Unser neuer Blog wird Sie in Zukunft zu aktuellen Problemen und Lösungsvorschlägen rund um die Themen "DWH und BI" auf dem Laufenden halten...

Lernen Sie die verschiedenen Spielarten, SQL-Statements in Python zu erzeugen, und finden Sie heraus, welche davon die sinnvollste ist.

Wie Sie auch in Ihrem Unternehmen ein effizientes Data-Science-Team aufbauen können? Unser Kollege Simon Nehls klärt Sie in diesem Blogbeitrag darüber auf!

Zum Start einer Mini-Serie, die die Brücke zu schlagen versucht zwischen SAS und R, schauen wir uns Möglichkeiten des Datenaustausches an...

Auf was es bei der Kampagnendurchführung ankommt? Dr. Wolfgang Leußer erklärt es Ihnen in unserem Blog!

Wie Sie den AdaBoost.M1 Algorithmus mit dem naiven Bayes-Klassifikator in R programmieren können? Das erfahren Sie in diesem Data Science Blogbeitrag.

Erhalten Sie in unserem Blogbeitrag eine praktische Einführung in das Thema Deep Learning sowie einen Einblick in die aktuellsten Open-Source-Tools!

Sie möchten einen Überblick über Python-basierte R-Alternativen erhalten? Dann sind Sie bei diesem Blogbeitrag genau richtig!

Erfahren Sie in unserem Blogbeitrag, wie Sie ganz einfach eine Zeitreihenanalyse erstellen können, ganz ohne Anwendung eines Analysetools!

Die arcplan Version 8.6 bietet eine einfache Möglichkeit, Zellen vertikal oder horizontal zusammenzufügen. Wie das funktioniert, erfahren Sie hier.

Dr. Michael Allgöwer erklärt, wie wichtig ein funktionierendes und effizient arbeitendes Data-Science-Team für die Präsidentsschaftswahlen in den USA ist.

Haben Sie sich je gefragt, wie die Weihnachtswichtel all die Daten aus den unterschiedlichen Wunschzetteln analysieren? Finden Sie hier die Antwort ;)

Der zweite Tag der PAW für Dr. Michael Allgöwer: Einbrecher, sensible Daten und was man daraus über das Data-Science-Storytelling lernen kann.

Unser Kollege Dr. Michael Allgöwer besucht auch dieses Jahr die Predictive Analytics World in Berlin. Hier gibt es die Highlights von Tag 1...

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

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

Mit den Echtzeit-Experten von prudsys hat sich die Autorin Mary Heinze der Frage gestellt, wie man seine Kunden im digitalen Zeitalter begeistert!

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

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

Dieser Blogbeitrag zeigt auf, wie sich eigene (IBCS-konforme) Grafiken erstellen und als „QuickSteps“ per Drag and Drop wiederverwenden lassen.