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b.telligent Blog: Data Science

Predictive Analytics World

Unser Kollege Dr. Michael Allgöwer besucht auch dieses Jahr die Predictive Analytics World in Berlin. Seine Eindrücke und Erfahrungen lesen Sie hier!

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Hochleistungsdenksport mit R

Unser Kollege Orlando hat analysiert, wie man Hochleistungssport mit R dechiffrieren kann. Wie das funktioniert? Direkt hier nachlesen...

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Customer Journey Analytics

In seiner Abschlussarbeit beschäftigte sich Simon Nehls mit der Modellierung des Internetnutzungsverhaltens im Reisemarkt. Einen Auszug finden Sie hier...

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Dateien verarbeiten mit Standard-Python

Erfahren Sie, wie Sie mit wenigen Zeilen in Python Datensätze mit mehreren Gigabyte lesen und zerlegen können.

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Uplift-Modeling

Erfahren Sie in diesem Blogbeitrag, wie Uplift-Modeling Sie bei der Kampagnensteuerung optimal unterstützen kann!

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HOWTO: Einfaches Web Scraping mit Python

Lesen Sie anhand eines kleinen Praxisbeispiels, wie einfach es sein kann, automatisiert Inhalte aus dem WWW auszulesen.

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R Tipps und Tricks - Teil 1

Wie kann man R optimal für Advanced Analytics einsetzen? Unser Kollege Stefan Seltmann liefert Tipps und Tricks für den Einstieg...

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IMHO, vergesst die Handlungsrelevanzmatrizen

Warum die in Zufriedenheitsbefragungen beliebte Handlungsrelevanzmatrix nur scheinbar brauchbare Aussagen liefert.

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Customer Lifetime Value - Irrtümer und Wahrheiten

Die Verbreitung des Customer Lifetime Values zeigt, dass einige Missverständnisse und Irrtümer weit verbreitet sind. Die b.telligent Experten klären auf..

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Fehlende Werte in logistischer Regression

Erfahren Sie in diesem Blogbeitrag, wie Sie trotz fehlender Werte in der logistischen Regression erfolgreiche Analysen durchführen können.

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Wandflächenberechnung vektorisiert in R

Rechenbeispiel aus der Praxis in R zur Demonstration vom Umgang mit Vektoren.

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SPSS Wertelabels für die Ausgabe umformatieren

Data Scientist Stefan Seltmann erklärt, wie es mit kurzen Befehlen in der Syntax möglich ist, Beschriftungen dem Verwendungszweck anzupassen.

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IMHO lernt Python

Als Data Scientist ist es wichtig, das Programmieren zu beherrschen. Lesen Sie in unserem Blog warum "Python" sich dafür besonders gut eignet.

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Ein Blick in die Data-Science-Werkzeugkiste

Data Science ohne eine etablierte Softwareumgebung erfolgreich implementieren? Unser "Data Science Survival Kit" macht es möglich. Mehr erfahren Sie hier!

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Das Monty-Hall-Dilemma

Anhand eines populären Beispiels aus der Wahrscheinlichkeitstheorie wird eine Simulation von Ereignissen mit Python demonstriert.

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SPSS Häufigkeitsauswertungen

Erfahren Sie, wie das Open-Source-Tools "R" hilft einfache und kurze Befehle selbständig zu entwickeln , um deskriptive Statistiken anzuzeigen.

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Predictive Analytics World, Zweiter Tag

Die Predictive Analytics World in Berlin ist eine brilliante Veranstaltung. Erfahren Sie hier alles Wissenswerte über den zweiten Tag in Berlin.

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Predictive Analytics World, Erster Tag

Alles Wissenswerte rund um die Predictive Analytics World, dem wohl besten Treffen der Predictive Analytics Community in Deutschland erfahren Sie hier.

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Walter-Gropius-Straße 17
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