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Process Mining – einfach erklärt |Damu-Analytics

Process Mining, Data Mining, Text Mining – Die Data Analysten werden zu Minenarbeitern und keiner weiß mehr was das alles eigentlich bedeutet. In diesem Artikel möchte ich euch den Begriff Process Mining erläutern, da er in den letzten Jahren eine wachsende Bedeutung im Unternehmensumfeld erfahren hat und euch häufige Fehler die beim Einsatz gemacht werden beschreiben.

So was ist denn jetzt dieses Process Mining? Im Prinzip leitet es sich vom Begriff Data Mining ab und um Process Mining zu verstehen, sollte man den Begriff Data Mining verstehen. Also fangen wir doch genau dort einmal an. Data Mining setzt sich aus 2 Begriffen zusammen. Data = Daten und Mining = Schürfen. Daraus lässt sich schließen, dass man mit Data Mining versucht Daten zu schürfen also zu gewinnen. Wichtig ist dabei, dass es nicht darum geht Daten zu erschaffen oder zu erfassen, sondern Informationen und Wissen aus den bereits erfassten Daten zu gewinnen. Dabei werden vor allem Methoden angewandt mit denen Daten strukturiert und zusammengefügt werden. Mit verschiedenen Algorithmen, Machine Learning, Text Mining Algorithmen kann der Data Analyst/Scientist dann versuchen Muster und Abhängigkeiten in den Daten zu entdecken und so neue Erkenntnisse aus den Daten zu generieren. Im Verlauf des Datenaufbereitung Prozesses entsteht so eine Datenpipeline die alle Daten durchlaufen und am Ende stehen die Erkenntnisse aus den Daten aufbereitet zur Verfügung. Data Mining ist dabei nur ein Teil dieser Prozesskette, welcher die Muster in den Daten aufdecken soll. Mehr erfahren

How to: Python Umgebung auf eigenem Rechner einrichten

Python ist eine Programmiersprache, welche sich besonders im Data Science Bereich großer Beliebtheit erfreut. Die Gründe dafür sind vielfältig. Die Sprache ist leicht zu erlernen und man muss sich über viele Dinge wie Speicherverwaltung oder Variablendeklaration keine Gedanken machen. In diesem Beitrag möchte ich euch zeigen wie ihr euch eine Python Umgebung einrichten könnt und neue Librarys installieren könnt.

Python wird anders als viele andere Programmiersprachen, welche vor Ausführung kompiliert werden müssen, zur Laufzeit von einem Interpreter interpretiert.  Außerdem ermöglicht Python eine Objektorientierte Programmierung und ist ohne Anpassungen auf vielen verschiedenen Systemen einsetzbar. Inzwischen gibt es für fast jede Problemstellung in Python eine passende Bibliothek, was es gerade für Analysten und Data Scientisten zu einer extrem hilfreichen Programmiersprache macht. Die offizielle Python Webseite ist http://python.org. Mehr erfahren

Python – Pandas, Import, Export, DataFrames und Datenmodellierung

Pandas ist eines der besten Packages in Python um Daten in ein Programm zu laden und auch große Mengen lassen sich mithilfe von Pandas aufbereiten und wieder in z.B. Datenbanken zurückschreiben oder mit weiteren Packages zu visualisieren. In Datenanalyse Projekten kommt man also um Pandas, wenn man mit Python arbeitet, gar nicht vorbei. Deshalb möchte ich mit diesem Beitrag einen Überblick über häufig genutzte Funktionen bieten.

Was ist Pandas jetzt eigentlich? Pandas ist ein Package in Python. Der Fokus liegt auf die Datenaufbereitung und Modellierung von Tabellen. Dabei bietet Pandas umfassende Funktionen um aus verschiedenen Quellen die Daten in dein Analyseprojekt zu laden und auch wieder zu exportieren. Außerdem sind die performanten Modellierungsfunktionen ein großer Pluspunkt, die auch die Arbeit mit großen Datenmengen erlauben. Pandas ist quasi aufgesetzt auf das Package Numpy, welches bereits das Konzept von Arrays einführt. Während in Numpy Arras allerdings nur Daten in einem Array mit dem gleichen Datentyp erlaubt, arbeitet Pandas vor allem mit Dataframes. Diese erlauben auch in einem Dataframe unterschiedliche Datentypen, wie z.B. in der ersten Spalte Integer und in der zweiten Spalte Daten vom Typ String etc. Mehr erfahren