Blog

by Sarah Wagner

XGBoost vs. LLMs für Predictive Analytics

by Mira Céline Klein

Optimierung von Signalerkennung mittels Machine Learning

by Till Bethge

Predictive LLMs: Kann GPT-3.5 die Prognosen von XGBoost verbessern?

by Mira Céline Klein & Sarah Wagner

Business Case: ESG Reporting Plattform

by Sarah Wagner

Encoding in MariaDB/MySQL: Tipps zur Vermeidung von Encoding-Albträumen

by Sarah Wagner

Business Case: Echtzeit Fraud Detection Plattform

by Lukas Fuchs

Business Case: Bayes'sches Prognosemodell für die Bundestagswahl

by Mira Céline Klein & Milan Flach

Business Case: Customized Stack zur automatisierten Luftschadstoffprognose in Berlin

by Antonia Runge

Refactoring: Einführung

by Mira Céline Klein

Erfolgsfaktoren für Data-Science-Projekte

by Mira Céline Klein

Messen, Vergleichen, Optimieren: datengetriebene Entscheidungen mit A/B Testing

by Steffen Wagner

Interpretierbarkeit von KI-Modellen mit XAI

by Guido Schulz

Wer ist der Klassenprimus? Unser Predictive Analytics Cube (PAC) macht Prognosemodelle vergleichbar

by Steffen Wagner

White Paper: Customer Lifetime Value

by Steffen Wagner

White Paper: Kundensegmentierung

by Steffen Wagner

White Paper: Attribution 2.0

by Susanna Rücker & Steffen Wagner

White Paper: Automatische Content-Kuration für Presseportale

by Michelle Golchert

Die Welt der Container: Einführung in Docker

by Sebastian Cattes

Pandas DataFrame Validierung mit Pydantic - Teil 2

by Guido Schulz

Bundestagswahl 2021: Wie gut waren unsere Wahlprognosen?

by Sebastian Cattes

Pandas DataFrame Validierung mit Pydantic

by Jan Blechschmidt

Verstehen wie unsere Kunden Kauf­entscheidungen treffen Discrete-Choice-Modelle mit RStan

by Mira Céline Klein

Code-Performanz in R: Mit großen Datensätzen arbeiten

by Mira Céline Klein

Code-Performanz in R: Parallelisierung

by Jianyin Roachell

Wie man einen Twitter Bot zum Crawlen von Website-Grafiken automatisiert

by Mira Céline Klein

Code-Performanz in R: Warum ist mein Code langsam

by Mira Céline Klein

Code-Performanz in R: R-Code beschleunigen

by Jan Blechschmidt

Verstehen wie unsere Kunden Kauf­entscheidungen treffen: Discrete Choice-Modelle im Marketing

by Ulrich Rendtel

Die Darstellung der Corona-Infektionszahlen in Raum und Zeit

by Marcus Groß

COVID-19 - Karte der lokalen 7-Tage-Inzidenz im Zeitverlauf

by Jianyin Roachell

Reflektion der US-Wahlprognose 2020 - 10 Dinge, die Data Scientists wissen sollten

by Marina Wyss

Churn Analyse zur Gewinnung und Bindung wertvoller Kunden

by Sebastian Cattes

Python Weihnachtsdekoration

by Marina Wyss

Schützen Sie Ihre Datenbank vor SQL Injections

by Marina Wyss

Reinforcement Learning für Marketing: Lektionen und Herausforderungen

by Michelle Golchert

Continuous Integration: Einführung in Jenkins

by Sarah Wagner

Continuous Integration: Was es ist, warum es wichtig ist und Tools für den Einstieg

by Marina Wyss

Fehlende Werte Verstehen und Handhaben

by Andreas Neudecker

shinyMatrix - Eingabefeld für Matrizen in Shiny

by Marina Wyss

Aufbau eines starken Data Science-Teams von Grund auf

by Michelle Golchert

Datenvisualisierung: R vs. Python

by Marina Wyss

Debuggen in R: So können Sie Fehler in Ihrem Code einfach und effizient beheben

by Sebastian Cattes

Marketing Mix Modeling - Wie wirkt Werbung wirklich?

by Marina Wyss

Multi-Armed Bandits als Alternative zum A/B-Test

by Marina Wyss

Datenqualität und die Bedeutung von Data Stewardship

by David Berscheid

Best Practice: Entwicklung robuster Shiny Dashboards als R-Pakete

by Andreas Neudecker

Shiny Module

by David Berscheid

rsync als R-Paket

by Sebastian Warnholz

Module in R

by Steffen Wagner

ggCorpIdent: ggplot2-Grafiken im Corporate Design gestalten

by Sebastian Warnholz

Ein nicht ganz so einfaches Balkendiagramm mit ggplot2

by Sarah Wagner

R Markdown Template für Business Reports

by Mira Céline Klein

Eine sinnvolle Dateistruktur für R-Projekte

by Mira Céline Klein

INWT-Guidelines für R-Code

by Jonathan Bob

Fussball-WM 2018 - Konnte unsere INWT Prognose punkten?

by Jonathan Bob

Prognose - Wer gewinnt die WM 2018?

by Matthäus Deutsch

Python für R-Programmierer

by Amit Ghosh

Checkliste für die Anschaffung von Statistik-Software

by Matthäus Deutsch

Der flexible Allrounder in Data Science - Python

by Amit Ghosh

Statistik-Software - R, Python, SAS, SPSS und STATA im Vergleich

by Amit Ghosh

Die mächtige Open Source-Lösung - R

by Marcus Groß

Der Mercedes unter den Statistik-Programmen - SAS

by Amit Ghosh

Statistik zum Klicken - SPSS

by Sebastian Warnholz

Mehr als nur Panel-Analysen - STATA

by Steffen Wagner

Business Case: Predictive Customer Journey (PCJ)

by Steffen Wagner

Business Case: Spillover-Analyse

by Mira Céline Klein

Business Case: Kundensegmentierung

by Marcus Groß

Business Case: Datenvisualisierung

by Verena Pflieger

Bundestagswahl 2017: Die Würfel sind gefallen

by Sarah Wagner

Text Mining – Part 3: Making-Of

by Sarah Wagner

Text Mining – Part 1: Analyse der Wahlprogramme für die BTW 2017

by Sarah Wagner

Text Mining – Part 2: Making-Of

by Marcus Groß

Welche Koalition wird Deutschland nach der Bundestagswahl regieren?

by Mira Céline Klein

Automatisierte Excel-Reports mit Python

by Marcus Groß

Wer gewinnt die Bundestagswahl 2017?

by Martin H. Badicke

MariaDB-Monitor

by Amit Gosh

Business Case: Qualitätsindex

by Steffen Wagner

Business Case: Einsatzplanung im Personalwesen

by Steffen Wagner

Business Case: Customer Lifetime Value (CLV)

by Sarah Wagner

Business Case: Kreditkartenbetrug erkennen

by Steffen Wagner

Business Case: Attribution 2.0

by Steffen Wagner

Business Case: TV Impact

by Sarah Wagner

Clusteranalyse in R

by Sarah Wagner

Clusteranalyse: Einführung

by Sarah Wagner

Logistische Regression - Beispiel in R

by Marcus Groß

Logistische Regression - Beurteilung der Klassifikationsgüte

by Sarah Wagner

Logistische Regression - Modell und Grundlagen

by Amit Ghosh

Big Data - Erfolgsgeschichten

by Amit Ghosh

Big Data - nur Gewinner?

by Amit Ghosh

Big Data richtig nutzen

by Steffen Wagner

Best Practice TV-Tracking: Warum eine einfache Baseline-Korrektur zu kurz greift!

by Verena Pflieger

Fragebogen­konstruktion: 20 Tipps für einen besseren Frage­bogen

by Verena Pflieger

Fragebogen­konstruktion: Die häufigsten Fehler

by Sarah Wagner

Beispielregression: Zunge vs. Zahlen

by Sarah Wagner

Multiple lineare Regression

by Sarah Wagner

Einfache lineare Regression

by Verena Pflieger

Bestimmtheitsmaß R² - Teil 5: Wie hoch muss mein R² sein?

by Verena Pflieger

Bestimmtheitsmaß R² - Teil 4: Das korrigierte R²

by Verena Pflieger

Bestimmtheitsmaß R² - Teil 3: Die Varianzzerlegung

by Verena Pflieger

Bestimmtheitsmaß R² - Teil 1: Worum es eigentlich geht…

by Verena Pflieger

Bestimmtheitsmaß R² - Teil 2: Was ist das eigentlich, ein R²?

by Steffen Wagner

Hundert Gramm LEGO, bitte.

by Martin Badicke

Wie viele Daten benötigt ein Unternehmen tatsächlich?

by Steffen Wagner

Zeitreihenanalyse - Welchen Einfluss hat TV-Werbung auf Online-Traffic?

by Martin Badicke

Data-Profiling - Weiterführende Analysen auf Tabellen- und Datensatz-Ebene

by Martin Badicke

Data-Profiling - Standardanalysen auf Attributebene

by Martin Badicke

Data-Profiling - Attributanalyse auf Basis von Geschäftsregeln

by Martin Badicke

Data-Profiling zu Beginn von Projekten mit Datenbezug

by Martin Badicke

Pflege und Überwachung von Datenqualität

by Martin Badicke

Klassifikation der Datenqualität

by Martin Badicke

Datenqualität

by Amit Ghosh

Mehr Daten = bessere Prognose?

by Amit Ghosh

Beurteilung von Placements aus statistischer Sicht - Das Modell

by Amit Ghosh

Beurteilung von Placements aus statistischer Sicht - Grundlagen

by Amit Ghosh

Repräsentativität - Was es zu beachten gilt

by Amit Ghosh

Repräsentativität - Welche Rolle spielt der Stichprobenumfang?

by Amit Ghosh

Repräsentativität - Die Stichprobe ist entscheidend

by Amit Ghosh

Repräsentativität - Worum es eigentlich geht…