Data Science for Business

Dieses Buch liefert einen Überblick, wie aus (z.B. geschäftsbezogenen) Daten Modelle zur Einschätzung ähnlicher Situationen erstellt werden können; vom Sammeln der Daten, Denkweisen, verschiedenste Verfahrensweisen zum Erstellen der Modelle, deren Überprüfung und Nachbehandlung.

Vorneweg: dieses Buch dient als Überblick. Es wird darin auf viele Themen eingegangen; wer sich allerdings gleich Hinweise darauf erhofft, wie die Ergebnisse dann auf den Computerschirm gelangen, wird enttäuscht. Für diesen Zweck muß auf Referenzhandbücher verwiesen werden, wie z.B. R in a Nutshell.

Dieses Buch ist also Programm-agnostisch. Das ist allerdings gar nicht so schlecht, denn anstatt sich in solchen Details zu verlieren, ist der Platz für eine größere Bandbreite an Themen verwendet worden: Klassifikation, Regression, Ähnlichkeit und Cluster, Modellbewertung, und auch die Visualisierung der Ergebnisse.

Besonders gut finde ich auch die deutlichen Hinweise zu der Gefahr des Überanpassens (Overfitting) – zu leicht ist es, den Rechner ein „exaktes“ Modell der Testdaten errechnen zu lassen, ohne dessen Plausibilität zu überprüfen …

Ebenfalls wird den grundsätzlichen Denkweisen Platz geboten. Welche Daten hat man, braucht man, könnte man verwenden? Welche helfen nicht weiter? Dass das „richtige“ Ziel zu finden u.U. auch schon einmal einige Überlegung kostet, wird mit der Lektüre auch erst eigentlich klar – als Beispiel möchte ich dabei auf Seiten 223 bis 230 verweisen.

Zusammenfassend: ein Buch, dass zwar nicht die mathematischen Grundlagen oder programmspezifischen Eingaben erklärt, dafür aber einen guten Überblick über die Thematik liefert.

Data Science for Business
What you need to know about data mining and data-analytic thinking
O’Reilly
Juli 2013
408 Seiten
ISBN: 978-1-4493-6132-7
EUR 23,-
rezensiert von Philipp Marek

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