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Predictive Analytics

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Modellansatz vor 12 Jahren

Modellansatz 025

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Bei Blue Yonder, einem führenden Lösungsanbieter im Bereich
Prognosen und Mustererkennung in Europa, arbeitet Florian Wilhelm
an verschiedenen Kundenprojekten und spricht darüber mit Gudrun
Thäter. Ein konkretes Beispiel sind Absatzprognosen für einen
Kunden im Einzelhandel. Mit diesen Prognosen kann der Disponent
eine optimale Entscheidung treffen wie viele Produkte er von einem
Großhändler kauft, um bei hoher Warenverfügbarkeit möglichst
geringe Abschreibungen durch verdorbene Ware zu haben. Zur
Generierung dieser Prognosen werden sowohl Methoden aus dem Bereich
des Maschinellen Lernens wie auch der Statistik angewendet. Manche
Methoden haben ihren Ursprung in der Teilchenphysik, wo sie
verwendet werden um Teilchen in den Experimenten am CERN
nachzuweisen. Literatur und Zusatzinformationen

V. Mayer-Schönberger, K. Cukier: Big Data: A Revolution That
Will Transform How We Live, Work and Think, HMH Books, 2013.

A. Beck, M. Feindt: Einführung in die Blue Yonder
Basistechnologie, Research Paper, 2013.

M. Feindt: Why cutting edge technology matters for Blue
Yonder solutions, Research Paper, 2014.

C. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning
(Information Science and Statistics), Springer Science, 2006.

T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman: The Elements of
Statistical Learning, Springer Series in Statistics, 2009.

Predictive Analytics (19MB,mp3)