Net Promoter Score

Der Net Promoter Score (NPS) ist eine gängige Kennzahl, mit der Unternehmen den Erfolg eines Produkts oder einer Website zu messen. Er wird ermittelt, indem gefragt wird, wie wahrscheinlich es ist, dass jemand eine Marke, Website, einen Service oder ein Produkt einem Freund oder einem Kollegen weiterempfiehlt.

Nutzer antworten auf einer Skala von 0 bis 10. Nutze den interaktiven Explorer, um zu sehen, wie diese Werte in der Regel gruppiert werden, und entscheide dann, wie sich die Art der vom NPS erfassten Daten beschreiben lässt.

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<Kurs>Datenwissenschaft verstehen</Kurs>

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Zu Beginn des Kurses werden wir definieren, was Datenwissenschaft ist. Wir werden uns mit dem Arbeitsablauf in der Datenwissenschaft befassen und damit, wie die Datenwissenschaft auf reale Probleme angewendet wird. Zum Abschluss des Kapitels lernen wir die verschiedenen Rollen im Bereich der Datenwissenschaft kennen.

Exercise 1: Was ist Data Science?Exercise 2: Datenwissenschaft ist überall!Exercise 3: Die Relevanz der Datenwissenschaft Exercise 4: Anwendungen der Data Science Exercise 5: Tägliche Dosis Data Science Exercise 6: Die Wissenschaft der intelligenten Assistenten Exercise 7: Rollen und Werkzeuge in der Data Science Exercise 8: Auswahl des richtigen Bewerbers Exercise 9: Die Rolle eines Data Scientists

Nachdem wir nun den Arbeitsablauf der Datenwissenschaft kennen, tauchen wir tiefer in den ersten Schritt ein: das Sammeln und Speichern von Daten. Wir lernen die verschiedenen Datenquellen kennen, aus denen du schöpfen kannst, wie diese Daten aussehen, wie du die Daten nach der Erhebung speichern kannst und wie eine Daten-Pipeline den Prozess automatisieren kann.

Exercise 1: Datenquellen Exercise 2: Datenquellen sortieren Exercise 3: Häufigkeiten von Asthma Exercise 4: Datentypen Exercise 5: Datentypen klassifizieren Exercise 6: Net Promoter Score

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Exercise 7: Aktivitätstracker Exercise 8: Datenspeicherung und -abruf Exercise 9: Cloud-Plattformen Exercise 10: Eine Datenbank abfragen Exercise 11: Welcher Datenbanktyp?Exercise 12: Datenpipelines Exercise 13: Eigenschaften von Datenpipelines Exercise 14: Extrahieren Transformieren Laden

Die Datenaufbereitung ist von grundlegender Bedeutung: Data Scientists verbringen 80 % ihrer Zeit mit dem Bereinigen und Manipulieren von Daten und nur 20 % der Zeit mit der eigentlichen Datenanalyse. In diesem Kapitel erfährst du, wie du Probleme in deinen Daten diagnostizieren und mit fehlenden Werten und Ausreißern umgehen kannst. Anschließend lernst du die Visualisierung kennen, ein weiteres wichtiges Werkzeug, um deine Daten zu erkunden und deine Ergebnisse zu vermitteln.

Exercise 1: Datenaufbereitung Exercise 2: Die Wahrheit ist irgendwo da draußen Exercise 3: Bist du vorbereitet?Exercise 4: Explorative Datenanalyse Exercise 5: Numerische EDA Exercise 6: Visuelle EDA Exercise 7: Visualisierung Exercise 8: Interaktive Dashboards Exercise 9: Ein Dashboard verbessern

In diesem letzten Kapitel geht es um Experimente und Vorhersagen! Wir beginnen mit Experimenten, behandeln A/B-Tests und gehen dann zur Zeitreihenprognose über, wo wir lernen, wie man zukünftige Ereignisse vorhersagt. Zum Schluss befassen wir uns mit dem maschinellen Lernen, dem überwachten Lernen und dem Clustering.

Exercise 1: A/B-Tests Exercise 2: Einen A/B‑Test-Workflow erstellen Exercise 3: Statistische Signifikanz Exercise 4: Zwischenergebnisse Exercise 5: Zeitreihenprognose Exercise 6: Zeitreihendaten klassifizieren Exercise 7: Ein Zeitreihendiagramm interpretieren Exercise 8: Überwachtes Maschinelles Lernen Exercise 9: Wann überwachtes Lernen eingesetzt werden sollte Exercise 10: Features (Merkmale) und Labels Exercise 11: Modellbewertung Exercise 12: Clustering Exercise 13: Überwacht vs. unüberwacht Exercise 14: Auswahl der Clustergröße Exercise 15: Glückwunsch!