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Potenzgesetz-Verteilungen in der Datenwissenschaft: Pareto-Prinzip, Ausreißer & Vorhersagen (KI-Synchronfassung)

Potenzgesetz-Verteilungen in der Datenwissenschaft: Pareto-Prinzip, Ausreißer & Vorhersagen (KI-Synchronfassung)

M365.FM – Microsoft 365, Copilot & KI Podcast auf Deutsch vor 1 Tag
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Manche erzielen 80 % der Ergebnisse mit nur 20 % des Aufwands – das
Pareto-Prinzip ist der Schlüssel zu Potenzgesetz-Verteilungen.
Diese kurze Folge zeigt, warum wenige Elemente in vielen
Datensätzen dominieren und wie Datenwissenschaftler das nutzen.Das
erfahren Sie:Das Pareto-Prinzip und Beispiele wie 90 % des
Webverkehrs auf nur 10 % der WebsitesAnomalieerkennung: Ausreißer,
etwa in Netzwerkprotokollen, schneller findenPräzisere
Vorhersagemodelle und Empfehlungssysteme durch Fokus auf die
wirkungsvollsten DatenpunkteRessourcen gezielt verteilen – zum
Beispiel auf die Server mit dem meisten DatenverkehrSoziale
Netzwerke analysieren: die wenigen Nutzer finden, die die meisten
Interaktionen steuernFür Datenwissenschaftler, Analysten und alle,
die verborgene Strukturen in komplexen Daten aufdecken wollen.Diese
Folge ist eine KI-synchronisierte deutsche Fassung des animierten
Erklärvideos aus der M365 Show von Microsoft MVP Mirko Peters.
Video ansehen: https://youtu.be/oZSCkvxBPWU Mehr Folgen:
https://www.m365.fm M365Con – kostenlose
Microsoft-Online-Konferenz: https://m365con.net Mirko Peters auf
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.

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