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Merkmalskonstruktion: 7 Techniken für bessere Modelle für prädiktive Analysen und das maschinelle Lernen ›
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen
Eine flexible, leistungsstarke und modulare Plattform, mit der jeder zum Datenwissenschaftler wird
THEMEN ZU LÖSUNGEN
- Datenwissenschaft und maschinelles Lernen
- Datenwissenschaft für alle
- Auf Ihre Daten zugreifen und diese vorbereiten
- Datenexploration und Analyse
- Prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen
- Merkmalskonstruktion
- Automatisiertes maschinelles Lernen
- Open Source nutzen
Unsere Lösungen für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen
Durch die modulare Minitab-Plattform für die Datenwissenschaft und das maschinelle Lernen können Sie Ihre analytischen Kompetenzen in Ihrem eigenen Tempo weiterentwickeln.
Verwenden Sie unsere automatisierte Datenwissenschaft-Komplettlösung für alle Phasen vom Zugriff bis hin zur Modellbereitstellung. Oder wählen Sie gezielt die Werkzeuge aus, die Sie benötigen, um die bei Ihnen vorliegenden Probleme zu lösen.
Nur Plattform für die Datenwissenschaft und das maschinelle Lernen von Minitab bietet die Flexibilität und die Fähigkeiten, Ihr Problem zu lösen. Nehmen Sie die Rätsel von heute in Angriff, um den Herausforderungen von morgen einen Schritt voraus zu sein.
Eine flexible, leistungsstarke und modulare Plattform, mit der jeder zum Datenwissenschaftler wird.
Datenwissenschaft für alle
In fast allen Bereichen eines Unternehmens wird inzwischen immer mehr mit Daten gearbeitet. Sie haben erwiesenermaßen große Auswirkungen auf die Produktivität und die Entscheidungsfindung und tragen sogar zur Stressreduzierung bei den Mitarbeitern bei, weil Probleme mit den richtigen Daten schneller und einfacher gelöst werden können. Erfahren Sie, wie Hitachi Ventara die No- und Low-Code-Lösungen von Minitab einsetzt, um Fachexperten dazu zu befähigen, prädiktive Analysen und das maschinelle Lernen zu verwenden.
Auf Ihre Daten zugreifen und diese vorbereiten
„Datenwissenschaft“ enthält bereits das Wort „Daten“ – und das sollte Sie darauf hinweisen, dass Sie Ihre Daten erst analysieren können, nachdem Sie den Zugriff darauf erlangt haben. Und nachdem Sie die Daten derart verfügbar gemacht haben, kommen Sie durch Integration und Vorbereitung so richtig auf Erfolgskurs. Minitab ermöglicht es geschäftlichen Benutzern, ihre Daten abzurufen, zu integrieren und für die Datenexploration und -analyse vorzubereiten.
Minitab bietet eigenständige Lösungen für den Datenzugriff, die Integration und die Vorbereitung oder eine umfassende Lösung für die Datenwissenschaft.
Datenexploration und Analyse
Anders als die meisten Lösungen für die Datenwissenschaft ermöglicht es Minitab den Analysten, ihre Daten mittels Visualisierungen und Vorabanalysen zu untersuchen, bevor sie zur prädiktiven Modellierung übergehen. Als Marktführer bei der statistischen Analyse bieten wir Datenwissenschaftlern die Möglichkeit, Werkzeuge wie die deskriptive Statistik und Visualisierungen zu nutzen, um sowohl ein besseres Verständnis der Daten zu erlangen als auch mit Kollegen zusammenzuarbeiten.
Nur die proprietäre Funktion „Grafikerstellung“ von Minitab bietet automatisiert Visualisierungen, um die Datenexploration zu beschleunigen.
Prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen
Minitab enthält bewährte und proprietäre Algorithmen für die prädiktive Modellierung und das maschinelle Lernen. Die Software bietet herkömmliche Verfahren wie die Regressionsanalyse und das fortschrittlichere maschinelle Lernen, darunter proprietäre Methoden wie MARS® (multivariate adaptive Regressions-Splines), die besten baumbasierten Methoden wie Klassifikations- und Regressionsbäume, besser bekannt als CART®, Random Forests® und Gradient Boosting, besser bekannt als TreeNet®.
Merkmalskonstruktion
In der Welt der Datenanalytik ist die Merkmalskonstruktion (Feature Engineering) erst kürzlich wieder zu einem hochaktuellen Thema geworden, da es sich hierbei um eine wesentliche Vorarbeit für den Erfolg bei maschinellem Lernen und der prädiktiven Analytik handelt. Wenn Sie mehr über die Merkmalskonstruktion (Feature Engineering) lesen, werden Sie diese Vorstellung möglicherweise auch in den fundamentalen Datenprozessen wiedererkennen, die als Datenbearbeitung, -vorbereitung oder -normalisierung bezeichnet werden. Erfahren sie mehr zu den Grundlagen und der Bedeutung der Merkmalskonstruktion (Feature Engineering) und wie Sie einige der gängigsten Techniken für die Merkmalskonstruktion in den Lösungen von Minitab erfolgreich für Ihr Unternehmen einsetzen können.
Automatisiertes maschinelles Lernen
Das automatisierte maschinelle Lernen in Minitab unterstützt Sie dabei, die besten Prädiktoren und/oder das beste Modell zu identifizieren, um sicherzustellen, dass Sie den nützlichsten Algorithmus zur Bereitstellung der besten Prognosen nutzen.
Mikhail Golovnya, Senior Advisory Data Scientist bei Minitab, zeigt, wie einfach es ist, das automatisierte maschinelle Lernen in Minitab für die prädiktive Instandhaltung zu nutzen.
Open Source nutzen
Minitab integriert sowohl mit R als auch Python, sodass benutzerspezifischer Code ganz einfach über eine Schaltfläche in der Minitab-Benutzeroberfläche ausgeführt werden kann. Durch die Integration von No-Code-Software mit Open-Source-Software ermöglicht Minitab die unternehmensweite Zusammenarbeit.
Leistungsstarke, marktführende und benutzerfreundliche Statistiksoftware
Früher wurden die tiefen Einblicke von Datenwissenschaftlern erarbeitet. Doch inzwischen gibt es Lösungen, die nicht nur die Anforderungen von Datenwissenschaftlern, sondern auch die von Wirtschaftsexperten erfüllen. Minitab hat Lösungen entwickelt, die von jedem – einschlich Datenwissenschaftlern – eingesetzt werden können und gängige Aufgabenstellungen unterstützen, z. B.:
- Zugriff auf Ihre Daten erhalten.
- Ihre Ergebnisse einfach an Kollegen kommunizieren.
- Mit Kollegen zusammenarbeiten, die keine Programmierkenntnisse haben.
- Prädiktive Modell erarbeiten und bereitstellen.
Minitab kennt diese Schwierigkeiten und hat deshalb ein Cloud-basiertes End-to-End-Ökosystem für die Datenwissenschaft entwickelt, das genau diese Herausforderungen berücksichtigt.
Mit unseren Lösungen können Sie ohne Unterstützung der IT-Abteilung auf Ihre Daten zugreifen. Wenn Sie ein prädiktives Modell erläutern möchten, verwenden Sie einfach unsere proprietären Visualisierungen von CART®-Bäumen. Sie können einen optimalen Algorithmus programmieren und ihn dann für andere zugänglich machen, indem Sie den Code in Minitab integrieren. So können Ihre Kollegen ihn dann Klick für Klick durchgehen. Suchen Sie nach einer einfachen Möglichkeit, um Modelle bereitzustellen, die Sie im Minitab-Ökosystem oder extern erstellt haben? Kein Problem.
Minitab ist der bevorzugte Partner für Wirtschaftsexperten wie auch für Datenwissenschaftler. Wir bieten nicht nur leistungsstarke Algorithmen. Wir stehen voll hinter unseren Produkten, weil wir sie selbst entwickelt haben. Deshalb finden Sie nur bei uns CART, den ursprünglichen und besten Algorithmus für Entscheidungsbäume, TreeNet®, den ursprünglichen und besten Gradient-Boosting-Algorithmus, Random Forests®, die ursprüngliche Ensemble-Methode, MARS und vieles mehr.
HÄTTEN SIE‘S GEWUSST?
CART® (Klassifikations- und Regressionsbäume), TreeNet® (Gradient Boosting), Random Forests® und MARS ®, einige der weltweit populärsten Verfahren für das maschinelle Lernen, sind Eigentum von Minitab und nur in den Minitab-Lösungen verfügbar.
UNSERE KUNDEN
„[Minitab] ist ein außerordentlich gutes Werkzeug für Prognosen ... [Minitab] ist zweifellos die leistungsstärkste, benutzerfreundlichste, flexibelste und zuverlässigste Data-Mining-Software. Die Software ist der Standard, an dem sich praktisch alle anderen ständig messen lassen müssen. Ich habe sie zu mehreren Unternehmen mitgebracht, und sie wurde überall sowohl von den Verantwortlichen für die erweiterte prädiktive Modellierung als auch von den erfahrenen Businessanalysten bereitwillig übernommen.“
Bill K
Finanzdienstleister
UNSERE KUNDEN
„Einsatzbereites Data-Mining- und Prognosewerkzeug, äußerst robust mit einfachem Datenimport ... Bei allen, die ich kenne, beliebt. Anfänger und Poweruser. Ich kann es nur ausdrücklich empfehlen.“
Forscher