TDWI Schweiz 2017

Mövenpick Hotel Zürich Regensdorf

Sessionsdetails

Vortrag: M3
Datum: Mo, 20.11.2017
Uhrzeit: 10:15 - 13:45
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Workshop: Prädiktive Analysen mit Data Mining – Methodische Grundlagen und Fallbeispiele aus der Finanzwirtschaft

Uhrzeit: 10:15 - 13:45
Vortrag: M3

 

“Prediction is very difficult, especially if it's about the future.” (Nils Bohr). Die prädiktiven Verfahren des Data Mining stellen sich dieser 'schwierigen' Aufgabe, indem sie mit Daten aus der Vergangenheit in die Zukunft blicken, um damit in der Gegenwart bessere Entscheidungen zu ermöglichen. Die Ergebnisse prädiktiver Analysen sind für Unternehmen besonders wertvoll, da sie nicht vergangenheitsbezogene, sondern mögliche künftige Szenarien aufzeigen. Dies versetzt Entscheider in die Lage, auf prognostizierte Entwicklungen frühzeitig zu reagieren und ggf. gegenzusteuern. In der „Hands-On“-Session für Einsteiger werden zunächst methodische Grundlagen prädiktiver Analysen vermittelt und anschließend anhand von Fallbeispielen aus dem Finanzsektor geübt. Statistik- oder Programmierkenntnisse sind hierfür nicht erforderlich.

Maximale Teilnehmerzahl: 30
Benötigt wird ein eigener Laptop (Win/macOS) mit Installation der Data Mining Workbench „Orange“ (kostenfreier Download unter https://orange.biolab.si/download/).

UPDATE: Für den Workshop sollten die Teilnehmer entweder die Version 3.6 oder die Version 3.7 (aktuelle Version) von „Orange“ auf ihren Notebooks installieren sowie die die Data Sets (csv) auf den Rechner laden.

Sie finden die Data Sets des Workshops unter:
www.dropbox.com/sh/9u6c6a2jhxtyimg/AAA8ynF_l1FZYjjeoLGMue3ta

Hinweis: Da nicht ausgeschlossen ist, dass bis zum 20.11. eine neues Release von „Orange Data Mining“ erscheint, wird empfohlen, den Download frühestens einige Tage vor dem 20.11. durchzuführen oder ein Update vorzunehmen. Die für den Workshop relevante Versionsnummer wird rechtzeitig hier bekannt gegeben. Zusätzlich werden dann auch die Data Sets für die Fallstudien zum Download bereitgestellt.

Zielpublikum: Business-Analysten, Controller, Marketeers, Entscheider
Voraussetzungen: BI Grundlagen und solide PC-Kenntnisse
Schwierigkeitsgrad: Anfänger

 

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