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Design Patterns für Analytics

Design Patterns – also Templates, die wiederholt als Vorlage für die Problemlösung verwendet werden können – sind auch für Data Science wichtig, um Aufgaben systematisch und effektiv zu lösen. Das gilt insbesondere, weil es ein relativ junges Thema mit wenig verbreitetem Erfahrungswissen ist.

Dieser Vortrag präsentiert Analytics Design Patterns allgemein und stellt konkrete Design Patterns (abgeleitet aus Erfahrung, erfolgreichen Kaggle-Lösungen und Literatur) zur Diskussion.

Um auch konkretere Analytics Pattern vorstellen zu können, konzentriert sich dieser Vortrag auf eine (große) Klasse von Analytics-Aufgaben. Dabei geht es jeweils darum, eine Klassifikation auf Basis einer Geschichte von Transaktionen zu vorzunehmen, z.B. vorherzusagen, ob ein Kunde den Anbieter wechselt (churn), ob er ein Produkt nach einer Werbeaktion erneut kaufen wird oder welches Produkt oder welchen Dienst er am Ende kauft, nachdem er verschiedene Optionen angefragt hat.

Referent

// Dr. Valentin Zacharias
@vzach

beschäftigt sich seit 12 Jahren mit Innovation durch IT und Analytics in Forschung und Beratung. Heute ist er Business Analytics Consultant bei Daimler TSS.