Eiscremespiel - Einleitung

Summary

In diesem Kurs wird Yvonne, eine Einzelhandelskauffrau an einer Tankstelle, mit der Herausforderung konfrontiert, die tägliche Bestellmenge für Eis zu schätzen, das sie möglicherweise von ihrem Freund verkauft. Um dies zu lösen, analysiert Yvonne Verkaufsdaten, um Einflussfaktoren zu identifizieren, und setzt dabei auf Methoden wie Datenanalyse und Data Mining. Ein KI-Modell könnte helfen, genauere Vorhersagen zu treffen, und bei Erfolg könnte das Modell auf weitere Standorte ausgeweitet werden. Der Kurs behandelt die Bereiche Datenanalyse, Data Mining und maschinelles Lernen.

Takeaways

• 😀 Yvonne arbeitet als Einzelhandelskauffrau an einer Tankstelle und ist dort für die Lebensmittelbestellung zuständig.
• 😀 Yvonne überlegt, ob sie an der Tankstelle das selbstgemachte Eis ihres Freundes verkaufen kann, aber es gibt logistische Herausforderungen bei der Lagerung.
• 😀 Das Eis muss täglich in der richtigen Menge frisch geliefert werden, was eine Schätzung des Bedarfs erforderlich macht.
• 😀 Zur Schätzung der benötigten Eismengen wird Yvonne in drei Gruppen arbeiten: eine mit Expertentipps, eine mit Datensätzen und eine mit Übung zum Raten.
• 😀 Die Aufgabe der Schätzung ist eng mit den Bereichen Datenanalyse und maschinellem Lernen verbunden.
• 😀 Der erste Schritt ist die Analyse der historischen Eisverkäufe, um Muster und Einflussfaktoren zu identifizieren.
• 😀 Yvonne verwendet statistische Methoden, um die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren und den Eisverkäufen zu verstehen.
• 😀 Data Mining wird angewendet, um tieferliegende, nicht sofort offensichtliche Erkenntnisse aus den Verkaufsdaten zu gewinnen.
• 😀 Um die täglichen Eismengen präzise zu schätzen, kann Yvonne ein KI-Modell trainieren, das Vorhersagen für sie übernimmt.
• 😀 Ein funktionierendes KI-Modell könnte auch auf andere Standorte und Produkte ausgeweitet werden, was den Bereich Big Data und Data Engineering erfordert.
• 😀 Der Kurs deckt die vier Bereiche der Datenwissenschaft ab: Datenanalyse, Data Mining, maschinelles Lernen und Big Data, wobei der Fokus auf den ersten drei liegt.

Q & A

Was ist das Hauptziel von Yvonne in diesem Szenario?

Yvonne möchte herausfinden, wie sie die benötigten Eismengen für die Tankstelle täglich schätzen kann, um das Eis ihres Freundes dort zu verkaufen.

Welche Herausforderung besteht bei der Lagerung des Eises an der Tankstelle?

Das Eis kann nicht an der Tankstelle gelagert werden, weshalb Yvonne täglich entscheiden muss, wie viel Eis frisch geliefert werden muss.

Wie könnte Yvonne die benötigten Eismengen schätzen?

Yvonne könnte die bisherigen Eisverkäufe analysieren, verschiedene Einflussfaktoren untersuchen und ein KI-Modell trainieren, das die benötigte Menge vorhersagen kann.

Was ist der Unterschied zwischen Datenanalyse und Data Mining?

Datenanalyse umfasst die Untersuchung offensichtlicher Zusammenhänge, während Data Mining intensivere, weniger sichtbare Muster in den Daten zu finden versucht.

Was bedeutet der Begriff 'Data Mining'?

Data Mining bezeichnet den Prozess, bei dem aus großen Datenmengen nicht offensichtliche Erkenntnisse gewonnen werden, oft durch intensivere Analyse und Suche nach Mustern.

Wie könnte Yvonne maschinelles Lernen nutzen, um die Bestellmengen zu schätzen?

Yvonne könnte ein KI-Modell (maschinelles Lernen) trainieren, das auf historischen Verkaufsdaten basiert und Vorhersagen für die zukünftigen Bestellmengen trifft.

Was passiert, wenn Yvonnes KI-Modell besonders gut funktioniert?

Wenn das KI-Modell gut funktioniert, könnte es von der Konzernleitung für andere Standorte oder Produkte verwendet werden, was eine größere Datenbasis erfordert.

Was ist der Begriff 'Big Data' in diesem Kontext?

Big Data bezeichnet große, komplexe Datenmengen, die über das hinausgehen, was Yvonne mit ihren bisherigen Datenquellen analysiert hat.

Warum würde Yvonne in den Bereich Big Data eintreten?

Yvonne würde in den Bereich Big Data eintreten, wenn sie das Modell auf andere Standorte und Produkte ausweiten möchte, was eine viel größere und vielfältigere Datenbasis benötigt.

Was sind die vier Bereiche der Datenwissenschaft, die im Kurs behandelt werden?

Die vier Bereiche sind Datenanalyse, Data Mining, maschinelles Lernen und Big Data/Engineering.