Big Data Zusammenfassung

In vielen Bereichen werden Daten zur Analyse des Kundenverhaltens genutzt. Diese Daten werden durch Machine Learning ausgewertet und dienen dann zur Erstellung von individualisierten Empfehlungen für die Kunden.

Durch die Analyse von Daten mittels Machine Learning können Unternehmen Produkte und Dienstleistungen empfehlen, die den Bedürfnissen der Kunden entsprechen.

Unternehmen können Kunden basierend auf ihrem bisherigen Verhalten und ihren Präferenzen gezielt ansprechen und ihnen relevante Produkte oder Dienstleistungen anbieten.

Durch die Analyse von Sensordaten von Maschinen können Unternehmen den Verschleiß von Maschinenbestandteilen vorhersagen und so frühzeitig Wartungsarbeiten planen.

Die prädiktive Wartung ermöglicht es, Wartungseinsätze bedarfsgerecht zu planen und so Ressourcen zu sparen. Zudem können potenzielle Störungen frühzeitig erkannt und verhindert werden.

Machine Learning wird eingesetzt, um aus Sensordaten das normale und abweichende Verhalten von Maschinen zu erkennen und so frühzeitig auf drohende Probleme hinzuweisen.

Wartungsmodelle, die sich nach festen Zeitpunkten oder Intervallen richten, berücksichtigen den Verschleiß von Maschinen nicht ausreichend und führen zu unnötigen Wartungsarbeiten.

Durch den Einsatz von Machine Learning können Unternehmen die Wartung ihrer Maschinen optimieren und so Ressourcen sowie Kosten sparen.

Die kontinuierliche Überwachung und Sicherstellung der Einhaltung regulatorischer Vorschriften. Dabei wird der Bezug zwischen Vorschriften und betroffenen Unternehmensprozessen und -daten hergestellt. So lassen sich drohende Abweichungen durch gezielte Kennzahlenüberwachung frühzeitig erkennen.

Eine systematische und umfassende Prüfung aller Transaktionsdaten auf Besonderheiten, Auffälligkeiten und ihre Relevanz für Compliance-Risiken. Im Gegensatz zu stichprobenartigen Prüfungen, die in der Praxis üblich sind, soll eine durchgehende Prüfung mehr Transparenz und Erfüllung aufsichtsrechtlicher Anforderungen gewährleisten.

Auf Algorithmen basierende Systeme, die automatisiert Trading- oder Anlagestrategien auf dem Finanzmarkt umsetzen, um in Aktien und Anleihen zu investieren. Sie übernehmen Aufgaben, die früher von teuren Finanzexperten erledigt wurden.

Die automatische Anpassung des Anlageportfolios, um ein vorher definiertes Verhältnis zwischen verschiedenen Anlageklassen (z.B. Aktien und Anleihen) wiederherzustellen.

Die Optimierung des Anlage- und Tradingprozesses, um Steuern zu minimieren und die Rendite zu maximieren.

Die Fähigkeit von Robo-Advisorn, auf Marktentwicklungen und Krisensituationen zu reagieren. So können sie beispielsweise bei einem Crash-Szenario das Vermögen automatisch in sichere Anlageklassen umschichten.

Die Implementierung von individuell angepassten und komplexen Anlagestrategien durch Robo-Advisors, die sich auf verschiedene äußere Bedingungen stützen.

Robo-Advisors können Tausende von Variablen gleichzeitig berücksichtigen, wie demografische Daten, Timing, historische Trends, technische und fundamentale Analysen, Marktstimmung und mehr. Diese Daten werden zur Beantwortung von Anlagefragen und zur Ableitung von Handlungsempfehlungen genutzt.

Die Poisson-Verteilung wird auch als "Verteilung der seltenen Ereignisse" bezeichnet und ist nützlich für die Modellierung von Ereignissen, die selten, aber innerhalb eines bestimmten Zeitraums oder Bereichs auftreten.

Beispiele für die Poisson-Verteilung sind die Anzahl der eingehenden Anrufe in einem Callcenter pro Stunde, die Anzahl der Kunden in einem Supermarkt pro Stunde oder die Anzahl der Bakterien in einem Liter Flüssigkeit.

Eine Korrelation misst die Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen. Bei einer positiven Korrelation nimmt eine Variable zu, wenn die andere Variable zunimmt.

Bei einer negativen Korrelation nimmt eine Variable ab, wenn die andere Variable zunimmt.

Eine Korrelation bedeutet nicht unbedingt, dass eine Variable die andere verursacht - es könnte ein dritter Faktor im Spiel sein.

Ein Beispiel für eine Korrelation, bei der keine Kausalität besteht, ist die Beziehung zwischen der Anzahl der Störche in einer Stadt und der Anzahl der Geburten. Es gibt mehr Störche, es gibt aber nicht unbedingt mehr Geburten, da Störche keinen Einfluss auf die Geburtenrate haben.

Ein Zufall kann zu einer vermeintlichen Korrelation führen, obwohl keine tatsächliche Beziehung zwischen den Variablen besteht.

Ein unbekannter Faktor könnte die Beziehung zwischen zwei Variablen beeinflussen.

Assoziationsalgorithmen sind Verfahren des unüberwachten Lernens, die häufig zusammen auftretende Elemente in Datensätzen identifizieren.

Das A-priori-Verfahren ist ein Algorithmus, der Assoziationsregeln in Datensätzen findet.

Die Warenkorbanalyse ist ein Anwendungsbereich der Assoziationsanalyse, der Muster im Kaufverhalten von Kunden analysiert.

Neuronale Netze sind komplexe Algorithmen des maschinellen Lernens, die aus miteinander verbundenen Knoten (Neuronen) bestehen.

Die Eingabeschicht eines neuronalen Netzes empfängt die Daten, die verarbeitet werden sollen.

Die Aktivierungsfunktion in einem neuronalen Netz entscheidet, ob ein Neuron aktiviert wird.

Mehrschichtige Perzeptronen bestehen aus mehreren Schichten von Neuronen, die Informationen verarbeiten.

Die Ausgabe eines Neurons in einer Schicht wird als Eingabe für Neuronen in der nächsten Schicht verwendet.

Assoziationsregeln sind "Wenn-Dann"-Anweisungen, die die Wahrscheinlichkeit des gemeinsamen Auftretens von Datenelementen in großen Datenbeständen beschreiben.

Im Beispiel der Warenkorbanalyse könnte eine Regel lauten: "Wenn ein Kunde Brot und Milch kauft, dann kauft er wahrscheinlich auch Eier."

Assoziationsregeln werden aus "Itemsets" gebildet, die aus mindestens zwei Datenelementen bestehen.

Es werden nur Regeln verwendet, die in den Daten häufig vorkommen und einen bestimmten Schwellenwert überschreiten.

Der Prozess der Erstellung von Assoziationsregeln wird als "Assoziationsregel-Mining" bezeichnet.

Assoziationsregeln können auch zur Analyse von medizinischen Daten verwendet werden, um Zusammenhänge zwischen Symptomen und Krankheiten aufzudecken.

Assoziationsregeln helfen, das Kaufverhalten von Kunden besser zu verstehen und gezielt Werbung zu schalten.

Durch die Analyse von Warenkörben konnte ein Händler feststellen, dass Männer zwischen 30 und 40 Jahren am liebsten samstags Bier und Windeln kaufen.

Bei diesem Verfahren werden Daten ohne vorgegebene Klassenzugehörigkeit (Labels) analysiert, um Muster und Strukturen zu entdecken. Es wird dabei nicht versucht, ein Ergebnis vorherzusagen.

Eine Teilmenge der Daten wird mit zusätzlichen Informationen (Labels) versehen, um die Zuordnung für den Rest der Daten zu erleichtern. So werden beispielsweise Bilder mit ihrer jeweiligen Objektkategorie klassifiziert.

Ein System lernt durch Interaktion mit der Umwelt und durch die Analyse von Konsequenzen (Belohnungen/Strafen). So lernt ein Roboter, sich im Raum zu bewegen, indem er seine Bewegungen mit dem Erfolg oder Misserfolg bewertet.

Diese Art des maschinellen Lernens zielt darauf ab, aus bekannten Daten eine Regel zu lernen, um zukünftige Daten zu klassifizieren oder zu prognostizieren. Man 'trainiert' den Algorithmus mit Beispielen, um ihn zu 'lehren'

Die Klassifizierung von Texten oder Bildern ist ein Anwendungsfall, bei dem die erwartete Ausgabe für jede Eingabe bekannt ist. Der Algorithmus lernt, bestimmte Muster in den Daten mit der entsprechenden Ausgabe zu verknüpfen.

Bei der Bilderkennung werden Algorithmen anhand von Trainingsdaten trainiert, um Muster in Bildern zu erkennen. Die Algorithmen lernen, bestimmte Merkmale in den Bildern (z.B. Kanten, Farben, Muster) mit der entsprechenden Objektkategorie zu verknüpfen.

Der Prozess, bei dem Algorithmen Daten verarbeiten, um Muster und Zusammenhänge zu finden, ohne dass ihnen explizit vorgegeben wird, was sie suchen sollen.

In der automatischen Textverarbeitung (Natural Language Processing) werden Computer dazu befähigt, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten.