Die deskriptive Modellierung ist ein Teilgebiet der Datenwissenschaft, das sich mit der Analyse und Erklärung der Beziehungen zwischen Variablen in einem Datensatz befasst. Sie ist ein wichtiges Instrument für Datenanalysten, um wertvolle Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie verschiedene Variablen miteinander interagieren und wie sie das Gesamtergebnis eines Datensatzes beeinflussen.
Die deskriptive Modellierung kann in zwei Haupttypen unterteilt werden: lineare und nicht-lineare Modelle. Lineare Modelle verwenden lineare Regression zur Beschreibung von Daten, während nichtlineare Modelle komplexere Techniken wie neuronale Netze und Entscheidungsbäume verwenden.
Die deskriptive Modellierung ist ein unschätzbares Werkzeug für Datenwissenschaftler und -analysten, da sie ihnen hilft, die Beziehungen zwischen den Variablen in einem Datensatz besser zu verstehen. Sie kann auch dabei helfen, verborgene Muster und Beziehungen zu erkennen, die mit bloßem Auge vielleicht nicht sichtbar sind.
4 Nachteile der deskriptiven Modellierung
Die deskriptive Modellierung kann zeitaufwändig sein und erfordert ein gutes Verständnis der Daten und ein gutes Verständnis der Mathematik. Außerdem ist sie auf die ihr zur Verfügung stehenden Daten beschränkt, so dass sie möglicherweise keine neuen Erkenntnisse zutage fördert.
Der Prozess der deskriptiven Modellierung beginnt mit der Auswahl der zu analysierenden Variablen. Dann wird das Modell erstellt, indem die Parameter des Modells so angepasst werden, dass sie am besten zu den Daten passen. Schließlich wird das Modell validiert und getestet, um seine Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
Die deskriptive Modellierung wird häufig im Marketing und in der Unternehmensanalyse eingesetzt, um das Kundenverhalten zu verstehen. Sie kann auch in der medizinischen Forschung eingesetzt werden, um Muster in Patientendaten zu erkennen.
Die deskriptive Modellierung kann eine Herausforderung sein, da sie ein gewisses Maß an Fachwissen erfordert. Außerdem ist es schwierig, auf große Datenmengen zuzugreifen, was die Genauigkeit des Modells beeinträchtigen kann.
Der Bereich der deskriptiven Modellierung entwickelt sich mit neuen Fortschritten im Bereich des maschinellen Lernens und der KI ständig weiter. Mit der kontinuierlichen Entwicklung dieser Technologien können wir in Zukunft genauere und effizientere Modelle erwarten.
Eine deskriptive Methode des maschinellen Lernens ist eine Technik, die dazu dient, automatisch Muster in Daten zu erkennen. Sie wird verwendet, um Beziehungen zwischen Variablen zu finden und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.
Ein Simulationsmodell ist beschreibend, weil es dazu verwendet werden kann, Daten zu erzeugen, die zur Beschreibung eines Systems verwendet werden können.
Ein Beschreibungsmodell ist ein statistisches Modell, das zur Beschreibung des Datenerzeugungsprozesses einer Zufallsvariablen verwendet werden kann. Das Modell kann verwendet werden, um neue Daten zu erzeugen, die den Daten ähnlich sind, die zum Trainieren des Modells verwendet wurden.
Die 4 Arten der Analytik sind:
1. Deskriptive Analyse
2. Diagnostische Analysen
3. prädiktive Analysen
4. präskriptive Analysen
Deskriptive Statistiken werden verwendet, um Daten zusammenzufassen. Dies kann mithilfe von Maßen der zentralen Tendenz (Mittelwert, Median und Modus) und Maßen der Streuung (Standardabweichung, Bereich und Interquartilsbereich) erfolgen.