Data Science: Natural Language Processing mit Python

Data Science ist ein multidisziplinäres Feld, das statistische, mathematische, analytische und programmatische Fähigkeiten nutzt, um Erkenntnisse und Wissen aus großen Datenmengen zu gewinnen. Es kombiniert verschiedene Techniken und Ansätze aus den Bereichen Statistik, Informatik, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung, um Daten zu sammeln, zu organisieren, zu analysieren und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen.

Der Prozess der Data Science umfasst in der Regel mehrere Schritte:

Datenerfassung: Daten werden aus verschiedenen Quellen gesammelt, wie z.B. Unternehmensdatenbanken, öffentlich zugänglichen Datenbanken, sozialen Medien oder IoT-Geräten. Die Daten können strukturiert (z.B. Tabellenformat) oder unstrukturiert (z.B. Text, Bilder) sein.
Datenbereinigung und -integration: Die gesammelten Daten werden bereinigt, um Fehler, Ausreißer und fehlende Werte zu entfernen. Zudem werden verschiedene Datenquellen integriert, um eine einheitliche Datenbasis zu schaffen.
Datenexploration und -visualisierung: Die Daten werden untersucht, um Muster, Trends und Zusammenhänge zu identifizieren. Dies erfolgt durch statistische Analysen und Visualisierungstechniken, um die Daten auf anschauliche Weise darzustellen.
Modellierung und Vorhersage: Mit Hilfe von Algorithmen und statistischen Modellen werden Zusammenhänge zwischen den Daten identifiziert und Vorhersagen oder Mustererkennungen getroffen. Hier kommen Techniken des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz zum Einsatz.
Kommunikation der Ergebnisse: Die gewonnenen Erkenntnisse werden in verständlicher Form präsentiert, um Entscheidungsträgern oder anderen Interessengruppen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Dies kann in Form von Berichten, Visualisierungen oder interaktiven Dashboards erfolgen.

Data Science findet in einer Vielzahl von Gebieten Verwendung, wie z.B. Wirtschaft, Finanzen, Gesundheitswesen, Marketing, Sozialwissenschaften und vielen anderen. Durch die Nutzung großer Datenmengen und fortschrittlicher Analysetechniken ermöglicht Data Science Unternehmen und Organisationen, bessere Einblicke in ihre Daten zu gewinnen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren, Muster und Trends zu erkennen sowie Vorhersagen zu treffen.

Impressionen zu exemplarisch durchgeführten Analysen

Vorhersage mit ML-Modell: Classification Report