Lerninhalte finden
Schule 
Studium 
Ausbildung Features
Karteikarten 
StudySmarter AI 
Notizen 
Lernplan 
Spaced Repetition 
Lernsets Entdecke
Lerninhalte finden
Features
Entdecke
© StudySmarter 2024, all rights reserved.
Angenommen Du hast eine große Datenmenge zu den Verkaufszahlen eines multinationalen Unternehmens über die letzten zehn Jahre vorliegen. Diese Daten sind abstrahierend in einer Datenbank gespeichert und enthalten verschiedene Parameter wie Umsatz, Gewinn, Verkaufszahlen nach Regionen, Produkten und Monaten.
Erkläre anhand des gegebenen Kontextes, wie die Informationsvisualisierung zur Verbesserung der Datenanalyse und -interpretation beiträgt. Nutze Beispiele aus den Daten und beschreibe, welche Muster oder Trends mit visuellen Metaphern wie Diagrammen oder Heatmaps identifiziert werden könnten.
Lösung:
Die Informationsvisualisierung spielt eine entscheidende Rolle bei der Analyse und Interpretation großer Datenmengen, wie sie in den Verkaufsdaten eines multinationalen Unternehmens vorkommen. Visuelle Darstellungen können komplexe Datensätze in leicht verständliche Formate umwandeln, wodurch Muster, Trends und Beziehungen offenbar werden, die mit bloßem Auge schwer zu erkennen sind.
Zusammenfassend kann die visuelle Darstellung von Daten dabei helfen, wichtige Einblicke zu gewinnen, fundierte Entscheidungen zu treffen und strategische Aktionen zu planen. Durch die Identifizierung von Mustern und Trends können Unternehmen ihre Marktperformance optimieren und wettbewerbsfähiger werden.
Wähle eine geeignete Visualisierungsmethode für die folgenden Szenarien und begründe Deine Wahl:
Lösung:
Zusammengenommen ermöglichen diese Visualisierungsmethoden, dass die Daten intuitiv erfassbar und analysierbar sind, was eine fundierte Entscheidungsfindung unterstützt.
Diskutiere die Herausforderungen, die bei der Auswahl geeigneter Visualisierungsmethoden und bei der Vermeidung von Informationsüberflutung auftreten können. Nimm Bezug auf die Datenmenge und die verschiedenen Parameter und schlage Strategien vor, um diese Herausforderungen zu meistern.
Lösung:
Die Auswahl geeigneter Visualisierungsmethoden und die Vermeidung von Informationsüberflutung sind wichtige Herausforderungen bei der Arbeit mit großen Datenmengen, wie denen der Verkaufszahlen eines multinationalen Unternehmens über die letzten zehn Jahre. Im Folgenden werden einige dieser Herausforderungen sowie Strategien zur Überwindung diskutiert:
Durch die bewusste Auswahl und Optimierung der Visualisierungstechniken können diese Herausforderungen bewältigt werden, sodass die Datenanalyse effektiv und für die Nutzer verständlich bleibt. Der Einsatz von spezialisierten Werkzeugen und die Fokussierung auf wesentliche Informationen helfen, den Wert der Daten voll auszuschöpfen.
Beschreibe, wie Interaktivität in einer Visualisierung integriert werden kann, um die Entdeckungslosigkeit zu fördern und Benutzerinteraktionen zu ermöglichen. Gib Beispiele für interaktive Elemente und erkläre, wie sie genutzt werden können, um tiefere Einblicke in die Daten zu erhalten.
Lösung:
Interaktivität in einer Visualisierung ist ein leistungsfähiges Werkzeug, um die Benutzereinbindung zu erhöhen und die Entdeckungslosigkeit zu fördern. Interaktive Elemente ermöglichen es den Nutzern, die Daten auf eine Weise zu erkunden, die statische Darstellungen nicht bieten können. Im Folgenden werden einige Beispiele für interaktive Elemente beschrieben und erläutert, wie sie genutzt werden können, um tiefere Einblicke in die Daten zu erhalten:
Zusätzlich können interaktive Dashboards erstellt werden, die alle oben genannten Elemente kombinieren und eine zentrale Oberfläche bieten, auf der Nutzer ihre Analyse anpassen und erweitern können. Dadurch wird die Interaktion mit den Daten intuitiver und produktiver, was zu besseren Entscheidungen und tieferen Einblicken führt.
Du bist beauftragt, eine umfassende Analyse zu den Theorien der visuellen Wahrnehmung zu erstellen. Die Analyse muss Beispiele für Anwendungen in der Informationsvisualisierung und relevante mathematische Konzepte enthalten.
Diskutiere die Anwendung der Gestalttheorie in der Informationsvisualisierung. Erkläre dabei die Prinzipien der Gruppierung (Nähe, Ähnlichkeit, Fortsetzung, Geschlossenheit) anhand eines konkreten Anwendungsbeispiels.
Lösung:
Anwendung der Gestalttheorie in der Informationsvisualisierung
Die Gestalttheorie ist eine bedeutende Theorie in der visuellen Wahrnehmung, die darauf abzielt zu erklären, wie Menschen visuelle Informationen wahrnehmen und organisieren. Diese Theorie ist besonders relevant für die Informationsvisualisierung, wo es darum geht, Daten und Informationen so darzustellen, dass sie leicht verständlich und interpretierbar sind. Im Folgenden werden die Prinzipien der Gruppierung gemäß der Gestalttheorie (Nähe, Ähnlichkeit, Fortsetzung, Geschlossenheit) anhand eines konkreten Anwendungsbeispiels erläutert.
Durch die Anwendung dieser Gestaltprinzipien in der Informationsvisualisierung können komplexe Daten auf eine Weise dargestellt werden, die deren Interpretation und Analyse erleichtert. Die Prinzipien sorgen dafür, dass die Daten visuell strukturiert und organisiert wahrgenommen werden, wodurch der Betrachter Informationen schneller und präziser verarbeiten kann.
Erkläre, wie präattentive Verarbeitung zur besseren Gestaltung von Informationsvisualisierungen beitragen kann. Gib drei Beispiele für präattentive visuelle Merkmale und beschreibe deren automatisierte Erkennung.
Lösung:
Präattentive Verarbeitung in der Informationsvisualisierung
Die präattentive Verarbeitung bezieht sich auf die Fähigkeit des visuellen Systems, bestimmte Merkmale eines visuellen Feldes schnell und automatisch zu erkennen, ohne bewusste Aufmerksamkeit. Diese Merkmale werden innerhalb von Millisekunden wahrgenommen und helfen dem Betrachter, wichtige Informationen aus einer visuellen Darstellung sofort zu erfassen. Durch die Nutzung präattentiver Merkmale kann die Gestaltung von Informationsvisualisierungen deutlich verbessert werden, da die Betrachter die relevanten Daten auf einen Blick erkennen können.
Hier sind drei Beispiele für präattentive visuelle Merkmale und deren automatisierte Erkennung:
Präattentive Verarbeitungsmechanismen werden in der Informationsvisualisierung genutzt, um die Effizienz der visuellen Kommunikation zu erhöhen. Die eingebaute Fähigkeit unseres visuellen Systems, schnell und unbewusst bestimmte Merkmale zu erkennen, hilft dabei, Komplexität zu reduzieren und den analytischen Prozess zu beschleunigen. Indem präattentive Merkmale strategisch eingesetzt werden, können visuelle Datenrepräsentationen optimiert werden, sodass Benutzer die wichtigsten Informationen innerhalb kürzester Zeit erfassen und darauf reagieren können.
Wie hilft die konstruktivistische Theorie bei der Analyse und Verbesserung von Informationsvisualisierungen? Nenne ein Beispiel, bei dem der aktive Prozess der Wahrnehmung basierend auf Hypothesen und Erfahrungen entscheidend ist.
Lösung:
Die konstruktivistische Theorie in der Informationsvisualisierung
Die konstruktivistische Theorie der visuellen Wahrnehmung besagt, dass die Wahrnehmung ein aktiver Prozess ist, bei dem das Gehirn Hypothesen über das, was es sieht, basierend auf Erfahrungen und vorhandenem Wissen bildet und überprüft. Diese Theorie kann bei der Analyse und Verbesserung von Informationsvisualisierungen helfen, indem sie darauf abzielt, die mentalen Modelle und Erwartungen der Betrachter zu berücksichtigen und Informationsdarstellungen so zu gestalten, dass sie intuitive und korrekte Interpretationen fördern.
Ein Schlüsselelement der konstruktivistischen Theorie ist die Annahme, dass die Wahrnehmung nicht nur passiv empfangene Sinnesdaten verarbeitet, sondern aktiv interpretiert und konstruiert wird. Dies bedeutet in der Praxis, dass eine effektive Informationsvisualisierung die bestehenden mentalen Modelle und Erfahrungen der Betrachter berücksichtigen sollte.
Ein konkretes Beispiel für den aktiven Prozess der Wahrnehmung basierend auf Hypothesen und Erfahrungen ist die Visualisierung von geographischen Daten mittels Karten.
Beim Betrachten der Karte nutzen die Betrachter ihre Erfahrungen und Kenntnisse über Farbe und Temperatur, um Hypothesen zu bilden wie z.B., dass rote Bereiche heiß sind und blaue Bereiche kalt sind. Diese Hypothesen werden dann durch den aktiven Interpretationsprozess überprüft und validiert.
Durch die Ausnutzung dieses aktiven Wissensprozesses kann eine gute Informationsvisualisierung Benutzern helfen, intuitiv zu verstehen, was dargestellt wird und die Daten effektiv zu analysieren. Für Entwickler von Visualisierungen bedeutet dies, dass sie die bestehenden mentalen Modelle und pädagogischen Hintergrund ihrer Zielgruppe verstehen und in ihre Gestaltung einfließen lassen sollten. Dazu gehört beispielsweise:
Die konstruktivistische Theorie weist somit auf die Bedeutung von Nutzerzentrierung und Kontextbewusstsein in der Gestaltung von Informationsvisualisierungen hin. Indem Visualisierungen so gestaltet werden, dass sie die aktiven Wahrnehmungsprozesse der Betrachter unterstützen, kann die Verständlichkeit und Effizienz der Datenkommunikation erheblich verbessert werden.
Beschreibe die ökologische Wahrnehmungstheorie und die Idee der Affordanzen. Analysiere, wie diese Theorie zur Schaffung intuitiver Benutzeroberflächen angewendet werden kann, und berechne den Zusammenhang zwischen visuellen Elementen und ihrer wahrgenommenen Funktionalität mit einer mathematischen Formel.
Lösung:
Die ökologische Wahrnehmungstheorie und die Idee der Affordanzen
Die ökologische Wahrnehmungstheorie, entwickelt von James J. Gibson, konzentriert sich auf die Art und Weise, wie Menschen direkt Informationen aus ihrer Umwelt wahrnehmen. Diese Theorie besagt, dass unsere Wahrnehmung der Welt auf den direkten Informationen basiert, die wir aus unserer Umgebung erhalten, ohne dass eine komplizierte kognitive Verarbeitung erforderlich ist. Ein zentraler Aspekt dieser Theorie sind die sogenannten Affordanzen.
Affordanzen sind Handlungs-Möglichkeiten, die die Umwelt bietet, basierend auf den Eigenschaften der Objekte und den Fähigkeiten des Wahrnehmenden. Beispielsweise kann eine Türgriff die Affordanz „Drücken“ oder „Ziehen“ bieten, abhängig davon, wie er gestaltet ist. Affordanzen werden direkt wahrgenommen und interpretieren, wie ein Objekt benutzt werden kann.
Anwendung auf Benutzeroberflächen
Bei der Gestaltung intuitiver Benutzeroberflächen wird die Idee der Affordanzen verwendet, um sicherzustellen, dass die visuellen Elemente so gestaltet sind, dass ihre Funktionalität sofort erkennbar ist. Einige Prinzipien zur Umsetzung dieser Idee sind:
Beispielsweise könnte ein Formularfeld, das wie eine gestrichelte Linie aussieht, anzeigen, dass dort Text eingegeben werden kann, während ein Knopf mit einem 3D-Effekt zeigt, dass er gedrückt werden kann.
Mathematische Analyse der visuellen Elemente und ihrer wahrgenommenen Funktionalität
Um den Zusammenhang zwischen visuellen Elementen und ihrer wahrgenommenen Funktionalität zu quantifizieren, kann man eine Bewertungsfunktion verwenden, die die wahrgenommene Funktionalität (P) in Abhängigkeit von den visuellen Hinweisen (V) und der Konsistenz (C) beschreibt. Eine einfache Form dieser Funktion könnte folgendermaßen aussehen:
P(V, C) = αV + βC
Dabei sind V und C gewichtete Summen verschiedener visueller Hinweise und Konsistenzfaktoren, während α und β Skalierungsfaktoren darstellen, die die relative Bedeutung dieser Aspekte angeben.
Eine detailliertere Analyse könnte die visuellen Hinweise weiter in Subfaktoren unterteilen:
V = w₁*Textur + w₂*Farbe + w₃*Form + w₄*Position
C = w₅*Wiedererkennung + w₆*Anordnung + w₇*Designstandard
Zusammen ergibt sich dann:
P(V, C) = α(w₁*Textur + w₂*Farbe + w₃*Form + w₄*Position) + β(w₅*Wiedererkennung + w₆*Anordnung + w₇*Designstandard)
Diese Funktion kann verwendet werden, um die Wahrnehmung und Benutzerfreundlichkeit der einzelnen visuellen Elemente zu optimieren. Indem man sicherstellt, dass die visuellen Hinweise und die Konsistenz der Elemente klare Affordanzen vermitteln, kann die Benutzererfahrung erheblich verbessert werden.
Durch die Anwendung der ökologischen Wahrnehmungstheorie und der Idee der Affordanzen können Designer Benutzeroberflächen schaffen, die sich für Benutzer intuitiv anfühlen und deren Nutzung leicht verständlich ist. Dies führt zu einer verbesserten Effizienz und Zufriedenheit bei der Nutzung dieser Oberflächen.
Für eine Umfrage über die Zufriedenheit von Studierenden an unterschiedlichen Fakultäten einer Universität wurde eine Datenvisualisierung erstellt. Die Ergebnisse wurden mittels Farben, Formen und Größen dargestellt, um schnell Unterschiede in der Zufriedenheit zu erkennen. Es gibt fünf Fakultäten: Informatik, Maschinenbau, Elektrotechnik, Wirtschaftswissenschaften und Medizin. Die Zufriedenheit der Studierenden wurde auf einer Skala von 1 (sehr unzufrieden) bis 5 (sehr zufrieden) gemessen.
(a) Entwickle ein Konzept für eine Farbskala (\textit{colormap}), die die Zufriedenheitslevel von 1 bis 5 innerhalb jeder Fakultät eindeutig darstellt. Nenne die gewählten Farben und begründe Deine Auswahl.
Lösung:
(a) Entwicklung eines Konzepts für eine Farbskala (\textit{colormap})
Um eine übersichtliche und eindeutige Farbskala (\textit{colormap}) zu erstellen, die die Zufriedenheitslevel von 1 bis 5 innerhalb jeder Fakultät darstellt, müssen wir sowohl die Farben als auch deren Helligkeitsstufen und Kontraste berücksichtigen. Wir könnten uns auf folgende Farbpalette einigen:
Begründung der Farbauswahl:
Diese Farbskala stellt sicher, dass die Zufriedenheitslevel innerhalb jeder Fakultät klar und deutlich unterschieden werden können.
(b) Erstelle eine Beispielgraphik auf Papier oder mit einem Graphik-Tool (z.B. Microsoft Excel, R, Python) für eine Fakultät. Verwende dabei unterschiedliche Formen und Größen, um die Zufriedenheitslevel und die Anzahl der Antworten darzustellen. Beschreibe die Erstellungsschritte und die erkennbaren Unterschiede in der Zufriedenheit.
Lösung:
(b) Erstellung einer Beispielgraphik für die Fakultät Informatik
Im Folgenden beschreibe ich die Schritte zur Erstellung einer Beispielgraphik, die die Zufriedenheit der Studierenden der Fakultät Informatik veranschaulicht. Hierbei werden unterschiedliche Formen und Größen verwendet, um die Zufriedenheitslevel und die Anzahl der Antworten darzustellen.
Schritt 1: DatensammlungWir sammeln die Daten für die Fakultät Informatik. Angenommen, wir haben die folgenden Daten:
| Zufriedenheitslevel | Anzahl der Antworten |
|---|---|
| 1 (sehr unzufrieden) | 10 |
| 2 | 25 |
| 3 | 40 |
| 4 | 30 |
| 5 (sehr zufrieden) | 15 |
Schritt 2: Auswahl der FormenWir verwenden die vorgegebene Zuordnung der Formen zu den Zufriedenheitslevels:
Schritt 3: Erstellung der GraphikErstellen der Graphik mittels eines Graphik-Tools wie Microsoft Excel, R oder Python (Matplotlib). Unten zeige ich, wie dies mit Python und Matplotlib gemacht werden kann:
Finde einen Job 
Ausbildungen 
Magazine 
Mobile App 
Für Unternehmen import matplotlib.pyplot as plt # Daten für die Zufriedenheitslevels und die Anzahl der Antworten zufriedenheitslevels = ['1', '2', '3', '4', '5'] anzahl_antworten = [10, 25, 40, 30, 15] # Formen für die Zufriedenheitslevels formen = ['o', 's', '^', 'p', 'h'] # Erstellung der Graphik plt.figure(figsize=(10, 6)) for i, (form, antwort) in enumerate(zip(formen, anzahl_antworten)): plt.scatter(i, antwort, s=antwort*10, marker=form, label=f'Level {zufriedenheitslevels[i]}') plt.xticks(range(len(zufriedenheitslevels)), zufriedenheitslevels) plt.xlabel('Zufriedenheitslevel') plt.ylabel('Anzahl der Antworten') plt.title('Zufriedenheit der Studierenden der Fakultät Informatik') plt.legend() plt.show() Schritt 4: Interpretation der GraphikIn der erstellten Graphik sehen wir die folgenden erkennbaren Unterschiede:
Diese Beispielgraphik verdeutlicht schnell und übersichtlich die Verteilung der Zufriedenheit unter den Informatikstudierenden.
(c) Berechne die durchschnittliche Zufriedenheit über alle Fakultäten hinweg, wobei jede Zufriedenheitsstufe mit ihrem Arithmetischen Mittelwert gewichtet wird. Stelle die Formel dar und berechne ein Beispiel mit den folgenden Daten:
Leite die Berechnungsschritte ab und stelle die Endformel dar.
Lösung:
(c) Berechnung der durchschnittlichen Zufriedenheit über alle Fakultäten hinweg
Um die durchschnittliche Zufriedenheit über alle Fakultäten hinweg zu berechnen, gewichten wir jeden Zufriedenheitswert mit der Anzahl der Antworten pro Fakultät. Dies wird als gewichteter Durchschnitt berechnet. Die Formel für den gewichteten Durchschnitt ist:
\[ \text{Durchschnittliche Zufriedenheit} = \frac{ \text{Summe der gewichteten Zufriedenheiten} }{ \text{Gesamtanzahl der Antworten} } = \frac{ \text{\sum_{i=1}^{n} (z_i * a_i) } }{ \text{\sum_{i=1}^{n} a_i} } \]
Hierbei stehen:
Angenommen, wir verwenden die folgenden Daten:
Schritt 1: Berechnung der gewichteten Zufriedenheiten
Schritt 2: Summe der gewichteten Zufriedenheiten
\[350 + 600 + 360 + 200 + 378 = 1888 \]
Schritt 3: Summe der Anzahl der Antworten
\[100 + 150 + 120 + 80 + 90 = 540\]
Schritt 4: Berechnung der durchschnittlichen Zufriedenheit
\[ \text{Durchschnittliche Zufriedenheit} = \frac{1888}{540} \ \approx 3.496 \]
Schlussfolgerung:Die durchschnittliche Zufriedenheit über alle Fakultäten hinweg beträgt etwa 3.496.
Du bist beauftragt worden, eine umfassende Analyse eines Datensatzes durchzuführen. Der Datensatz enthält mehrere numerische und kategoriale Variablen, die verschiedene Merkmale von Kunden eines E-Commerce-Unternehmens beschreiben. Die Aufgaben umfassen die Datenvorverarbeitung, statistische Analyse und Visualisierung, sowie eine abschließende Modellierung der Daten. Verwende Python und geeignete Bibliotheken wie Pandas und NumPy, um die Aufgaben zu lösen.
Datenvorverarbeitung: Zunächst muss der Datensatz bereinigt und vorbereitet werden.
import pandas as pdimport numpy as np# Lade den Datensatzdf = pd.read_csv('path/to/data.csv')# Überprüfe die ersten fünf Zeilendf.head()Lösung:
Datenvorverarbeitung: Lass uns die Daten vorbereiten, indem wir die erforderlichen Bibliotheken importieren, den Datensatz laden, fehlende Werte handhaben und die numerischen Variablen standardisieren.
import pandas as pdimport numpy as np# Lade den Datensatzdf = pd.read_csv('path/to/data.csv')# Überprüfe die ersten fünf Zeilenprint(df.head())# Überprüfe fehlende Wertemissing_values = df.isnull().sum()print(missing_values)# Entferne oder ersetze fehlende Werte# Beispiel: Entferne Zeilen mit fehlenden Wertendf_cleaned = df.dropna()# Beispiel: Ersetze fehlende Werte mit dem Mittelwert# df_cleaned = df.fillna(df.mean())# Überprüfe Anomalien (z.B., Ausreißer)describe_data = df_cleaned.describe()print(describe_data)# Normalisiere numerische Variablenfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler# Wähle numerische Spaltennumerical_cols = df_cleaned.select_dtypes(include=[np.number]).columns# Initialisiere den Scalerscaler = StandardScaler()# Standardisiere die numerischen Datendf_cleaned[numerical_cols] = scaler.fit_transform(df_cleaned[numerical_cols])# Überprüfe die ersten fünf Zeilen des bereinigten und standardisierten Datensatzesprint(df_cleaned.head())
Statistische Analyse und Visualisierung: Führe eine grundlegende statistische Analyse der numerischen Variablen durch, und visualisiere die Ergebnisse.
# Berechne grundlegende statistische Wertemean_values = df.mean()median_values = df.median()std_values = df.std()# Erstelle ein Histogrammimport matplotlib.pyplot as pltplt.hist(df['numerical_column'], bins=30)plt.xlabel('Wert')plt.ylabel('Häufigkeit')plt.title('Histogramm der numerische Spalte')plt.show()# Erstelle einen Scatterplotplt.scatter(df['numerical_column_1'], df['numerical_column_2'])plt.xlabel('Numerische Spalte 1')plt.ylabel('Numerische Spalte 2')plt.title('Scatterplot der numerischen Spalten')plt.show()Lösung:
Statistische Analyse und Visualisierung: Lass uns mithilfe von Python und seinen Bibliotheken eine grundlegende statistische Analyse der numerischen Variablen durchführen und die Ergebnisse visualisieren.
# Berechne grundlegende statistische Wertemean_values = df.mean()median_values = df.median()std_values = df.std()# Ausgabe der berechneten statistischen Werteprint('Mittelwerte:')print(mean_values)print('Medianwerte:')print(median_values)print('Standardabweichungen:')print(std_values)# Erstelle ein Histogrammimport matplotlib.pyplot as plt# Wähle eine numerische Spaltenumeric_column = 'numerical_column'# Erstelle das Histogrammplt.hist(df[numeric_column], bins=30)plt.xlabel('Wert')plt.ylabel('Häufigkeit')plt.title('Histogramm der numerische Spalte')plt.show()Erklärung: Das Histogramm zeigt, wie die Werte der ausgewählten numerischen Spalte verteilt sind. Die x-Achse stellt die Werte der Variablen dar, während die y-Achse die Häufigkeit dieser Werte innerhalb der Daten zeigt. Dadurch kannst Du visuell erkennen, ob die Daten eine Normalverteilung, eine Schiefe oder andere Verteilungsmuster aufweisen.
# Erstelle einen Scatterplot# Wähle zwei numerische Spaltennumerical_column_1 = 'numerical_column_1'numerical_column_2 = 'numerical_column_2'# Erstelle den Scatterplotplt.scatter(df[numerical_column_1], df[numerical_column_2])plt.xlabel('Numerische Spalte 1')plt.ylabel('Numerische Spalte 2')plt.title('Scatterplot der numerischen Spalten')plt.show()Erklärung: Der Scatterplot veranschaulicht die Beziehung zwischen den beiden ausgewählten numerischen Variablen. Auf der x-Achse sind die Werte der ersten Variable und auf der y-Achse die Werte der zweiten Variable dargestellt. Falls die Punkte eine erkennbare Struktur (z.B. eine positive oder negative Korrelation) bilden, kann dies auf eine Beziehung zwischen den beiden Variablen hindeuten. Eine zufällige Verteilung der Punkte deutet auf eine geringe bis gar keine Korrelation hin.
Datenmodellierung: Führe eine abschließende Datenmodellierung durch und wende geeignete Algorithmen an.
from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# Teile den Datensatz aufX = df[['numerical_column_1', 'numerical_column_2']]y = df['target_variable']X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# Trainiere das Modellmodel = LinearRegression()model.fit(X_train, y_train)# Überprüfe die Leistungy_pred = model.predict(X_test)performance = model.score(X_test, y_test)print(f'Modellleistungsbewertung: {performance}')Lösung:
Datenmodellierung: Lass uns mit der abschließenden Datenmodellierung fortfahren und geeignete Algorithmen anwenden, um nützliche Vorhersagen zu treffen und Einblicke für das Unternehmen zu gewinnen.
Für diese Aufgabe wähle ich die lineare Regression, da wir annehmen, dass das Ziel darin besteht, eine kontinuierliche Zielvariable (z.B. Umsatz) anhand von numerischen Merkmalen vorherzusagen. Lineare Regression eignet sich gut für Probleme, bei denen eine lineare Beziehung zwischen den unabhängigen Variablen und der Zielvariablen vermutet wird.
from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# Teile den Datensatz aufX = df[['numerical_column_1', 'numerical_column_2']]y = df['target_variable']X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# Trainiere das Modellmodel = LinearRegression()model.fit(X_train, y_train)# Überprüfe die Leistungy_pred = model.predict(X_test)performance = model.score(X_test, y_test)print(f'Modellleistungsbewertung: {performance}')Erklärung der Ergebnisse:
Die Modellleistungsbewertung (z.B. der R^2-Wert) gibt an, wie gut das Modell die Zielvariable auf Basis der eingegebenen Merkmale vorhersagen kann. Ein R^2-Wert von 1 bedeutet eine perfekte Vorhersage, während 0 bedeutet, dass das Modell keine Vorhersagekraft hat.
Angenommen, unser Modell hat eine hohe Modellleistungsbewertung, dann bedeutet das:
Andererseits, wenn die Modellleistungsbewertung niedrig ist, könnte dies darauf hinweisen, dass entweder die ausgewählten Merkmale nicht stark genug mit der Zielvariablen korrelieren oder dass die lineare Regression nicht der geeigneteste Algorithmus ist. In diesem Fall könnte es sinnvoll sein, andere Modellierungstechniken oder zusätzliche Merkmale zu untersuchen.
Mit unserer kostenlosen Lernplattform erhältst du Zugang zu Millionen von Dokumenten, Karteikarten und Unterlagen.
Kostenloses Konto erstellenDu hast bereits ein Konto? Anmelden