17.04.25 Flashcards
Was ist Data Analytics?
Die umfassende Wissenschaft der Daten, die alles von der Verwaltung und Nutzung von Daten bis hin zu Werkzeugen und Methoden umfasst.
Was beinhaltet der Prozess der Data Analysis?
Sammeln, Transformieren und Organisieren von Daten, um Schlussfolgerungen zu ziehen, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu treffen.
Was ist Business Analytics?
Einsatz von Mathematik und Statistik zum Sammeln, Analysieren und Interpretieren von Daten, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Was beschreibt Data Science?
Disziplin, Daten nützlich zu machen; Fokus auf das Erstellen neuer Wege zur Modellierung/Verständnis des Unbekannten aus Rohdaten.
Was ist Decision Intelligence?
Kombination aus angewandter Data Science und den Sozial- & Managementwissenschaften zur Verbesserung von Entscheidungen.
Was ist die Rolle eines Data Analyst?
Beantwortet bestehende Fragen, indem Einblicke aus Datenquellen geschaffen werden.
Was ist die Rolle eines Data Scientist?
Stellt oft neue Fragen und entwickelt neue Modellierungswege aus Rohdaten.
Was macht ein Statistiker?
Spezialist innerhalb der Data Science, fokussiert auf Entscheidungen unter Unsicherheit.
Was ist die Aufgabe eines Machine Learning / AI Engineers?
Fokussiert auf die Automatisierung vieler Entscheidungen innerhalb der Data Science.
Was ist ein Fachexperte (SME)?
Person mit tiefem Wissen über ein spezifisches Geschäftsproblem oder einen Bereich.
Nenne die 6 Phasen des Datenanalyseprozesses.
- Fragen (Ask)
- Vorbereiten (Prepare)
- Verarbeiten (Process)
- Analysieren (Analyze)
- Weitergeben (Share)
- Handeln (Act)
Was bedeutet Iteration im Datenanalyseprozess?
Der Prozess ist nicht immer linear; oft ist es nötig, zu früheren Schritten zurückzukehren.
Was ist datengesteuerte Entscheidungsfindung (DDDM)?
Nutzung von Fakten zur Steuerung der Geschäftsstrategie.
Was sind die Schritte im EMC Prozess?
- Entdeckung
- Vorverarbeitung
- Modellplanung
- Modellerstellung
- Kommunizieren
- Operationalisieren
Was beschreibt der SAS Prozess?
Iterativ: * Fragen
* Vorbereiten
* Erforschen
* Modellieren
* Umsetzen
* Handeln
* Auswerten
Was sind die Schritte im projektbasierten Prozess?
- Problemidentifikation
- Datenanforderung
- Vorverarbeitung
- Analyse
- Visualisierung
Was sind die Schritte im Big Data Prozess?
- Business Case
- Datenidentifikation
- Erfassung/Filterung
- Extraktion
- Validierung/Bereinigung
- Aggregation/Darstellung
- Analyse
- Visualisierung
- Ergebnisverwertung
Was ist Descriptive Analytics?
Interpretation historischer Daten, um herauszufinden, was passiert ist.
Was ist Predictive Analytics?
Prognose zukünftiger Ergebnisse und was könnte passieren.
Was ist Diagnostic Analytics?
Identifizierung von Ursachen, warum etwas passiert ist.
Was ist Prescriptive Analytics?
Ermittlung der besten Handlung, was sollte getan werden.
Was ist Statistik?
Mathematische Disziplin als Grundlage der Analyse; Umgang mit Unsicherheit.
Was ist Machine Learning (ML)?
Ermöglicht Systemen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu automatisieren.
Was ist Deep Learning?
Teilbereich des ML mit komplexen neuronalen Netzen.
Was versteht man unter Natural Language Processing (NLP)?
Verarbeitung und Verständnis menschlicher Sprache durch Computer.
Was sind Algorithmen?
Ein Satz von Regeln oder Schritten zur Lösung eines Problems oder zur Durchführung einer Berechnung.
Was sind statistische Modelle?
Mathematische Darstellungen von Beziehungen zwischen Variablen.
Was ist A/B-Testing?
Vergleich zweier Versionen (A und B), um festzustellen, welche besser abschneidet.
Was ist Regression Analysis?
Statistische Methode zur Untersuchung der Beziehung zwischen Variablen.
Was ist Datenvisualisierung?
Grafische Darstellung von Daten zur einfacheren Interpretation.
Was ist eine Cloud?
Virtueller Ort zur Online-Speicherung und zum Zugriff auf Daten über das Internet.
Was ist eine Datenbank?
Strukturierte Sammlung von Daten.
Was ist ein Data Warehouse?
Zentrales Repository für Daten aus verschiedenen Quellen, oft für Analysezwecke aufbereitet.
Was ist Datenaufbereitung?
Sammeln, Bereinigen und Konsolidieren von Daten vor der Analyse.
Was bedeutet Datenverarbeitung?
Umwandlung von Rohdaten in ein nutzbares Format.
Was ist Datenbereinigung?
Korrektur oder Entfernung von Fehlern in Daten.
Was ist Datenintegrität?
Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit von Daten.
Was sind aggregierte Daten?
Zusammenfassung von Daten auf einer höheren Ebene.
Was sind Metadaten?
Daten, die Informationen über andere Daten liefern.
Was ist Big Data?
Sehr große, komplexe Datensätze, die spezielle Verarbeitungstechniken erfordern.
Was versteht man unter Data Wrangling?
Prozess der Umwandlung von Rohdaten in ein anderes Format für eine bessere Analyse.
Was sind analytische Fähigkeiten?
Qualitäten/Eigenschaften verbunden mit der Nutzung von Fakten/Daten zur Problemlösung.
Was ist Problemlösung?
Fähigkeit, Probleme zu analysieren und logisch zu lösen.
Was bedeutet Kontext verstehen?
Fähigkeit, Informationen im richtigen Zusammenhang zu interpretieren.
Was ist Datendesign?
Die Art und Weise, wie Informationen geordnet/strukturiert werden.
Was ist Bauchgefühl?
Intuitives Verständnis, das mit Daten/Wissen balanciert werden muss.
Was versteht man unter Voreingenommenheit?
Systematische Abweichung oder Fehler, oft durch persönliche Annahmen beeinflusst.
Was ist Geschäftswissen?
Verständnis für den geschäftlichen Kontext, wichtig zur Interpretation von Daten.
Was beschreibt berufliche Identität?
Der einzigartige Wert, den eine Person in die Arbeitswelt einbringt.
