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Data Preparation in Data Science-Projekten

Um Daten für KI-gestützte Prognosen nutzen zu können, müssen sie zunächst gründlich aufbereitet werden. Dieses Whitepaper erklärt in vier Kapiteln die wichtigsten Handlungsempfehlungen, mit denen Sie nicht nur den Aufwand für die Datenvorbereitung beträchtlich reduzieren können, sondern auch die Qualität der Vorhersagen Ihres Predictive Analytics-Modells signifikant verbessern.

Die Handlungsempfehlungen beziehen sich auf die 4 Prozessstufen:

  • Data Exploration
  • Feature Cleansing
  • Feature Engineering
  • Feature Selection

Für jede dieser Stufen werden die Optimierungsmöglichkeiten beschrieben, dank derer die Datenvorbereitung sowohl effektiver als auch effizienter wird.

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