Data Science Guru-Kostenlose, expertengestützte Datenwissenschaft

Example

So könnte ein Benutzer beispielsweise einen großen Datensatz aus den Verkaufsdatensätzen eines Einzelhandelsgeschäfts haben. Data Science Guru kann den Benutzer bei der Erstellung einer kleineren, aber repräsentativen Stichprobe dieses Datensatzes anleiten, wobei der Schwerpunkt auf Schlüsselvariablen wie Kundendemografie, Kaufhistorie und Produktkategorien liegt.

Scenario

Diese Funktion ist besonders nützlich in Szenarien, in denen die Verarbeitung des gesamten Datensatzes aufgrund seiner Größe oder Komplexität nicht praktikabel ist. Durch die Konzentration auf eine repräsentative Stichprobe können Benutzer aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen, ohne den gesamten Datensatz verarbeiten zu müssen.

Example

Wenn ein Benutzer einen Stichprobendatensatz zu Patientenakten im Gesundheitswesen hochlädt, kann Data Science Guru Python- oder R-Code generieren, um eine EDA durchzuführen. Dies könnte Visualisierungen der Altersverteilung der Patienten, der Krankheitshäufigkeit oder der Behandlungseffektivität beinhalten.

Scenario

Dies ist in Szenarien nützlich, in denen Benutzer Datenmuster, Verteilungen und potenzielle Beziehungen in ihrem Datensatz verstehen müssen. Es ermöglicht ein tieferes Verständnis der Daten, bevor man mit komplexeren Analysen fortfährt.

Example

Ein Benutzer, der die Auswirkungen von Marketingstrategien verstehen möchte, könnte einen Datensatz mit Kundenreaktionen auf verschiedene Marketingkampagnen hochladen. Data Science Guru könnte dann statistische Tests oder Machine Learning-Modelle empfehlen, um die Wirksamkeit dieser Kampagnen zu bewerten.

Scenario

Diese Funktion ist ideal für Szenarien, die tiefere Dateneinblicke erfordern, wie zum Beispiel die Bestimmung der Rendite von Marketingstrategien oder das Verständnis von Kundenverhaltensmustern.