Große Daten: Wie die Datenanalyse die Welt verändert

Erfahren Sie mehr über den enormen Umfang und die Macht der Datenanalyse, die Wissenschaft, Wirtschaft, Medizin, öffentliche Ordnung und viele andere Bereiche des modernen Lebens verändert. Untersuchen Sie, warum diese Revolution gerade jetzt stattfindet, und räumen Sie mit einigen verbreiteten Missverständnissen über Datenanalyse auf.

Datenanalyse ist nicht nur etwas für große Organisationen und große Datensätze, sondern auch für den Durchschnittsbürger. Lernen Sie, wie Sie Daten in Ihrem eigenen Leben nutzen können - von der Erfassung Ihrer Handynutzung bis hin zur Personalisierung Ihrer medizinischen Versorgung oder der Verbesserung Ihres Sportprogramms.

Die Datennutzer von heute haben oft das Gefühl, aus einem Feuerwehrschlauch von Informationen zu trinken. Untersuchen Sie Strategien, die dabei helfen, die Datenflut zu bewältigen, und lernen Sie effiziente Wege kennen, um über Daten nachzudenken, die das wirklich Nützliche von dem trennen, was strategisch ignoriert werden kann.

Menschen sind Experten in der Erkennung von Mustern, was eine Schlüsselqualifikation bei der Datenanalyse ist. Aber wann sind Muster real und wann sind sie eingebildet? Untersuchen Sie einige überraschende Korrelationen zwischen scheinbar nicht zusammenhängenden Phänomenen und fragen Sie sich, ob eine Beziehung zwischen Ursache und Wirkung besteht oder ob es sich um einen reinen Zufall handelt.

Algorithmen - Regeln für die Lösung von Problemen - sind das Geheimnis der Verwaltung großer Datenmengen. Beginnen Sie mit der Betrachtung einfacher Algorithmen, einschließlich eines erstaunlich effektiven Sortierverfahrens, das Sie von Hand durchführen können. Dann sehen Sie, wie sich diese Konzepte auf komplexere Probleme anwenden lassen, z. B. auf Web-Suchmaschinen.

Erforschen Sie, was nach der Datenerfassung geschieht. Die Daten müssen zunächst gespeichert, dann organisiert, mit Daten aus anderen Quellen integriert und analysiert werden. Jetzt sind Sie bereit, auf der Grundlage der Daten zu handeln. Ermitteln Sie, wie dieser Zyklus in der Praxis funktioniert, und decken Sie einige versteckte Fallstricke auf.

Der Text erörtert die Entwicklung der Datenvisualisierung von der effektiven Vor-Computer-Grafik bis hin zu den umfangreichen grafischen Werkzeugen, die heute zur Verfügung stehen. Er unterstreicht die doppelte Rolle von Grafiken bei der Offenlegung oder Verschleierung von Informationen, je nach ihrer Verwendung.

"Garbage in, garbage out" ist ein berühmter Ausdruck in der Informatik, der unterstreicht, wie wichtig es ist, mit zuverlässigen Daten zu beginnen. Lernen Sie, wie Daten aufbereitet werden, um Fehler und Mehrdeutigkeiten zu beseitigen. Sehen Sie sich zum Beispiel an, wie der US Postal Service Maschinen perfektioniert hat, die eilig hingekritzelte Adressen lesen können.

Verfolgen Sie die Geschichte der Oakland A's aus dem Jahr 2002, die in dem Buch und dem Film „Moneyball“ bekannt wurde. Dank Datenanalysen schafften es die A's mit einer Mannschaft aus unterbewerteten Spielern in die Playoffs der Major League. Erkunden Sie die zunehmende Rolle von Daten auf allen Ebenen des Sportwettbewerbs.

Beschäftigen Sie sich mit der Rolle von Big Data bei der Vorhersage von Wahlergebnissen. Vergleichen Sie die katastrophale Präsidentschaftswahlumfrage von 1936 durch den Literary Digest mit den heutigen beeindruckend genauen Aggregatoren von Umfragen, wie dem Statistiker Nate Silver. Analysieren Sie, was die Aggregation effektiver macht als jede einzelne Umfrage.

Erforschen Sie die Möglichkeiten der Regressionsanalyse zur Modellierung der Vergangenheit und der Zukunft, wobei Sie sich auf die Methode der kleinsten Quadrate konzentrieren. Verwenden Sie als Beispiel Daten von olympischen Goldmedaillenzeiten für den 100-Meter-Lauf. Berechnen Sie eine theoretisch mögliche Bestzeit für diese Disziplin.

Tauchen Sie ein in das Gebiet der künstlichen Intelligenz und entdecken Sie, wie Computer so programmiert werden, dass sie wie Menschen denken und Entscheidungen treffen. Eine automatisierte Version des 20-Fragen-Spiels veranschaulicht, wie neuronale Netze der Schlüssel zum maschinellen Lernen sind - eine Technologie, die heute weit verbreitet ist.

Manchmal sind es die ungewöhnlichen Daten - die Ausreißer in einem Meer von Statistiken -, die für die Lösung eines Rätsels entscheidend sind. Sehen Sie, wie die ausgefeilte Erkennung von Anomalien zu einem deutlichen Rückgang des Kreditkartenbetrugs geführt hat. Der gleiche Ansatz hilft, kulturelle Trends zu verstehen, die sich viral verbreiten.

Tauchen Sie ein in die Welt der Simulation, die es Forschern ermöglicht, Verhaltensweisen zu modellieren, deren Untersuchung sonst zu gefährlich oder zu teuer wäre. Erforschen Sie die Geschichte des Themas und seine vielfältigen Anwendungen - von Wissenschaft und Technik bis hin zur Unterhaltung.

Erfahren Sie, wie Sie die Gefahren der Überanpassung vermeiden können, wenn ein zu komplexes Modell oder verrauschte Daten zu fehlerhaften Schlussfolgerungen führen. Lernen Sie anhand von Beispielen aus der Praxis, wie eine Erdbebenvorhersage aussehen kann, die katastrophal falsch war.

Jedes Jahr nehmen Millionen von Menschen an einer äußerst beliebten Datenübung teil, die March Madness genannt wird. Sehen Sie, wie ein mathematischer Ansatz, die sogenannte Bracketologie, Ihnen hilft, die Gewinner der Playoff-Spiele des NCAA-Basketballturniers zu tippen.

Die Suche im Internet war früher eine frustrierende Angelegenheit. Sehen Sie sich an, wie Google das geändert hat, indem es ein realistisches Modell der Internetnutzung durch Websurfer erstellt hat. Dann sehen Sie sich an, wie versucht wird, Suchergebnisse zu missbrauchen, um die Platzierung auf der Seite zu verbessern, und wie Programmierer diese Taktik vereiteln.

Wir nähern uns dem Punkt, an dem jedes Buch, das jemals geschrieben wurde, in digitaler Form zugänglich und durchsuchbar ist - so wie es bereits für die noch umfangreicheren Texte von Twitter, Facebook und anderen Medien existiert. Erfahren Sie, wie Datenanalysten diesen grenzenlosen Fundus an Wörtern nach neuen kulturellen und geschäftlichen Erkenntnissen durchsuchen.

Die Datenkomprimierung ist entscheidend für die Speicherung und Übertragung digitaler Bilder in einem Bruchteil ihrer ursprünglichen Größe. Sehen Sie, wie Komprimierung auch Online-Empfehlungen verbessert, wie der Netflix-Millionen-Dollar-Wettbewerb zeigt, der zu einem neuen Algorithmus für personalisierte Empfehlungen führte.

Testen Sie die Leistungsfähigkeit von Entscheidungsbäumen, indem Sie die demografischen Daten der Überlebenden der Titanic-Katastrophe aufschlüsseln, eine Analyse, die die tragische Geschichte der Ereignisse an Bord des sinkenden Schiffes erzählt. Testen Sie dann Entscheidungsbäume in anderen Anwendungen und staunen Sie über ihre Fähigkeit, Daten schnell zu durchdringen.

Clustering ist eine leistungsstarke Methode, um neue Beziehungen in Daten zu entdecken, indem sie in Gruppen, sogenannte Cluster, sortiert werden. Erkunden Sie diese Technikfamilie, indem Sie im Million Song Dataset nach Clustern suchen. Probieren Sie dann andere Beispiele aus, die die außergewöhnliche Flexibilität des Clustering zeigen.

Testen Sie die weit verbreitete Theorie, dass höchstens sechs Schritte Sie mit jeder Person auf dem Planeten verbinden. Soziale Netzwerke wie Facebook liefern eine Fülle von Daten zur Quantifizierung unserer relativen Verbundenheit. Sehen Sie, wie die Graphentheorie Ihnen hilft, verknüpfte Phänomene zu visualisieren.

Big Data kann eine große Bedrohung für die Privatsphäre sein. Erfahren Sie, wie Überwachungskameras, Smartphones und die Internetnutzung eine Fülle von Möglichkeiten bieten, bestimmte Personen zu verfolgen. Untersuchen Sie die Datenschutzprobleme, die durch die Aktivitäten von Unternehmen und Regierungen entstehen, und überlegen Sie, was Sie tun können, um ein sichereres Leben zu führen.

Konzentrieren Sie sich auf einen Zweig der Datenanalyse, die so genannte prädiktive Analytik, die sich mit der Vorhersage der Zukunft befasst. Stellen Sie sich vor, Sie würden in einigen Jahren an einer solchen Konferenz teilnehmen. Was können Sie erwarten? Beantworten Sie die Frage mit den von Ihnen erlernten Werkzeugen, und stellen Sie überraschende Prognosen auf!