Data Science Blog – Page 2 – Applied Data Science

Attribution Models in Marketing

April 18, 2019/0 Comments/in Big Data, Business Analytics, Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Insights, Machine Learning, Main Category, Predictive Analytics, Statistics, Use Case, Use Cases /by Barbara Staron

Attribution Models A Business and Statistical Case INTRODUCTION A desire to understand the causal effect of campaigns on KPIs Advertising and marketing costs represent a huge and ever more growing part of the budget of companies. Studies have found out this share is as high as 10% and increases with the size of companies (CMO […]

Was der BREXIT für die Cloud-Strategie bedeutet

April 16, 2019/0 Comments/in Cloud, Data Science News, Datacenter, Gerneral, Insights, Sponsoring Partner Posts /by Bob Muglia

Datensouveränität wird nach dem Brexit eine der größten Herausforderungen für Unternehmen sein. Geschäftsführer sind sich der Bedeutung dessen bewusst und fürchten die Gefahr eines „Data cliff edge“, wenn die Trennung Großbritanniens von der EU endgültig beschlossene Sache sein wird. Ohne ein klares Gespür dafür zu haben, welche Vorschriften und Compliance-Anforderungen bald gelten werden, versuchen britische […]

Introduction to ROC Curve

April 9, 2019/0 Comments/in Artificial Intelligence, Data Mining, Data Science, Deep Learning, Machine Learning, Main Category, Predictive Analytics /by rohitmishra

The abbreviation ROC stands for Receiver Operating Characteristic. Its main purpose is to illustrate the diagnostic ability of classifier as the discrimination threshold is varied. It was developed during World War II when Radar operators had to decide if the blip on the screen is an enemy target, a friendly ship or just a noise. […]

Team Up für Cloud-Daten-Lösungen

March 29, 2019/0 Comments/in Cloud, Insights, Sponsoring Partner Posts /by Arjan van Staveren

Heute bestimmen Daten die Welt. Snowflake ermöglicht Unternehmen, ihre Daten über mehrere Clouds hinweg zu speichern und zu analysieren. In einer Zusammenarbeit mit dem Energiegiganten Uniper ermöglicht das Data Warehouse erstklassige Leistung, Benutzerfreundlichkeit und Parallelität für die Daten: Uniper hat sich, mit einer Leistung von ca. 36 Gigawatt, eine Stellung in der ersten Reihe der […]

MeetUp: Classifying Text Data with Embeddings // How to become a data scientist

March 25, 2019/0 Comments/in Uncategorized /by events

Welcome to our 3rd DATANOMIQ Data Science MeetUp, in Berlin! April 3rd: 6 pm until 8 pm. Click the link to participate: https://www.meetup.com/de-DE/DATANOMIQ-Data-Science-Berlin/events/257098910/ Today’s topic is all about Classifying Text Data with Embeddings, presented by Artur Zeitler. Artur is a data scientist at DATANOMIQ. Make sure to come early to grab a voucher for a […]

NetApp Technologie Forum Nord/Ost

March 12, 2019/1 Comment/in Data Science News, Events, Sponsoring Partner Posts /by netapp

Sehr geehrter Kunden und Technik-Enthusiasten, mehr wissen ist immer gut und ein hervorragender Grund das NetApp Technologie Forum Nordost zu besuchen. Unter dem Motto „aus der Region für die Region“ und bei unserem Kunden und Gastgeber der Medizinische Hochschule Hannover erfahren Sie, wie NetApp mit der Data Fabric die Konstitution Ihrer Dateninfrastruktur in Zeiten der […]

A Gentle Introduction to Precision and Recall.

March 7, 2019/0 Comments/in Data Science, Main Category /by rohitmishra

The idea of this blog is to give an intuitive understanding of Precision and Recall for a binary classification problem. I will shy away from explaining it in a textbook way but rather will try to give an intuition. Nevertheless, let me write the textbook formula first: The problem with this nomenclature is that despite […]

How is automation changing data science and machine learning?

March 4, 2019/0 Comments/in Artificial Intelligence, Data Science, Main Category /by Danish Wadhwa

We have come a long way since the introduction of data science and machine learning. The recent study has found that the volume of business data doubles in less than 14 months. Today, the collection of data is no longer a problem, but the filtration, analysis, and maintenance of relevant information is a bigger issue. […]

A common trap when it comes to sampling from a population that intrinsically includes outliers

February 21, 2019/0 Comments/in Business Analytics, Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Data Science Hack, Main Category, R Statistics, Statistics /by Moussa El-Zaarah

I will discuss a common fallacy concerning the conclusions drawn from calculating a sample mean and a sample standard deviation and more importantly how to avoid it. Suppose you draw a random sample , , … of size and compute the ordinary (arithmetic) sample mean and a sample standard deviation from it. Now if (and […]

OLAP-Würfel

February 16, 2019/1 Comment/in Business Analytics, Business Intelligence, Data Warehousing, InMemory, Main Category /by Jurek Dörner

Der OLAP-Würfel Alles ist relativ! So auch die Anforderungen an Datenbanksysteme. Je nachdem welche Arbeitskollegen/innen dazu gefragt werden, können unterschiedliche Wünschen und Anforderungen an Datenbanksysteme dabei zu Tage kommen. Die optimale Ausrichtung des Datenbanksystems auf seine spezielle Anwendung hin, setzt den Grundstein für eine performante und effizientes Informationssystem und sollte daher wohl überlegt sein. Eine […]