung von Big Data im Gesundheitswesen?
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Welche der folgenden Aussagen beschreibt die Herausforderung bei der Wartungsplanung?
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Was bleibt oft unklar bezüglich der Patientenreaktion auf Behandlungen?
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Welche Funktion hat der transparente Preis für den Kunden?
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Welches Beispiel wurde gegeben, um vorausschauende Wartung zu verdeutlichen?
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Welches Ergebnis kann durch den Einsatz fortschrittlicher Analysewerkzeuge in der Medizin erzielt werden?
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Was ist das Hauptziel einer Journey-to-Crime-Analyse?
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Wie können neue Patienten bei der Behandlung besser eingestuft werden?
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Wie wird das Journey-to-Crime-Modell bei der Profilierung eines Täters verwendet?
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Welche Rolle spielt Big Data bei der Filmproduktion?
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Was untersucht das 'Merlin'-System von 20th Century Fox?
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Wie nutzt Netflix die Daten seiner Nutzer?
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Welche Faktoren beeinflussen laut Big Data die Vermarktung eines Films?
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Welche Menge von Daten hat Netflix Anfang 2021 zu seinen Nutzern gesammelt?
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Welche Art von Analysen wird für die Content-Optimierung bei Netflix durchgeführt?
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Study Notes
Big Data im Gesundheitswesen
- Big Data-Analysen helfen, Leben zu retten, Kosten zu senken und Prozesse zu optimieren im Gesundheitswesen.
- Datenquellen sind u.a. elektronische Patientendokumente und Wearables (Smartphones, Smartwatches).
- Vorteile von Big Data-Analysen im Gesundheitswesen:
- Frühe Diagnose von Krankheiten
- Frühzeitige Erkennung von Notfällen
- Präventive Gesundheitsfürsorge
- Prävention von Suizid und Selbstverletzungen
- Personalisierte Behandlungspläne
- Präzisere Medikationsplanung
- Individualisierte Therapien
- Erforschung von Wirkungsweisen von Medikamenten
- Herausfinden von Wechselwirkungen
- Vorhersage von Krankheitsverläufen
- Risikovorhersagen für Behandlungsmethoden
- Verbesserung von Behandlungsalternativen
Personalisierte Medizin
- Personalisierte Medizin ist ein Forschungsgebiet, welches Big Data, Genomik und andere Diagnostik-Methoden verbindet.
- Herausforderungen: Datensammlung auf breiter Front und geeignete Analysemethoden, sind die bestehenden Probleme
- Möglichkeit zur Steigerung des Verständnisses von Krankheiten
- Daten von Patienten könnten analysiert werden, um Behandlungspläne zu personalisieren und Behandlungergebnisse vorherzusagen.
Social Media Analysen
- Social Media Analyse ermöglicht Unternehmen, Nachfrageprognosen zu erstellen und Nachfragetreiber zu identifizieren.
- Maschinelles Lernen kann helfen, die Faktoren für Umsatz und individuelle Merkmale zu bestimmen.
- Kundensegmente können durch Social Media Analysen identifiziert werden (z.B. durch Likes).
- Marketing-Maßnahmen können feingranularer geplant werden.
- Zusätzliche Analyse für die Kombination von Social Media Daten aus verschiedenen Plattformen ist möglich und kann relevante Zusammenhänge aufzeigen.
Nutzung von Social Media
- Social Media Analyse ermöglicht präzise Prognosen von Nachfrage und Kaufverhalten.
- Historische Daten mit saisonalen oder einmaligen Einflüssen können wichtige Informationen liefern (z.B. erhöhte Nachfrage nach Elektrofahrrädern in Zeiten der Corona-Pandemie).
- Datengestützte Prognosen, die jahresveränderliche Wachstumsraten berücksichtigen können helfen zukünftige Trends des Kaufverhaltens vorherzusagen.
- Sentiment-Analyse (Analyse der Meinungen und Einstellungen von Nutzern) kann wichtige Informationen über die kurz- und mittelfristige Nachfrage liefern.
- Social Media Daten sind hilfreich um die Nachfrage nach Produkten zu analysieren.
Big Data in Gesundheitswesen - Modellierung und Vorhersage
- Big Data und prädiktive Analysen helfen bei der Entscheidungsfindung von Fachleuten im Gesundheitswesen.
- Prognostische Modelle können zukünftige Ergebnisse von Krankheiten oder Behandlungen vorhersagen.
- Vorhersage der Verbreitung von Krankheiten in der Bevölkerung ist möglich.
- Beispiele: Prognostizierung von Diabetes, Überleben nach einer Reanimation, Verbreitung von COVID-19.
Früherkennung von Symptomen
- Wearables (z.B. Fitness-Tracker, Smartwatches) ermöglichen die kontinuierliche Beobachtung von Vitalwerten und können Auffälligkeiten erkennen.
- Früherkennung von Krankheiten wie Parkinson, durch die Analyse von Bewegungsdaten mit Wearables ist möglich
- Beispiele: Früherkennung von Parkinson durch die App MM4PD.
Internet of Things (IoT)
- Durch die Konnektivität von Geräten entsteht ein Netzwerk.
- Analyse von Daten ermöglicht neue Geschäftsmodelle (Product-as-a-Service).
- Beispiele: Nutzung von Daten aus IoT-Geräten zur Prognose von Wartungsbedarf von Maschinen.
Verbrechensbekämpfung (Predictive Policing)
- Datenanalysen helfen, Verbrechensmuster zu erkennen.
- Beispiele: Nutzung vorhandener Daten von Verbrechen für zukünftige Prognosen über Verbrechensorte und -zeit.
Verbesserungen von Zuschauererlebnissen
- Zuschauerdaten werden analysiert um Informationen über den Film und die Szene bereitzustellen.
- Beispiele für Informationen: Wer ist in der Szener beteiligt, Hintergrundfakten zum Film, etc.
Kundensegmentierung und optimale Preisbildung
- Marken und Unternehmen können optimalen Preise ermitteln durch die Analyse von Faktoren wie Verfügbarkeit, Marktwettbewerb und Kundenwert.
- Personalisierte Preisgestaltung z.B. für verschiedene Kundensegmente ist möglich.
- Beispiele: Anpassung der Preisgestaltung für verschiedene Kundenbedürfnisse und Saisonalitäten.
Banken und Finanzbranche
- Digitale Instrumente, Maschinelles Lernen, und Big Data veränderten die Arbeitsweise großer Unternehmen
- Beispiele: Robo-Advisor, automatisierte Anlage-Strategien.
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Description
Erfahren Sie, wie Big Data-Analysen im Gesundheitswesen eingesetzt werden, um Leben zu retten und Kosten zu senken. Lernen Sie die Vorteile wie frühzeitige Krankheitsdiagnose, personalisierte Behandlungspläne und präventive Gesundheitsfürsorge kennen.
