Irgendwas mit Daten - Datenanalyse in der Industrie

Auch in Ihren Daten stecken wertvolle Informationen! Möchten Sie mit Daten Ihre Produkte schneller entwickeln? Ihre Versuche effizienter auswerten? Ihre Prozesse besser verstehen und optimieren? Dann ist dieser Podcast für Sie. Barbara Bredner berät und begleitet seit 2003 Menschen in der Industrie bei der Datenauswertung in Forschung und Entwicklung, Prozess Engineering und Qualitätsmanagement. In ihrem Podcast erklärt sie, wie Sie eigene Daten auswerten und gezielt nutzen können. Sie gibt Tipps für solide und nachvollziehbare Analysen, damit Sie mit größerer Sicherheit und Klarheit belastbare Ergebnisse erreichen. Das Ziel sind abgesicherte Entscheidungen auf Grundlage Ihrer Datenanalysen!

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episode 28: #28 Wofür brauchen wir Simulationen?


Wie wir uns an den eigenen Haaren aus dem Sumpf ziehen Wofür brauchen wir Simulationen?

  1. Wofür brauchen wir Simulationen bei der Datenanalyse?
  2. Wie funktioniert Simulation mit Funktionen?
  3. Was sind Bootstrapping, Jackknife- und Monte Carlo-Simulationen?

In der aktuellen Folge geht es um die Unterschiede und Gemeinsamkeiten sowie das allgemeine Vorgehen bei Simulationen in der Datenanalyse. Mit Simulationen können Ergebnisse aus der statistischen Versuchsplanung (DoE), Ursache-Wirkungs-Beziehungen oder allgemein aus dem maschinellen Lernen genutzt werden, um weitere Erkenntnisse über einen Versuch oder Prozess zu erhalten. Dabei werden unterschiedliche Ansätze wie Monte Carlo oder Bootstrap verwendet. Sie erhalten einen Einblick in die Methoden, Techniken und die Umsetzung.

Fragen & Anmerkungen? gerne!

Ich freue mich über Ihre Nachricht! Barbara Bredner, post@irgendwas-mit-daten.io


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 November 18, 2021  27m