Ask the Expert Webinar Serie

Data Preparation für Data Science: Womit Sie „DATA=“ in den analytischen Procedures von SAS am besten füttern - Teil 2

On-Demand Webinar

Über das Webinar

Data Science-Methoden haben spezifische Anforderungen an Analysedaten. Das Auftreten von fehlenden Werten muss untersucht und behandelt werden, die Verteilung der Werte muss überprüft werden und es wird eine ausreichende Menge an Analyseobjekten benötigt. Data-Science-Methoden erfordern auch bestimmte Datenstrukturen wie die one-row-per-subject Struktur oder die Timeseries (longitudinal) structure. Gleichzeitig können diese analytischen Methoden aber auch für die Datenvorbereitung und zur Überprüfung und Verbesserung der Datenqualität eingesetzt werden und erlauben Ihnen ein leistungsfähiges Feature Engineering.

"Data Preparation" und "Data Quality" sind also viel mehr als nur das Verbinden von Tabellen und die Überprüfung der möglichen Werteliste. Datenvorbereitung für Data Science ist eine Disziplin zur Erstellung und Qualitätsprüfung der analytischen Basistabellen und zur Ableitung der relevanten Merkmale, die in der Analyse verwendet werden sollen.

In Teil 2 dieses kostenlosen Webinars werfen wir einen Blick auf den fachlichen Hintergrund unserer Analysen und diskutieren die analytischen Aspekte der Datenqualität. Beide Teile des zweiteiligen Webinars können unabhängig voneinander besucht werden.

Nutzen Sie die Frage-und-Antwort-Runde am Ende der Präsentation, um Ihre Fragen live mit unserem Referenten zu diskutieren.

Die Teilnehmer lernen in Teil 2

  • was zu berücksichtigen ist, wenn Daten für analytische Auswertungen aufbereitet und strukturiert werden sollen.
  • SAS Tipps und Tricks, die diese Aufgabe erleichtern.
  • Beispiele, wie sie SAS Analytic Procedures nutzen können, um relevante Features für Machine Learning generieren zu können.

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Unser Experte




Gerhard Svolba
SAS

Gerhard Svolba ist Data Scientist bei SAS Institute in Österreich. Er ist in eine Vielzahl von analytischen und Data Science Projekten quer über fachliche Domains wie Demand Forecasting, analytisches CRM, Risikomodellierung und Produktionsqualität involviert. Seine Projekterfahrung reicht von der fachlichen und technischen Konzeption über die Datenaufbereitung und die analytische Modellierung in unterschiedlichen Branchen. Er ist der Autor der SAS Press Bücher Data Preparation for Analytics Using SAS®, Data Quality for Analytics Using SAS® and “Applying Data Science: Business Case Studies Using SAS”. Als nebenberuflich Lehrender unterrichtet er Data Science Methoden an der Medizinischen Universität Wien, der Universität Wien und an Fachhochschulen. Sie finden auch Beitrage auf: Github und Twitter.